Nvidia正在訓練機器人學習觀察人類

Nvidia開發了一種方法，通過首先觀察人類活動來訓練機器人進行行動。在最初的應用中，機器人學會了使用Baxter機器人在實驗室環境中拾取和移動彩色盒子和玩具車。

從這種研究中學習將用于重新訓練機器人并創建能夠在工業環境和家庭中與人們安全工作的機器人。

Nvidia首席研究科學家斯坦伯奇菲爾德告訴記者：“在制造環境中，機器人非常擅長反復執行相同的軌跡，但它們不能適應環境的變化，也不能學習它們的任務。” VentureBeat在接受采訪時說。“因此，為了重新利用機器人來執行一項新任務，你必須聘請一位專家對機器人進行相當低的重新編程，這是一項昂貴的操作。我們感興趣的是讓非專業用戶更容易通過簡單地向他們展示要做什么來教導機器人一項新任務。“

該系統具有一系列深度神經網絡，可執行感知，計劃和控制，這些網絡完全基于合成數據進行訓練。

“現在機器人社區正在發生一種范式轉變，”伯奇菲爾德說。“我們現在正處于這樣的地步，我們可以使用GPU基本上生成無限量的預標記數據 - 基本上是免費的 - 來開發和測試算法。這可能會讓我們開發出這些機器人系統，這些系統需要學習如何以更好的規模和更安全的方式與周圍的世界互動。“

今天在澳大利亞布里斯班舉行的國際機器人與自動化大會(ICRA)上分享了這些發現。

新的AI系統是在Nvidia機器人研究實驗室的幫助下完成的。該實驗室于去年年底首次宣布，目前有六名員工，并準備今年夏天在西雅圖華盛頓大學附近開設辦事處。

研究實驗室將繼續與機器人社區和Nvidia的內部團隊合作，探索使用合成數據集來訓練AI系統，Nvidia的機器人研究負責人Dieter Fox告訴VentureBeat。

這些知識可用于加強Isaac SDK，這是一個用2017年5月首次引入模擬訓練機器人的框架。

“在游戲環境中，Nvidia實際上已經在該領域工作了一段時間，例如，所有這些都是關于設置照片般逼真的3D虛擬環境并為您提供某種內容建模。而我們想要做的還是與擁有所有這些專業知識的所有團隊合作，但幫助他們以某種方式擴展它，以便它更好地適用于機器人設置，“Fox說。

福克斯表示，像今天發布的這類研究對于創造下一代機器人至關重要。

“我們談論的機器人必須打開門，打開抽屜，拿起物品，移動它們，甚至與人們進行身體互動，幫助他們 - 例如家里的老人，”他說。“這些機器人需要能夠識別人，他們需要看到一個人想要做什么，他們需要向人們學習，從示范中學習，他們還需要能夠預測一個人想要什么。為了幫助他們。“

Nvidia加入了越來越多的公司，如谷歌和SRI國際，他們對具有環保意識的人工智能系統的開發感興趣，或者像谷歌人工智能主管杰夫迪恩所說，更加“常識”。