Apprendimento basato sulle abilità per robot

L'Apprendimento per rinforzo (RL) aiuta i robot a imparare come svolgere Compiti tramite tentativi ed errori. Tuttavia, questi metodi spesso faticano quando si trovano di fronte a nuovi compiti. Per migliorare ciò, proponiamo un nuovo approccio che consente ai robot di imparare in modo più efficiente utilizzando abilità che già conoscono, invece di partire da zero ogni volta.

Invece di fare affidamento su azioni di basso livello come muovere giunti o premere pulsanti, il nostro metodo permette ai robot di usare abilità più complesse e ampliate. Queste abilità vengono tratte dalle esperienze passate e possono adattarsi a nuove situazioni, rendendo più facile per i robot imparare nuovi compiti. I metodi precedenti avevano bisogno di molta guida esperta per definire queste abilità o erano limitati nel modo in cui potevano essere modificate per situazioni diverse.

Il nostro approccio utilizza modelli pre-addestrati che comprendono immagini e linguaggio per identificare abilità utili dai Dati esistenti. Ogni abilità è definita da parametri regolabili, il che rende semplice per i robot scegliere quale abilità usare e come adattarla per un compito specifico.

#La necessità di un apprendimento basato sulle abilità

Immagina di cercare di imparare uno sport nuovo senza aver mai avuto esperienza prima. Per esempio, imparare a giocare a racquetball è molto più difficile se non hai mai giocato a nessuno sport con racchetta prima. Dovresti capire sia le strategie generali che i movimenti specifici necessari per giocare. Tuttavia, qualcuno che già gioca a squash troverebbe molto più facile passare al racquetball. Dovrebbe solo adattare le proprie abilità esistenti a questo nuovo sport.

Gli esseri umani possono adattare rapidamente ciò che già sanno per imparare nuovi compiti. L'apprendimento RL basato sulle abilità punta a imitare questo processo di apprendimento umano dando ai robot una varietà di abilità da cui attingere quando apprendono nuovi compiti. Tuttavia, i metodi tradizionali di RL spesso limitano l'apprendimento perché si concentrano troppo su azioni di basso livello specifiche per un compito.

Il nostro metodo consente ai robot di utilizzare abilità estese che possono essere applicate a diversi compiti. Questo sposta l'attenzione dall'apprendimento su come eseguire azioni di basso livello all'apprendimento su quando e come utilizzare queste abilità predefinite.

#Estrazione delle abilità dai dati

Il nostro metodo funziona in tre passaggi principali. Prima di tutto, dobbiamo estrarre un insieme discreto di abilità da dati offline, il che significa utilizzare dati già raccolti invece di far apprendere al robot in tempo reale. Analizziamo i dati per identificare abilità che possono essere categorizzate e raggruppate in base alle loro caratteristiche.

Successivamente, addestriamo un Modello per imparare a tradurre queste abilità discrete in azioni che un robot può eseguire. Questo modello tiene conto dell'abilità scelta e dei suoi parametri specifici, producendo sequenze di azioni che il robot può seguire.

Infine, prepariamo il robot per imparare nuovi compiti utilizzando queste abilità. Il robot può scegliere quali abilità utilizzare in base alla situazione e imparare ad adattarle secondo necessità. Questo consente un processo di apprendimento molto più efficiente, poiché il robot non deve partire da zero ogni volta che si imbatte in un nuovo compito.

#Processo di estrazione delle abilità

Per iniziare il processo di estrazione delle abilità, utilizziamo modelli noti come modelli visione-linguaggio (VLM). Questi modelli sono stati addestrati su grandi dataset che collegano immagini a descrizioni testuali. Sfruttando questi modelli, possiamo identificare comportamenti ad alto livello nelle immagini e assegnare abilità a essi.

Ad esempio, se a un robot vengono mostrate immagini di compiti diversi, il VLM può aiutarci a determinare che "aprire una porta" è un'abilità distinta rispetto a "prendere un oggetto". Prendiamo le differenze tra le immagini in una sequenza per concentrarci su come i movimenti del robot cambiano mentre svolge i compiti.

