es es es es es es es es es en es fr es en fr en es es ckb en en en es eo es es nl es es es es es es es es en es fr es en fr en es es ckb en en en es eo es es es es es es es es it an oc en es es es es es es es es es es es es es es es es es es es es en pt pt es es en es en es es es es es es gl es es en en en en en es es it es es es en es gl es es es es es es es es es es es nl es es es es es es en es en en es en es es es es es es es en en en en
Un nuevo método de aprendizaje profundo puede crear objetos realistas para entornos virtuales que se pueden utilizar para entrenar robots. Los investigadores utilizaron la supercomputadora Maverick2 de TACC para el entrenamiento y logró producir nubes de puntos de colores con detalles finos en múltiples resoluciones.
Para navegar en entornos construidos, los robots deben poder detectar y tomar decisiones sobre cómo interactuar con su ubicación.
Años atrás, William Beksi profesor asistente en el Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería, desde su laboratorio de Visión Robótica, realizó unas pruebas en iRobot, el mayor productor mundial de robots de consumo (principalmente a través de su aspiradora robótica Roomba). Su intención era utilizar la máquina y el aprendizaje profundo para entrenar a los robots de la compañía para que aprendieran sobre los objetos, pero hacerlo requería un gran conjunto de datos de imágenes.
De las millones de imágenes, ninguna fue tomada por un robot aspiradora, así que los esfuerzos para entrenar usando imágenes con perspectivas centradas en el ser humano fracasaron.
ChatCompose - Plataforma de ChatBots para empresas
Ahora Beksi, se centró en la visión por computadora y los sistemas ciberfísicos.
“En particular, estoy interesado en desarrollar algoritmos que permitan a las máquinas aprender de sus interacciones con el mundo físico y adquirir de manera autónoma las habilidades necesarias para ejecutar tareas de alto nivel”, dijo.
Esta vez exploró la solución no manual, de enseñar a los robots con aprendizaje profundo, específicamente con el método de redes generativas adversarias, o GAN. Una vez entrenada esta red, la misma permitiría la creación de un número infinito de posibles habitaciones o entornos al aire libre, con diferentes tipos de mobiliario interior y de jardín que pudieran ser objetos identificables con dimensiones y características reconocibles para personas y robots.
“Puede perturbar estos objetos, moverlos a nuevas posiciones, usar diferentes luces, colores y texturas, y luego convertirlos en una imagen de entrenamiento que podría usarse en un conjunto de datos”, explicó. “Este enfoque proporcionaría potencialmente datos ilimitados para entrenar a un robot”.
“Diseñar manualmente estos objetos requeriría una gran cantidad de recursos y horas de trabajo humano, mientras que, si se entrena adecuadamente, las redes generativas pueden fabricarlos en segundos”, dijo Mohammad Samiul Arshad, un estudiante graduado del grupo de Beksi involucrado en la investigación.
Los investigadores dieron un paso atrás al darse cuenta de que el alcance era muy ambicioso, así que comenzaron a generar objetos simples en entornos.
Así Beksi y Arshad presentaron PCGAN, la primera red adversarial generativa condicional para generar densas nubes de puntos de colores en un modo no supervisado, en la Conferencia Internacional sobre Visión 3D (3DV) en noviembre de 2020.
La red creada por los investigadores es capaz de aprender un conjunto de entrenamiento, tomando algunos aspectos de ShapeNetCore, una base de datos de modelos CAD) e imitar una distribución de datos 3D para producir nubes de puntos coloreadas con detalles finos en múltiples resoluciones.
“Hubo algún trabajo que podría generar objetos sintéticos a partir de estos conjuntos de datos de modelos CAD”, dijo. “Pero nadie todavía podía manejar el color”.
Con la herramienta, los investigadores pudieron acceder a un número casi infinito de variaciones de sillas, mesas, sofás, aviones y motocicletas.
“Nuestro modelo primero aprende la estructura básica de un objeto a bajas resoluciones y gradualmente se construye hacia detalles de alto nivel”, explicó. “La relación entre las partes del objeto y sus colores (por ejemplo, las patas de la silla o la mesa son del mismo color mientras que el asiento o la parte superior contrastan) también se aprende a través de la red. Estamos comenzando con algo pequeño, trabajando con objetos y construir una jerarquía para generar una escena sintética completa que sería extremadamente útil para la robótica”.
Generaron 5.000 muestras aleatorias para cada clase y realizaron diferentes evaluaciones. Según los resultados, PCGAN es capaz de sintetizar nubes de puntos de alta calidad para una variedad dispar de clases de objetos.
Artículo anteriorInformáticos admiten que no podríamos controlar máquinas súper inteligentes
Artículo siguienteLa última red neuronal de OpenAI crea imágenes a partir de descripciones escritas
Licenciada en Letras mención Historia del Arte, escritora creativa e investigadora con buena experiencia en escritura web.
Artículo relacionadosMás del autor
IA en el transporte de la entrega de vacunas para COVID-19
El impacto de la IA en las empresas de entrega
GitHub lanza un copiloto impulsado por IA para ayudar a mejorar el código
Dejar respuesta Cancelar respuesta
Please enter your comment!
Please enter your name here
You have entered an incorrect email address!
Please enter your email address here
Save my name, email, and website in this browser for the next time I comment.
IA en el transporte de la entrega de vacunas para COVID-19
Día Garcia - 22 julio, 2021
Los camiones sin conductor alguna vez fueron pensados para la industria de comida, y de hecho se han hecho algunas pruebas con los repartos...