Что мы подразумеваем под «Физическим ИИ»?
Искусственный интеллект в робототехнике — это не только умные алгоритмы. Роботы работают в физическом мире, и их интеллект возникает из совместного проектирования тела и мозга. Физический ИИ описывает эту интеграцию, где материалы, приведение в движение, восприятие и вычисления определяют, как функционируют политики обучения. Термин был представлен в журнале Nature Machine Intelligence и подкреплён исследованиями «физического интеллекта», подчёркивая, что тело робота является таким же центром интеллекта, как и его программное обеспечение.
Как материалы влияют на интеллект?
Материалы определяют, как робот движется и взаимодействует с окружающей средой. Диэлектрические эластомерные приводы (ДЭП) обеспечивают высокую деформацию и удельную мощность, а их трёхмерная печать позволяет масштабировать конструкции до промышленного уровня. Жидкие кристаллические эластомеры (ЖКЭ) предлагают программируемое сокращение и деформацию за счёт выравнивания волокон, что позволяет создавать новые морфологии в мягкой робототехнике.
Инженеры также изучают импульсивное приведение в движение, где механизмы фиксации и резкого прохождения создают взрывные движения, такие как прыжки или быстрое хватание. Помимо приведения в движение, вычислительные метаматериалы встраивают логику и память в сами структуры, намекая на будущее, где тело будет выполнять часть вычислений.
Какие новые сенсорные технологии способствуют воплощению?
Восприятие играет центральную роль в воплощённом интеллекте. Событие-камеры обновляют пиксели асинхронно с микросекундной задержкой и высоким динамическим диапазоном, что идеально подходит для высокоскоростных задач при изменяющемся освещении. Тактильные покрытия на основе зрения, полученные из GelSight, могут обнаруживать скольжение и фиксировать геометрию контакта с высоким разрешением.
Тем временем гибкие электронные покрытия распространяют тактильные ощущения по большим поверхностям роботов, обеспечивая осознание всего тела. Вместе эти датчики дают роботам возможность «видеть» и «чувствовать» мир в режиме реального времени.
Почему нейроморфные вычисления важны для физического ИИ?
Роботы не могут полагаться только на энергоёмкие графические процессоры в центрах обработки данных. Нейроморфное оборудование, такое как чипы Intel Loihi 2 и система Hala Point (1,15 миллиарда нейронов, 140 544 нейроморфных ядра), выполняет импульсные нейронные сети с экстремальной энергоэффективностью. Эти архитектуры, управляемые событиями, естественным образом согласуются с такими датчиками, как событие-камеры, поддерживая маломощные рефлексы и постоянное восприятие.
На практике это освобождает графические процессоры и нейронные процессоры для запуска базовых моделей, в то время как нейроморфные подложки обрабатывают безопасность и управление в режиме реального времени.
Как базовые политики меняют обучение роботов?
Старая модель программирования роботов по задачам уступает место универсальным политикам роботов. Массивные наборы данных, такие как Open X-Embodiment (OXE) — с более чем миллионом траекторий роботов на 22 воплощениях — обеспечивают обучающую основу. На основе OXE такие политики, как Octo (~800 000 эпизодов) и OpenVLA 7B (~970 000 эпизодов), демонстрируют переносимые навыки у роботов.
Google’s RT-2 далее показывает, как обоснование политик роботов в веб-данных о языке и зрении позволяет обобщать новые задачи. Это сигнализирует о переходе к общим контроллерам для роботов, подобно тому как базовые модели изменили обработку естественного языка.
Как дифференцируемая физика позволяет осуществлять совместное проектирование?
Традиционно роботы сначала создавались как аппаратные средства, а затем программировались. С помощью дифференцируемых физических движков, таких как DiffTaichi и Brax, дизайнеры теперь могут вычислять градиенты посредством моделирования деформируемых тел и жёсткой динамики. Это позволяет оптимизировать морфологию, материалы и политики совместно, сокращая разрыв между симуляцией и реальностью, который замедлял развитие мягкой робототехники.
Дифференцируемое совместное проектирование ускоряет итерации, согласовывая физическую конструкцию с изученным поведением с самого начала.
Как мы можем обеспечить безопасность в физическом ИИ?
Изученные политики могут вести себя непредсказуемо, что делает безопасность ключевой проблемой. Функции контроля барьеров (CBF) обеспечивают математические ограничения безопасности во время выполнения, гарантируя, что роботы остаются в безопасных состояниях. Защищённое подкрепление обучения добавляет ещё один уровень, фильтруя небезопасные действия перед выполнением.
Встраивание этих защитных механизмов под политики, основанные на зрении, языке и действиях, или под диффузионные политики, гарантирует, что роботы могут адаптироваться, оставаясь при этом в безопасности в динамичной среде, ориентированной на человека.
Какие критерии используются для оценки физического ИИ?
Оценка смещается в сторону воплощённой компетентности. Бенчмарк BEHAVIOR тестирует роботов на долгосрочных бытовых задачах, требующих мобильности и манипулирования. Ego4D предоставляет около 3 670 часов эгоцентричного видео от сотен участников, в то время как Ego-Exo4D добавляет около 1 286 часов синхронизированных эгоцентричных и экзоцентрических записей с богатыми трёхмерными аннотациями.
