Без чувство за допир, никога не би разбрал, че “” и щяхме да имаме в ръцете си неудържима реанимирана машина за убийство. Така че бъдете благодарни за най-недооцененото от петте си сетива, което скоро самите роботи може да се насладят. Facebook обяви в понеделник, че е разработил набор от тактилни технологии, които ще предадат на роботите усещане за допир, което лудият лекар никога не би могъл да си представи.

Но защо Facebook изобщо си прави труда да разгледа изследванията в областта на роботиката? „Преди да се присъединя към Facebook, разговарях с Марк Зукърбърг и го попитах: „Има ли област, свързана с AI, върху която смятате, че не трябва да работим?“ Ян Лекун, главният учен на AI във Facebook, припомни по време на скорошно пресконференция. „И той каза: „Не мога да намеря добра причина да работим върху роботиката“, така че това беше началото на нашия ПАНАИР [Facebook AI Research] изследвания, че няма да работим върху роботиката.”

„Тогава, след няколко години“, продължи той, „стана ясно, че много интересен напредък в работата с AI се случва в контекста на роботиката, защото това е връзката, до която хората в изследванията на AI се опитват да стигнат; пълният цикъл на възприятие, разсъждение, планиране и действие и след това получаване на обратна връзка от околната среда.”

Като такъв, FAIR е съсредоточил своите тактилни технологични изследвания върху четири основни области на обучение – хардуер, симулация, обработка и възприятие. Вече видяхме хардуерните усилия на FAIR: ЦИФРАТА, „”, който Facebook обяви за първи път през 2020 г. За разлика от конвенционалните тактилни сензори, които обикновено разчитат на капацитивни или резистивни методи, DIGIT всъщност е базиран на зрението.

СПРАВЕН

„Вътре в сензорите има камера, има RGB светодиоди, поставени около силиция, а след това има силициев гел“, обясни Роберто Каландра, изследовател на Facebook за изкуствен интелект. „Всеки път, когато докоснем силикона върху обект, това ще създаде сенки или промени в цветните знаци, които след това се записват от яката. Тези позволяват [DIGIT] да има изключително висока разделителна способност и изключително висока спектрална чувствителност, като същевременно има устройство, което е механично много здраво и много лесно и евтино за производство.

Каландра отбеляза, че производството на DIGIT струва около $15 и тъй като е хардуер с отворен код, неговите производствени схеми са достъпни за университети и изследователски институции с възможности за производство. Предлага се и за продажба, благодарение на партньорство с , на изследователи (и дори на членове на обществеността), които не могат да изградят свои собствени.

цифрово яйце
СПРАВЕН

По отношение на симулацията, която позволява на системите за ML да се обучават във виртуална среда, без да е необходимо да се събират купища хардуерни данни от реалния свят (по същия начин), FAIR разработи TACTO. Тази система може да генерира стотици кадъра от реалистични показания с висока разделителна способност на докосване в секунда, както и да симулира базирани на зрение тактилни сензори като DIGIT, така че изследователите да не се налага да прекарват часове след часове в докосване на сензори, за да създадат сборник от реалния свят данни за обучение.

„Днес, ако искате да използвате обучението с подсилване, например, за да обучите колата да се управлява сама“, изтъкна Лекун, „ще трябва да се направи във ваша среда, защото ще трябва да кара милиони часове, защото знаете безброй хиляди аварии и се самоунищожавате няколко пъти, преди да изгори и дори тогава вероятно няма да е много надежден. И така, как става така, че хората са способни да се научат да карат кола с 10 до 20 часа практика, без почти никакво наблюдение?

„Това е защото, когато навършим 16 или 17 години, имаме доста добър модел на света“, продължи той. Ние по своята същност разбираме последиците от това, което би се случило, ако изкараме кола от скала, защото сме имали почти две десетилетия опит с концепцията за гравитацията, както и с този да се чукаме и да откриваме. „Така че „как да накараме машините да научат този модел на света, който им позволява да предсказват събития и да планират какво ще се случи в резултат на техните действия“ е наистина същината на проблема тук.“

Сензорите и симулаторите са добре и добре, ако приемем, че имате напреднала степен по Comp Sci и дълбоко разбиране на процедурата за обучение на ML. Но много амбициозни роботици нямат такива квалификации, така че, за да разшири наличността на DIGIT и TACTO, FAIR разработи PyTouch – да не се бърка с . Докато Torch е библиотека за машинно обучение, фокусирана основно върху базирани на визия и NLP библиотеки, PyTouch се съсредоточава върху приложения за сензорно докосване.

„Изследователите могат просто да свържат своя DIGIT, да изтеглят предварително обучен модел и да го използват като градивен елемент в своето роботизирано приложение“, пише Майк Ламбета, хардуерен инженер на Calandra и Facebook, в блог, публикуван в понеделник. „Например, за да създадат контролер, който хваща обекти, изследователите биха могли да открият дали пръстите на контролера са в контакт, като изтеглят модул от PyTouch.“

Съвсем наскоро FAIR (в партньорство с университета Карнеги Мелън) разработи ReSkin, чувствителна на допир „кожа“ както за роботи, така и за носими устройства. „Този ​​деформируем еластомер има микромагнитни частици в себе си“, каза Абхинав Гупта, мениджър за изследване на изкуствения интелект във Facebook. „И тогава имаме електроника – тънка гъвкава печатна платка, която по същество е мрежа от магнитометри. Технологията на сензорите зад кожата е много проста: ако приложите сила към нея, еластомерът ще се деформира и докато се деформира, променя магнитния поток, който се отчита [by] магнитометри.”

„Обобщена тактилна чувствителна кожа като ReSkin ще осигури източник на богати данни за контакт, които биха могли да бъдат полезни за напредъка на AI в широк спектър от задачи, базирани на докосване, включително класификация на обекти, проприоцепция и роботизирано хващане“, пише Гупта в скорошен блог FAIR . „ИИ моделите, обучени с научени тактилни сензорни умения, ще могат да изпълняват много видове задачи, включително тези, които изискват по-висока чувствителност, като например работа в здравни заведения или по-голяма сръчност, като маневриране на малки, меки или чувствителни обекти.

Въпреки че е сравнително евтин за производство – 100 единици струват около $6 за производство – ReSkin е изненадващо издръжлив. Материалът с дебелина 2-3 мм издържа до 50 000 докосвания, като същевременно генерира високочестотни, 3-осови тактилни сигнали и същевременно запазва времева разделителна способност до 400 Hz и пространствена разделителна способност от 1 мм с 90 процента точност. След като част от ReSkin достигне използваемите си граници, подмяната на „кожата е толкова лесна, колкото да свалите превръзка и да сложите нова“, каза Гупта.

ReSkin Berry
СПРАВЕН

Като се имат предвид тези свойства, изследователите на FAIR предвиждат ReSkin да бъде използван в редица приложения, включително манипулация в ръка, т.е. гарантиране, че роботът за захващане не смачква яйцето, което вдига; измерване на тактилни сили в полето, измерване на силата, която човешката ръка упражнява върху обектите, с които манипулира, и локализация на контакта, което по същество учи роботите да разпознават към какво посягат и колко натиск да приложат, след като го докоснат.

Както при почти всички свои по-ранни изследвания, FAIR разполага с отворен код DIGIT, TACTO, PyTouch и ReSkin в опит да подобри състоянието на тактилното изкуство в цялата област.