Sonicverse: un simulador multisensorial para el entrenamiento de robots domésticos
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Investigadores de la Universidad de Stanford han desarrollado Sonicverse, un entorno artificial diseñado para entrenar a agentes o robots de IA utilizando elementos visuales y de audio.
Los robots de inteligencia artificial (IA) son cada vez más avanzados y se utilizan en diversos entornos del mundo real, como centros comerciales, aeropuertos y hospitales. También pueden ayudar con las tareas domésticas y el trabajo de oficina. Sin embargo, antes de que los robots puedan usarse en entornos reales, sus algoritmos de IA deben entrenarse y probarse en entornos simulados. Actualmente, pocas plataformas tienen en cuenta los sonidos que encuentran los robots durante las tareas.
Un equipo de investigación de la Universidad de Stanford ha desarrollado Sonicverse, un entorno simulado para entrenar agentes de IA o robots con componentes visuales y auditivos. El objetivo del equipo era crear una plataforma de simulación multisensorial para entrenar a agentes domésticos videntes y oyentes con una integración audiovisual realista.
El equipo ha desarrollado Sonicverse, una plataforma de simulación avanzada que incorpora aspectos visuales y auditivos de diferentes entornos. Al modelar con precisión las imágenes y los sonidos correspondientes que un agente encontraría mientras explora, los investigadores intentaron mejorar el entrenamiento de robots en espacios virtuales que se parecen mucho al mundo real. Este enfoque tenía como objetivo mejorar el rendimiento posterior de los robots cuando se utilizan en escenarios reales.
Los investigadores usaron Sonicverse para enseñarle a un TurtleBot simulado a navegar en un espacio interior y llegar a una ubicación específica sin encontrar obstáculos. Luego transfirieron la IA entrenada en las simulaciones a un TurtleBot físico y evaluaron sus habilidades de navegación audiovisual en un entorno de oficina. El realismo de Sonicverse se demostró con éxito a través de la transmisión de simulación a realidad, una hazaña sin igual en otros simuladores audiovisuales. En otras palabras, los investigadores demostraron que un agente entrenado en Sonicverse realiza de manera efectiva la navegación audiovisual en entornos del mundo real, incluidas las cocinas de las oficinas. Los resultados de las pruebas de los investigadores son prometedores e indican que su plataforma de simulación tiene el potencial de mejorar la efectividad del entrenamiento de robots para tareas del mundo real mediante la incorporación de estímulos visuales y auditivos.
El aprendizaje incorporado que utiliza múltiples modalidades tiene un enorme potencial para desbloquear una amplia gama de aplicaciones en futuros robots domésticos. El objetivo del equipo era integrar recursos de objetos multisensoriales en el simulador. Los investigadores creen que esta integración permitirá el modelado de señales multisensoriales tanto a nivel espacial como de objetos, al tiempo que incorporará modalidades sensoriales adicionales, como la percepción táctil.
Referencia: Ruohan Gao et al., Sonicverse: una plataforma de simulación multisensorial para agentes domésticos incorporados que ven y oyen, arXiv (2023). DOI: 10.48550/arxiv.2306.00923
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