Эти тесты подчёркивают адаптивность, восприятие и долгосрочное рассуждение в реальных условиях, а не только короткие сценарии задач.
Куда движется физический ИИ?
Начинает формироваться практичный стек физического ИИ: интеллектуальные приводы, такие как ДЭП и ЖКЭ, тактильные и событийные датчики, гибридные вычисления, сочетающие вывод на графических процессорах с нейроморфными рефлекторными ядрами, универсальные политики, обученные на данных о пересечении воплощений, безопасность, обеспечиваемая функциями контроля барьеров и щитами, а также циклы проектирования, основанные на дифференцируемой физике.
Каждый из этих компонентов существует сегодня, хотя многие из них всё ещё находятся на ранних стадиях.
Значение очевидно: роботы выходят за рамки узкой автоматизации. С воплощённым интеллектом, распределённым по телу и мозгу, физический ИИ представляет собой парадигмальный сдвиг, столь же глубокий для робототехники, как глубокое обучение для программного ИИ.
Резюме
Физический ИИ распределяет интеллект по материалам, морфологии, датчикам, вычислениям и политикам обучения. Достижения в области мягких приводов, тактильного/событийного восприятия, нейроморфного оборудования и универсальных политик роботов позволяют создавать роботов, которые адаптируются к различным задачам и платформам.
Системы могут быть надёжно развёрнуты в реальных условиях благодаря таким рамкам безопасности, как функции контроля барьеров и защищённое подкрепление обучения.
Часто задаваемые вопросы
1. Что такое физический ИИ?
Физический ИИ относится к воплощённому интеллекту, который возникает в результате совместного проектирования материалов, приведения в движение, восприятия, вычислений и политик обучения — не только программного обеспечения.
2. Как такие материалы, как ДЭП и ЖКЭ, влияют на робототехнику?
Диэлектрические эластомерные приводы (ДЭП) и жидкие кристаллические эластомеры (ЖКЭ) действуют как искусственные мышцы, обеспечивая высокую деформацию, программируемое движение и динамическую мягкую робототехнику.
3. Почему важны событийные камеры в физическом ИИ?
Событийные камеры обеспечивают микросекундную задержку и высокий динамический диапазон, поддерживая маломощное высокоскоростное восприятие для управления роботами в режиме реального времени.
4. Какую роль играет нейроморфное оборудование?
Нейроморфные чипы, такие как Intel Loihi 2, обеспечивают энергоэффективную обработку, управляемую событиями, дополняя графические процессоры за счёт обработки рефлексов и постоянного безопасного восприятия.
5. Как гарантируется безопасность в системах физического ИИ?
Функции контроля барьеров (CBF) и защищённое подкрепление обучения фильтруют небезопасные действия и обеспечивают соблюдение ограничений состояния во время работы робота.
1. Какие инновационные материалы используются в физическом ИИ для обеспечения высокой деформации и программируемого движения?
В физическом ИИ используются диэлектрические эластомерные приводы (ДЭП) и жидкие кристаллические эластомеры (ЖКЭ). Они обеспечивают высокую деформацию и удельную мощность, а также программируемое сокращение и деформацию за счёт выравнивания волокон. Это позволяет создавать новые морфологии в мягкой робототехнике.
2. Как нейроморфное оборудование влияет на энергоэффективность физического ИИ?
Нейроморфное оборудование, такое как чипы Intel Loihi 2, выполняет импульсные нейронные сети с экстремальной энергоэффективностью. Это позволяет роботам обрабатывать рефлексы и постоянное безопасное восприятие без значительной нагрузки на энергопотребление.
3. Какие технологии восприятия используются в физическом ИИ для обеспечения адаптивности роботов?
В физическом ИИ используются событие-камеры с микросекундной задержкой и высоким динамическим диапазоном, а также тактильные покрытия на основе зрения, полученные из GelSight. Эти технологии позволяют роботам «видеть» и «чувствовать» мир в режиме реального времени, обеспечивая адаптивность и взаимодействие с окружающей средой.
4. Какие новые подходы к обучению роботов представлены в статье?
В статье представлены универсальные политики роботов, обученные на массивах данных, таких как Open X-Embodiment (OXE). Эти политики демонстрируют переносимые навыки у роботов, позволяя им адаптироваться к различным задачам. Также упоминается Google’s RT-2, который показывает, как обоснование политик роботов в веб-данных о языке и зрении позволяет обобщать новые задачи.
5. Какие критерии используются для оценки физического ИИ?
Для оценки физического ИИ используются тесты на долгосрочные бытовые задачи, требующие мобильности и манипулирования. Например, бенчмарк BEHAVIOR тестирует роботов на таких задачах. Также используются эгоцентричные и экзоцентрические записи с богатыми трёхмерными аннотациями, предоставляемые Ego4D и Ego-Exo4D. Эти тесты подчёркивают адаптивность, восприятие и долгосрочное рассуждение в реальных условиях.