GTC 2017: NVIDIA Isaac機器人模擬器,加速機器人學習
Table of Contents:
- 簡介
- 機器人的革命性
- 美國伯克利大學AI實驗室的突破
- 創建替代宇宙
- 使用Isaac進行模擬
- Isaac所能學習的能力
- 加速計算的崛起
- Volta:下一代GPU計算平台
- 應用於高性能計算和深度學習
- DGX-1和DGX-1 Station
- 深度學習的普及化
- Xavier DLA的開源
- 智能汽車和虛擬機器人模擬器的應用
- 未來的人工智慧和機器人
機器人的革命性
隨著人工智能的進步,機器人已成為最終版本。機器人將徹底改變從製造業到醫療保健等一系列新興行業。我們已經看到機器人手術的發展,它可以進行一些令人難以置信的手術操作。然而,未來我們將會有更多的機器人科技,它們將與我們的身體某些部位相連,或者會有小小的機器人來執行各種任務。但是,製造機器人是非常困難的,原因是它們需要感知世界。現在我們知道如何感知世界,它們需要學習並制定計劃並採取行動。但是,在自動駕駛汽車的情況下,我們的基本目標是避免碰撞。碰撞檢測是至關重要的,不同於碰撞檢測,因為機器人使用的關節,手指,手肘,手腕和臀部等關節有很多自由度,訓練它們是非常困難的。
伯克利大學AI實驗室的突破
近年來,在美國伯克利大學的AI實驗室已經取得了一些突破。他們創建了一個名為ADA的模擬器,並使用強化學習將ADA教導如何打曲棍球。這是由世界上最優秀的AI研究人員之一完成的,他專門研究這方面的技術。然而,這只是打曲棍球,在訓練機器人時,讓機器人模擬這種情況可能非常困難。因此,我們需要創建一個替代宇宙,它必須遵守物理法則,其中包括碰撞檢測和重力等物理法則。同時,這個替代宇宙必須在視覺上與現實世界完全一致,使機器人能夠在其中獲得學習。此外,我們還可以在這個替代宇宙中學習,使用模仿學習和各種新的深度學習技術。因此,我們需要一個虛擬環境,讓我們能夠參與其中,以教導機器人。
使用ISAAC進行模擬
為了解決這個問題,我們創建了一個名為ISAAC的模擬器。ISAAC集成了機器人的環境和機器人的虛擬傳感器和效應器,並與開放式AI gym相連,這個平台上可以進行各種強化學習和其他有趣的算法。ISAAC運行在NVIDIA的GPU上,並擁有一個虛擬大腦,我們只需將這個虛擬大腦放入一個真實的機器人中,它就能夠像出生一樣醒來。此外,ISAAC還具有另一個特點,它不受時間的限制,我們希望它能夠以超光速的速度進行訓練。這樣就不用等待ISAAC在現實世界中學習打曲棍球的時間,可以用更快速的速度進行訓練。因此,我們創建了ISAAC作為一個結合物理學、計算機圖形學和人工智能的終極替代宇宙。
ISAAC所能學習的能力
ISAAC不僅能夠學習打曲棍球,還能夠學習其他技能,如高爾夫。ISAAC可以學習如何讀綠,如何計算力度,如何在推桿時選擇最佳的角度和力量。ISAAC通過不斷的嘗試和實踐,來獲得這些技能,而不需要具體的編程。
Pros:
- 機器人在虛擬環境中學習,可以加快學習速度。
- ISAAC的結合了物理學、計算機圖形學和人工智能,具有更強的學習和模擬能力。
Cons:
- 創建這樣一個模擬器需要大量的計算資源。
- 將虛擬大腦放入真實機器人中仍然需要一些領域的調整。
Highlights:
- 機器人的革命性
- 伯克利大學AI實驗室的突破
- 創建替代宇宙
- 使用ISAAC進行模擬
- ISAAC所能學習的能力
FAQ:
Q: 這個虛擬環境是否可以應用於其他領域?
A: 是的,ISAAC的虛擬環境可以應用於各種領域,包括醫療、製造等。
Q: 这个虚拟环境是否能够模拟真实世界的所有物理法则?
A: 是的,ISAAC的虚拟环境遵循物理法则,包括碰撞检测和重力等。
Q: 这个模拟器是否适用于所有机器人?
A: 是的,ISAAC适用于各种类型的机器人,可以根据需要进行定制。
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