Введение в Physical AI и проблемы разработки конвейера
Physical AI - одна из наиболее перспективных областей искусственного интеллекта, которая объединяет возможности машинного обучения и робототехники. Однако, несмотря на многочисленные заявления и обещания, многих разработчиков останавливает отсутствие готового решения для создания воспроизводимого Physical AI-конвейера на реальном роботе. Обычно разработчики сталкиваются с проблемой разрозненности компонентов: отдельно существует teleop, датасеты, ML-модели, но нет цельного пути от демонстрации до исполнения.
Создание манипулятора и программных компонентов
Чтобы создать Physical AI-конвейер, необходимо собрать манипулятор и запустить все необходимые программные компоненты. Это можно сделать самостоятельно, используя open-source ROS2 пакеты. ROS2 (Robot Operating System 2) - это операционная система, предназначенная для управления роботами и создания робототехнических приложений. Она предоставляет широкий спектр инструментов и библиотек для разработки робототехнических систем.
Использование LeRobot и end-to-end imitation learning
Для создания Physical AI-конвейера можно использовать LeRobot - робототехническую платформу, которая позволяет создавать и управлять роботами. Кроме того, можно использовать end-to-end imitation learning - метод машинного обучения, который позволяет обучать роботов на основе демонстраций. Этот метод позволяет создавать роботов, которые могут выполнять задачи без явного программирования.
Пошаговое руководство по созданию Physical AI-конвейера
Чтобы создать Physical AI-конвейер, необходимо выполнить следующие шаги:
- Собрать манипулятор: можно использовать готовые решения или собрать манипулятор самостоятельно, используя различные компоненты.
- Установить ROS2: необходимо установить ROS2 на компьютер или на самом манипуляторе.
- Настроить LeRobot: необходимо настроить LeRobot для работы с манипулятором и ROS2.
- Обучить ML-модель: необходимо обучить ML-модель на основе демонстраций, используя end-to-end imitation learning.
- Запустить конвейер: после обучения ML-модели, необходимо запустить конвейер и проверить его работоспособность.
Стоимость и преимущества
Стоимость создания Physical AI-конвейера может быть относительно низкой - около 30 тысяч рублей. Преимущества использования Physical AI-конвейера включают возможность создания роботов, которые могут выполнять задачи без явного программирования, а также возможность обучать роботов на основе демонстраций. Это может быть особенно полезно в таких областях, как промышленная робототехника, медицинская робототехника и сервисная робототехника.