Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили масштабируемую систему, позволяющую роботам улучшать свои способности к зрению, языку и действиям непосредственно в реальном мире, используя данные, собранные от целого флота роботов.
Представлена система Scalable Online Post-training (SOP) для непрерывного обучения обобщенных политик управления роботами в режиме реального времени.
Несмотря на значительные успехи в предобучении моделей «зрение-язык-действие», их эффективное применение в реальном мире требует адаптации к конкретным задачам и непрерывного обучения. В данной работе представлена система SOP (‘SOP: A Scalable Online Post-Training System for Vision-Language-Action Models’) — масштабируемая платформа для онлайн-пост-обучения обобщенных робототехнических моделей непосредственно в физическом мире. Ключевой особенностью SOP является замкнутый цикл, объединяющий выполнение задач, сбор данных с парка роботов и централизованное обучение, что позволяет значительно повысить производительность и обеспечить масштабируемость. Возможно ли, используя подобные системы, создать действительно универсальных роботов, способных адаптироваться к широкому спектру задач и условий?
Разоблачение иллюзий: адаптация моделей к реальному миру
Несмотря на впечатляющие возможности предварительно обученных моделей, таких как VLA Model, их производительность зачастую снижается при развертывании в динамичных средах, что связано с проблемой смещения распределения данных. Изначально модель обучается на определенном наборе данных, и при столкновении с данными, отличающимися по характеристикам от обучающих — например, из-за изменения освещения, шума или новых объектов — её способность к обобщению снижается. Это смещение, или “сдвиг” распределения, приводит к ухудшению точности и надежности работы модели в реальных условиях, требуя постоянного мониторинга и потенциальной переобучения для поддержания приемлемого уровня производительности. Подобная чувствительность к изменениям входных данных представляет серьезную проблему для применения этих моделей в робототехнике и других областях, где требуется адаптация к постоянно меняющейся обстановке.
Традиционные методы пост-обучения, такие как тонкая настройка или адаптация признаков, зачастую оказываются недостаточно эффективными при столкновении с изменениями в распределении данных, возникающими в реальных условиях эксплуатации. Эти методы требуют значительных вычислительных ресурсов и времени для переобучения модели при каждом ощутимом сдвиге в данных, что приводит к снижению производительности робота и увеличению эксплуатационных расходов. В ситуациях, когда окружающая среда динамично меняется, например, при взаимодействии с новыми объектами или в незнакомых локациях, постоянное переобучение становится непозволительной роскошью, а неспособность быстро адаптироваться приводит к ошибкам и ненадежной работе системы. В результате, существует острая необходимость в разработке принципиально новых подходов к обучению, позволяющих роботам непрерывно совершенствовать свои навыки в процессе работы, без дорогостоящего и трудоемкого переобучения.
Для надежной работы роботов в реальных условиях крайне важно преодолеть разрыв между этапом обучения и практическим применением. Успешное решение этой задачи требует создания системы, способной к непрерывному обучению и адаптации к меняющейся обстановке. Такая система должна не просто сохранять полученные знания, но и активно их обновлять, используя новый опыт, полученный непосредственно в процессе работы. В отличие от традиционных подходов, предполагающих периодическую переподготовку, непрерывное обучение позволяет роботу оперативно реагировать на изменения в окружающей среде, корректировать свои алгоритмы и поддерживать высокую производительность даже при существенных отклонениях от условий, в которых он был изначально обучен. Это принципиально новый подход к созданию интеллектуальных систем, позволяющий им функционировать эффективно и надежно в динамичном и непредсказуемом мире.
Надёжная работа роботов в реальных условиях напрямую зависит от способности адаптироваться к постоянно меняющейся обстановке. Непредвиденные изменения в освещении, появление новых объектов или отклонения в структуре окружающей среды могут существенно снизить эффективность даже самых передовых систем. Поэтому, преодоление сложностей, связанных с адаптацией, является не просто технической задачей, а ключевым требованием для успешного внедрения робототехники в повседневную жизнь и промышленность. Гарантируя устойчивую и предсказуемую работу в динамичных сценариях, можно значительно расширить область применения роботов и повысить их ценность как автономных помощников и исполнителей.
Система SOP: оркестр адаптации в реальном времени
Система масштабируемого онлайн-пост-обучения (SOP) решает задачу адаптации роботов к изменяющимся условиям посредством использования замкнутой архитектуры и флота роботов для распределенного сбора данных. Роботы, действуя в реальной среде, генерируют данные, которые затем используются для непрерывной корректировки модели управления. Эта архитектура позволяет избегать задержек, связанных с традиционными методами офлайн-обучения, и обеспечивает более быстрое реагирование на новые ситуации и задачи. Распределенный сбор данных снижает нагрузку на центральный вычислительный узел и повышает общую масштабируемость системы.
