Genesis ускоряет обучение роботов, используя симуляции, которые эквивалентны 430 000 реальным тренировкам

По сути, Genesis объединяет несколько физических симуляторов — те же алгоритмы, которые лежат в основе физики видеоигр, — в единую мощную платформу, разработанную специально для обучения AI, который в конечном итоге будет управлять реальными роботами.

Скорость платформы — её самая впечатляющая особенность. Используя параллельную обработку с ускорением на графическом процессоре, Genesis может запускать простые симуляции со скоростью до 43 миллионов кадров в секунду — это в 430 000 раз быстрее, чем в реальном времени. Для сравнения: система искусственного интеллекта может получить опыт, эквивалентный десяти годам обучения, всего за один час вычислений.

Команда также работает над созданием целых виртуальных миров только на основе текстовых описаний. Используя модели языка зрения (VLM), система будет генерировать физически точные среды с видеозаписями, движениями камеры и интерактивными 3D-пространствами, в которых роботы смогут свободно перемещаться.

Команда уже показала, на что способна Genesis, проведя несколько демонстраций. Платформа может создавать реалистичные движения персонажей, обучать системы искусственного интеллекта сложным действиям с объектами и даже моделировать, как роботы с мягким телом будут двигаться и взаимодействовать в реальных условиях.

Genesis использует Python как для интерфейса, так и для физического движка, что делает высокоскоростное моделирование роботов доступным для любого исследователя со стандартным оборудованием. Вся платформа является бесплатной и имеет открытый исходный код, весь код и документацию можно найти на GitHub.

В то время как некоторые скептически относятся к амбициозным заявлениям Genesis, исследователь Nvidia Джим Фань, который внёс «небольшую часть» в проект, видит в нём значительный потенциал.

«Если AI может управлять 1000 роботами, чтобы они выполняли 1 миллион задач в 1 миллиарде различных симуляций, то он может «просто работать» в нашем реальном мире, который является ещё одной точкой в огромном пространстве возможных реальностей. Это фундаментальный принцип, объясняющий, почему симуляция так эффективно работает в робототехнике», — объясняет Фань

Фань подчёркивает сильные стороны Genesis в обработке огромных объёмов данных одновременно и создании реалистичной графики, хотя он признаёт, что симуляции, требующие ловкости и большого количества физических контактов, остаются сложной задачей. Несмотря на эти трудности, он считает, что Genesis потенциально может стать «виртуальной колыбелью для воплощённого AI».

Источник