Технология Sim2Real направлена на перенос обретенных ИИ-моделями знаний из симулятора в реальную среду. Благодаря такому подходу роботизированные агенты обучаются в безопасных и контролируемых условиях. При этом сокращается время их подготовки: если на получение знаний методом проб и ошибок в физической среде уходят годы, в виртуальной среде оно займет несколько часов.
Какие задачи решает обучение роботов через симуляции:
- Сокращение технических расходов: во время классических испытаний в реальности роботы могут повредить свои компоненты, из-за чего возникнут дополнительные траты финансов и времени на восстановление.
- Успешная работа с массивами данных: необученным моделям затруднительно обрабатывать большие объемы информации с камер, датчиков, сонаров в реальном времени и принимать решения на их основе.
- Предотвращение аварийных ситуаций: в процессе машинного обучения у роботов могут возникать ошибки, делающие их поведение непредсказуемым.
В Sim2Real затрагиваются многочисленные варианты взаимодействия модели с окружающей средой, которые контролируются и дополняются. Например, при тестировании беспилотного транспорта анализируется поведение ИИ при обнаружении различных дорожных знаков. Сведения будут структурированы, и специалистам останется только разметить их для обучения системы правильным решениям.
Особенности действий в виртуальной и естественной среде и реальности
Сложность при переносе умений ИИ-модели из виртуальной среды в реальную заключается в непредсказуемости последней. Для эффективной работы систему необходимо поместить в тысячи вариантов развития одного и того же события, что возможно за счет симуляций.
Решить вопрос непредсказуемости естественной среды призвана разработка адаптивных моделей с Sim2Real. Они способны быстро корректироваться, если внешние условия работы меняются. Например, модель SplitNet разделяет исполняемые задачи на две категории:
- симуляция динамики окружающей среды;
- выполнение заданных роботу действий.
Также при обучении ИИ-моделей применяется декомпозиция навигационных задач. Она делает процесс поэтапным, позволяя системе по отдельности сфокусироваться на визуальном восприятии окружающей среды, а также действиях, заданных роботу.
Еще один вариант — использование иерархических методик обучения. Они подразумевают разделение сложных задач на простые, что ускоряет адаптацию моделей к реальной среде.
Применение Sim2Real
Подход используется, например, при обучении автономных роботов, работающих на производственных линиях. Такие ИИ-модели проводят сложные манипуляции с оборудованием, что повышает эффективность производств и минимизирует риски аварийных ситуаций.
Sim2Real задействуется в создании систем автономного вождения машин. За счет него алгоритмы учатся контролировать автомобиль в различных дорожных ситуациях, с учетом особенностей погоды, технического оснащения и других жизненно важных факторов.
Среди прочих сфер применения технологии — тренировки спасательных и военных моделей. Симуляции позволяют тестировать поведение ИИ-агентов в высокорисковых ситуациях без опасности для персонала.
Перенос симуляций в физическую среду делает создание и обновление алгоритмов машинного обучения для роботов результативнее. Технология исключает необходимость в продолжительных ресурсоемких тестированиях, ускоряя развитие возможностей искусственного интеллекта.