Данные, собираемые роботизированным парком (Robot Fleet), обрабатываются централизованным Cloud Learner, обеспечивая непрерывное обновление VLA модели. Этот процесс включает в себя автоматическую обработку данных, поступающих от роботов, с целью выявления новых тенденций и улучшения производительности модели в реальном времени. Обновления VLA модели распространяются на весь роботизированный парк, позволяя роботам адаптироваться к изменяющимся условиям и повышать эффективность выполнения задач. Непрерывный характер обновления позволяет избегать деградации производительности, характерной для периодических переобучений, и обеспечивает постоянное совершенствование модели на основе фактических данных, полученных в процессе эксплуатации.
Система SOP использует многозадачное обучение (Multi-task Learning) для повышения обобщающей способности модели, позволяя ей эффективно адаптироваться к различным задачам манипулирования. В процессе обучения одновременно используются данные, собранные при выполнении задач по пополнению запасов продуктов питания (Grocery Restocking), сборке коробок (Box Assembly) и складыванию белья (Laundry Folding). Такой подход позволяет модели извлекать общие закономерности из разнородных данных, что приводит к улучшению производительности и снижению потребности в большом объеме данных для каждой отдельной задачи. Совместное обучение на этих задачах позволяет модели быстрее адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся ситуациям.
Внедрение системы SOP позволяет достичь значительного ускорения процесса дообучения моделей, обеспечивая прирост пропускной способности приблизительно в 2-4 раза по сравнению с традиционными методами, основанными на оффлайн-обучении. Данное улучшение обусловлено возможностью непрерывной адаптации модели на основе данных, собираемых в реальном времени, и оперативным внесением изменений в алгоритмы. В результате, система демонстрирует повышенную эффективность в выполнении задач, таких как комплектация заказов, сборка продукции и сортировка белья, благодаря оптимизации производительности и снижению времени выполнения операций.
Симфония данных: сочетание онлайн и офлайн обучения
Система SOP (Scalable Offline-to-Online Policy) использует два буфера данных для обучения: Offline Buffer и Online Buffer. Offline Buffer содержит предварительно собранные данные демонстраций, полученные от экспертов или предыдущих итераций обучения. Эти данные служат отправной точкой для обучения модели и обеспечивают начальное представление о желаемом поведении. Online Buffer накапливает опыт, полученный непосредственно роботами из Robot Fleet в процессе их взаимодействия с окружающей средой. Этот опыт включает в себя данные о действиях роботов, полученных наблюдениях и полученных наградах. Комбинирование данных из обоих буферов позволяет SOP эффективно использовать как заранее собранные знания, так и информацию, полученную в реальном времени, для адаптации и улучшения производительности модели.
Система использует два метода обучения для улучшения VLA-модели: RECAP и HG-DAgger. RECAP представляет собой алгоритм обучения с подкреплением, работающий в офлайн-режиме, то есть использует заранее собранный набор данных для оптимизации политики. HG-DAgger — это интерактивный метод имитационного обучения, который предполагает взаимодействие с экспертом (человеком-оператором) для получения корректирующих примеров и уточнения модели поведения. Комбинирование этих двух подходов позволяет эффективно использовать как существующие данные, так и новые знания, полученные в процессе взаимодействия, для повышения производительности VLA-модели.
В ходе тестирования разработанной системы, сочетающей стратегию SOP и алгоритм HG-DAgger, была достигнута эффективность в 0.94 при выполнении задачи по пополнению запасов в продуктовом магазине. Данный показатель отражает долю успешно выполненных операций по пополнению полок из общего числа попыток, демонстрируя высокую надежность системы в реальных условиях применения. Результат был получен в ходе экспериментов с роботами, выполняющими задачи по комплектации и размещению товаров в торговом зале.
Оба метода — RECAP и HG-DAgger — значительно выигрывают от участия человека в процессе обучения. Человеческое вмешательство реализуется через предоставление корректирующей обратной связи, позволяющей исправлять ошибки и направлять систему к желаемому поведению. Кроме того, человек предоставляет сигналы вознаграждения, которые служат для обучения модели ценности различных действий и состояний. Этот процесс позволяет не только повысить точность и надежность системы, но и адаптировать её к сложным и непредсказуемым условиям реального мира, где заранее определить все возможные сценарии практически невозможно.
