گامی به جلو: پیشگامی در آینده رباتیک انسان‌نما

رباتیک انسان‌نما همواره در خط مقدم هوش مصنوعی بوده است، و سیستم‌های کنترل پیچیده را با چالش‌های پویای دنیای واقعی ادغام می‌کند. در آخرین کار ما، STRIDE: خودکارسازی طراحی پاداش، آموزش یادگیری تقویتی عمیق و بهینه‌سازی بازخورد در حرکت رباتیک انسان‌نما، یک چارچوب جدید را معرفی کردیم که نه تنها فرایند دشوار طراحی پاداش را خودکار می‌کند، بلکه زمینه را برای سیستم‌های رباتیک چابک‌تر، قوی‌تر و سازگارتر فراهم می‌کند.

آموزش یک ربات انسان‌نما برای راه رفتن، دویدن یا حفظ تعادل بسیار متفاوت از آموزش یک بازوی رباتیک ساده برای جابجایی یک شی است. ربات‌های انسان‌نما دارای ده‌ها مفصل، محرک و حسگر هستند که به صورت هماهنگ کار می‌کنند و یک مسئله کنترل فوق‌العاده با ابعاد بالا ایجاد می‌کنند.

در یادگیری تقویتی عمیق (DRL)، فرایند آموزش متکی به سیگنال‌های پاداش است که رفتار ربات را در طول میلیون‌ها تکرار شبیه‌سازی شکل می‌دهند. طراحی یک تابع پاداش موثر چالش‌برانگیز است زیرا:

• مهندسی دستی پاداش کند است - تعریف قوانین برای حرکت ایده‌آل زمان‌بر است و نیاز به آزمایش‌های بی‌شماری دارد.
• تعصب انسانی محدودیت‌های بهینه‌سازی را ایجاد می‌کند - پاداش‌های طراحی شده به صورت دستی اغلب شهود انسانی را به جای بهینگی واقعی ترجیح می‌دهند.
• تعمیم دشوار است - یک تابع پاداش دست‌ساز که برای یک ربات در یک محیط طراحی شده است ممکن است در محیط دیگر با شکست مواجه شود.

بدون خودکارسازی پاداش کارآمد و مقیاس‌پذیر، ربات‌های انسان‌نما همچنان توسط روش‌های آموزش ایستا محدود می‌شوند.

چارچوب ما، STRIDE (موتور طراحی تکراری آموزش ساختاریافته و پاداش)، ایجاد و بهینه‌سازی توابع پاداش را خودکار می‌کند و به ربات‌های انسان‌نما اجازه می‌دهد تا حرکت با عملکرد بالا را بدون دخالت انسان یاد بگیرند.

1. تولید پاداش مبتنی بر LLM - با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) پیشرفته مانند GPT-4، STRIDE توابع پاداش ساختاریافته را به صورت پویا می‌نویسد و نیاز به قالب‌های از پیش تعریف شده را از بین می‌برد.
2. بهینه‌سازی بازخورد تکراری - این چارچوب به طور مداوم نتایج آموزش را تجزیه و تحلیل می‌کند و تابع پاداش را به صورت حلقه‌ای بسته اصلاح می‌کند.
3. آموزش مقیاس‌پذیر DRL - STRIDE با پاداش‌های بهینه‌سازی شده خود، ربات‌ها را برای دستیابی به حرکت در سطح سرعت آموزش می‌دهد و از روش‌های سنتی بیش از 250٪ در کارایی و عملکرد وظیفه پیشی می‌گیرد.

با حذف مهندسی دستی پاداش، STRIDE چرخه‌های آموزش را تسریع می‌کند، تعمیم را در بین ریخت‌شناسی‌های رباتیک مختلف افزایش می‌دهد و حرکت انسان‌نما را به ارتفاعات جدیدی می‌رساند.

در زیر چارچوب STRIDE آمده است و لطفاً جزئیات را در مقاله مشاهده کنید.

در محیط‌های متنوع با ریخت‌شناسی‌های ربات انسان‌نما، STRIDE از چارچوب طراحی پاداش پیشرفته EUREKA عملکرد بهتری دارد و به طور متوسط حدود 250٪ در کارایی و عملکرد وظیفه بهبود می‌یابد. لطفاً مقایسه‌های بین Stride و SOTA Nvidia Eureka را در زیر مشاهده کنید:

در صورت تمایل می‌توانید نتایج دقیق‌تری را در مقاله پیدا کنید.

