Reinforcement learning
La tecnica di apprendimento robotico per sviluppare applicazioni robotiche adattabili ed efficienti.
Nissan
Image Credit: Agility, Apptronik, Fourier Intelligence, Unitree
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Robotica
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Potenziare i robot fisici con abilità complesse utilizzando l'apprendimento per rinforzo
Man mano che le attività svolte dai robot diventano più complesse, la programmazione tradizionale inizia a risultare insufficiente. Il Reinforcement Learning (RL) colma questa lacuna, consentendo ai robot di allenarsi nella simulazione attraverso tentativi ed errori, in modo da migliorare le competenze in termini di controllo, pianificazione dei percorsi e manipolazione. Questo apprendimento basato sulla ricompensa favorisce l'adattamento continuo, permettendo ai robot di sviluppare sofisticate capacità motorie per attività di automazione reali come l'afferramento, la locomozione e la manipolazione complessa.
Formazione RL accelerata da GPU per la robotica
L'addestramento tradizionale basato su CPU per l'RL dei robot richiede spesso migliaia di core per supportare l'esecuzione di attività complesse, aumentando i costi per le applicazioni robotiche. Il computing accelerato da NVIDIA affronta questa sfida con capacità di elaborazione parallela che accelerano significativamente l'elaborazione dei dati sensoriali in ambienti di reinforcement learning basati sulla percezione. Ciò migliora le capacità di un robot di imparare, adattarsi ed eseguire attività complesse in situazioni dinamiche.
Le piattaforme di computing accelerato NVIDIA, tra cui i framework di addestramento dei robot come NVIDIA Isaac™ Lab, sfruttano la potenza delle GPU all'interno della pipeline RL sia per le simulazioni fisiche che per i calcoli delle ricompense. Ciò elimina i colli di bottiglia e semplifica il processo, facilitando una transizione più agevole dalla simulazione all'implementazione nel mondo reale.
Collegamenti rapidi
Isaac Lab per l'apprendimento per rinforzo
Isaac Lab è un framework modulare basato su NVIDIA Isaac Sim™ che semplifica i flussi di lavoro di addestramento dei robot, come il reinforcement learning e l'imitation learning. Gli sviluppatori possono sfruttare le più recenti funzionalità di Omniverse™ per addestrare politiche complesse con abilitazione della percezione.
- Assembla la scena: il primo passo è costruire una scena in Isaac Sim o Isaac Lab e importare le risorse del robot da URDF o MJCF. Applica schemi fisici per la simulazione e integra sensori per l'addestramento di politiche basato sulla percezione.
- Definisci le attività di Reinforcement Learning (RL): una volta configurati la scena e il robot, il passo successivo è definire l'attività da completare e la funzione di ricompensa. L'ambiente (ad es. Manager-Based o Direct Workflow) definisce lo stato corrente dell'agente e osserva ed esegue le azioni che fornisce. L'ambiente risponde poi agli agenti fornendo gli stati successivi.
- Formazione: l'ultimo passaggio consiste nel definire gli iper-parametri per la formazione e l'architettura delle politiche. Isaac Lab offre quattro librerie RL per addestrare i modelli con GPU: StableBaselines3, RSL-RL, RL-Games ed SKRL.
- Scala: per scalare l'addestramento su sistemi multi-GPU e multi-nodo, gli sviluppatori possono utilizzare OSMO, che consente di orchestrare attività di addestramento multi-nodo su infrastrutture distribuite.
NVIDIA Isaac GR00T offre agli sviluppatori un nuovo modo per sviluppare robot umanoidi. Questa iniziativa di ricerca e piattaforma di sviluppo per modelli basilari di robot a uso generale e pipeline di dati può aiutare a comprendere il linguaggio, emulare i movimenti umani e acquisire rapidamente competenze attraverso l'apprendimento multimodale.
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Scopri come il nostro ecosistema sta costruendo le proprie applicazioni e i propri servizi di robotica basati sul rinforzo dell'apprendimento e sulle tecnologie NVIDIA.