Dopo aver creato gli embedding, che sono rappresentazioni numeriche di queste caratteristiche delle immagini, utilizziamo un metodo di clustering (K-means) per categorizzare le abilità. Questo viene fatto in modo non supervisionato, dove non sono necessarie etichette precedenti. Raggruppiamo comportamenti simili per formare categorie di abilità chiare. Una volta assegnate le abilità, levighiamo le assegnazioni per garantire che siano coerenti lungo la traiettoria delle azioni svolte.

#Addestramento del modello di abilità

Una volta che abbiamo raggruppato le abilità, passiamo all'addestramento di un modello decoder di abilità. Questo modello è responsabile della traduzione dell'abilità selezionata in azioni reali, tenendo conto di parametri continui che possono regolare come viene eseguita l'abilità.

Ildecoder opera come una sorta di traduttore, convertendo un'ID di abilità e i suoi parametri in azioni di basso livello che il robot può eseguire. Le azioni non sono predefinite, il che consente flessibilità nel modo in cui le abilità vengono portate a termine. Questo è particolarmente utile quando il robot deve adattare un'abilità per un compito diverso.

Utilizzando questo approccio, possiamo costruire una libreria di abilità dai dati offline, che può essere utilizzata dal robot per un apprendimento efficace durante i compiti futuri. Il robot può imparare rapidamente come sfruttare queste abilità, permettendogli di svolgere compiti complessi molto più velocemente rispetto a se partisse da zero.

#Apprendimento online con abilità estratte

Dopo aver addestrato il decoder di abilità, abilitiamo il robot ad apprendere nuovi compiti. Il robot utilizza le abilità che ha appreso selezionando quale usare in base all'ambiente attuale. Combina la selezione delle abilità con i parametri delle abilità per formare un piano d'azione per il compito in questione.

Durante questo processo di apprendimento, utilizziamo un algoritmo di apprendimento per rinforzo che premia il robot per il completamento riuscito dei sottocompiti. Questo motiva il robot a cercare di utilizzare le abilità che ha appreso nel modo più efficace possibile. Ora il robot può trasferire conoscenze da compiti precedenti a nuove situazioni, consentendogli di apprendere più velocemente e diventare più capace.

#Esperimenti e risultati

Abbiamo testato il nostro metodo in vari compiti di manipolazione robotica per valutarne l'efficacia. Ci siamo concentrati su due scenari principali: un ambiente simulato in cui il robot interagisce con oggetti virtuali e un setup reale in cui il robot assembla pezzi di mobili.

Nell'ambiente simulato, abbiamo scoperto che il nostro approccio ha superato significativamente i metodi tradizionali. Il robot è stato in grado di imparare a completare compiti con meno esempi di addestramento rispetto a quelli richiesti da quei metodi. In particolare, il nostro metodo ha permesso al robot di imparare nuovi compiti rapidamente attingendo a abilità già apprese.

Nei test nel mondo reale, il robot ha dimostrato buone prestazioni nell'assemblaggio di mobili. Pre-addestrandosi su un compito di assemblaggio, il robot è stato in grado di adattare le sue abilità a nuovi compiti di assemblaggio in modo efficace, dimostrando che il nostro metodo funziona bene per applicazioni nel mondo reale.

#Conclusione

Il nostro approccio dimostra che è possibile consentire ai robot di imparare in modo più efficiente utilizzando abilità estratte da dati offline. Questo metodo basato sulle abilità permette ai robot di adattare il loro apprendimento a nuovi compiti senza partire da zero.

Attraverso l'uso di modelli visione-linguaggio, possiamo identificare abilità significative dai dati esistenti, rendendo più semplice per i robot imparare e applicarle in diverse situazioni. I nostri esperimenti mostrano che questi robot possono superare i metodi tradizionali di RL, sia nelle simulazioni che nei compiti nel mondo reale.

Questo lavoro apre nuove possibilità su come i robot possono imparare e lavorare, suggerendo che sviluppi futuri potrebbero ulteriormente migliorare la loro capacità di adattarsi e svolgere compiti complessi in ambienti dinamici.