ربات‌های انسان‌نمای مجهز به هوش مصنوعی اخیراً چابکی و مهارت خیره‌کننده‌ای را نشان داده‌اند، همانطور که در این نمایشگاه اخیر YouTube مشاهده می‌شود. ربات‌هایی مانند Atlas از Boston Dynamics و Optimus از Tesla ثابت می‌کنند که پیشرفت‌های سریع در هوش مصنوعی، سخت‌افزار و الگوریتم‌های کنترل، ربات‌های انسان‌نما را در محیط‌های واقعی عملی‌تر می‌کنند.

پیشرفت‌های قابل توجه عبارتند از:

• پارکور و حرکت پویا - Atlas توانایی‌های پیشرفته پریدن، دویدن و بالا رفتن را با استفاده از یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی‌های کنترل نشان می‌دهد.
• دستکاری ماهرانه اشیاء - Optimus کنترل حرکتی ظریف را به نمایش می‌گذارد، و اشیاء را با دقت فزاینده‌ای برمی‌دارد و جابجا می‌کند.
• انطباق‌پذیری مبتنی بر هوش مصنوعی - ربات‌ها شروع به خوداصلاحی و سازگاری با محیط‌های جدید بدون برنامه‌ریزی مجدد توسط انسان می‌کنند.

با این حال، این سیستم‌ها هنوز به توابع پاداش مهندسی شده سنگین نیاز دارند - محدودیتی که STRIDE مستقیماً به آن می‌پردازد.

اکثر سیستم‌های رباتیک انسان‌نمای مجهز به هوش مصنوعی امروزه متکی به یا هستند:

• طراحی دستی پاداش (کند و غیرمقیاس‌پذیر)، یا
• آموزش DRL مبتنی بر اکتشاف (فاقد انطباق‌پذیری).

STRIDE از مدل‌های موجود در سه روش کلیدی عملکرد بهتری دارد:

برخلاف روش‌های سنتی که نیاز به هفته‌ها تنظیم دستی دارند، STRIDE از LLMها برای تولید توابع پاداش با کیفیت بالا به صورت فوری استفاده می‌کند.

در حالی که روش‌های قبلی DRL متکی به پاداش‌های ثابت بودند، STRIDE به طور پویا پاداش‌ها را بر اساس نتایج آموزش اصلاح می‌کند، که منجر به یادگیری سریع‌تر و پایدارتر می‌شود.

توابع پاداش آموزش دیده توسط STRIDE در طراحی‌های مختلف انسان‌نما تعمیم می‌یابند، و آن را به یک راه حل پلاگین و بازی برای محققان و مهندسان رباتیک تبدیل می‌کنند.

با نگاهی به آینده، STRIDE و چارچوب‌های مشابه ربات‌های انسان‌نمای نسل بعدی را باز می‌کنند که قادر به انجام موارد زیر هستند:

؟ خودآموزی و انطباق - ربات‌هایی که می‌توانند مهارت‌های جدید را به طور خودکار با حداقل آموزش مجدد یاد بگیرند.
؟ همکاری پیشرفته انسان و ربات - مدل‌های هوش مصنوعی که به طور یکپارچه با انسان‌ها در کارهای روزمره تعامل دارند.
؟ استقرار همه‌کاره در دنیای واقعی - انتقال ربات‌ها از محیط‌های آزمایشگاهی کنترل شده به محیط‌های بدون ساختار (کارخانه‌ها، مناطق فاجعه‌دیده، خانه‌ها).

چارچوب STRIDE فقط یک بهبود در آموزش هوش مصنوعی نیست - بلکه یک جهش دگرگون‌کننده در نحوه طراحی، آموزش و استقرار ربات‌های انسان‌نما است. با خودکارسازی طراحی پاداش، یک گلوگاه حیاتی را از بین می‌بریم و راه را برای ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی هموار می‌کنیم تا فراتر از برنامه‌نویسی سخت و به سمت خودمختاری واقعی حرکت کنند.

همانطور که رباتیک انسان‌نما با سرعت بی‌سابقه‌ای پیشرفت می‌کند، چارچوب‌های بهینه‌سازی مجهز به هوش مصنوعی مانند STRIDE کلید باز کردن پتانسیل کامل آنها خواهند بود.

؟؟ آیا آماده‌اید تا به سوی آینده رباتیک انسان‌نما گام بردارید؟

1. STRIDE: خودکارسازی طراحی پاداش، آموزش یادگیری تقویتی عمیق و بهینه‌سازی بازخورد در حرکت رباتیک انسان‌نما: https://arxiv.org/abs/2502.04692
2. Eureka: طراحی پاداش در سطح انسان از طریق کدنویسی مدل‌های زبانی بزرگ: https://arxiv.org/abs/2310.12931
3. 10 ربات انسان‌نمای جدید برتر سال 2025: https://www.youtube.com/watch?v=fBFwFyZbewo