Революция в развертывании роботов: к истинной автономии
Система SOP продемонстрировала способность адаптироваться к изменению распределения данных, что критически важно для надежной работы роботов в динамичных условиях. В отличие от традиционных систем, требующих переобучения при малейших изменениях окружающей среды, SOP непрерывно корректирует свою модель восприятия на основе поступающей информации в реальном времени. Это позволяет ей поддерживать высокую точность и эффективность даже при значительных отклонениях от исходных данных, например, при изменении освещения, появлении новых объектов или изменении поведения других агентов. Такая адаптивность особенно важна для применения роботов в непредсказуемых средах, таких как склады, строительные площадки или общественные пространства, где постоянные изменения являются нормой, обеспечивая стабильную и надежную работу без необходимости вмешательства человека.
Система SOP демонстрирует способность к постоянному усовершенствованию VLA-модели посредством обработки данных, полученных в реальных условиях эксплуатации. Этот процесс самообучения позволяет существенно снизить потребность в дорогостоящей повторной тренировке и ручном вмешательстве. Вместо этого, робот адаптируется к изменяющейся обстановке и новым задачам, используя накопленный опыт. Такой подход обеспечивает стабильную и надежную работу в динамичных средах, минимизируя операционные расходы и повышая эффективность развертывания роботизированных систем. Постоянная корректировка модели на основе реальных данных позволяет избежать накопления ошибок и поддерживать высокую точность выполнения задач, что особенно важно для работы в сложных и непредсказуемых условиях.
Исследования показали, что при использовании системы SOP в конфигурации с четырьмя агентами (акторами) время достижения цели значительно сокращается. В ходе экспериментов было установлено, что многоагентный подход позволяет выполнить задачу за 71.7 минуты, что в 2.4 раза быстрее, чем при использовании одиночного агента. Этот прирост эффективности обусловлен возможностью параллельной работы и распределением задач между агентами, что позволяет оптимизировать процесс и снизить общую продолжительность выполнения. Полученные данные демонстрируют потенциал системы SOP для повышения производительности робототехнических систем в сложных и динамичных средах.
Интеграция методов обучения с учителем и обучения с подкреплением открывает путь к созданию действительно автономных и адаптируемых роботизированных систем. В рамках данной системы, предварительное обучение на обширных массивах данных, полученных в симуляции и контролируемых условиях, формирует прочную основу знаний. Этот этап позволяет роботу быстро осваивать базовые навыки и понимать окружающую среду. Однако, для эффективной работы в реальном мире, необходимо постоянное совершенствование посредством онлайн-обучения, когда робот взаимодействует с динамичной обстановкой и самостоятельно корректирует свои действия на основе полученного опыта. Сочетание этих двух подходов позволяет минимизировать потребность в ручной настройке и обеспечивает устойчивую работу в условиях непредвиденных изменений, приближая роботов к способности самостоятельно решать сложные задачи и адаптироваться к новым обстоятельствам.
Представленная работа демонстрирует подход к непрерывному обучению роботов в реальном времени, что неизбежно связано с проверкой границ существующих алгоритмов и систем. Разработчики, по сути, задают вопрос: «что произойдет, если мы позволим роботу учиться непосредственно в процессе взаимодействия с миром?» и показывают, как это может привести к значительным улучшениям в производительности. Как заметил Дональд Дэвис: «Простота — это главное, но она должна быть достигнута после полной сложности». В данном случае, система SOP, несмотря на сложность своей архитектуры, направлена на упрощение процесса обучения роботов и повышение их адаптивности, что подтверждает эту мысль. Масштабируемость, являющаяся ключевой особенностью SOP, позволяет системе эффективно использовать данные, полученные от целого флота роботов, тем самым ускоряя процесс обучения и расширяя возможности применения.
Что Дальше?
Представленная система Scalable Online Post-training (SOP) демонстрирует, как можно выжать дополнительную производительность из уже обученных моделей, взаимодействуя с реальным миром. Однако, не стоит обманываться кажущейся простотой. Каждая итерация обучения — это лишь приближение к идеалу, выявление очередного “бага” в архитектуре системы, признание её неполноты. Вопрос в том, где находится предел этой оптимизации? До какого момента можно “подлатывать” существующие модели, прежде чем потребуется принципиально новый подход?
Очевидно, что масштабируемость — лишь одна сторона медали. Система SOP, работая с “роем” роботов, генерирует огромные объемы данных. Но как отделить полезный сигнал от шума? Как гарантировать, что обучение не приведет к непредсказуемым последствиям, к появлению “побочных эффектов” в поведении роботов? Необходимо разработать более надежные методы верификации и валидации, чтобы избежать ситуации, когда “оптимизированная” система начинает действовать не так, как ожидалось.
В конечном итоге, SOP — это инструмент, позволяющий “взломать” ограничения существующих моделей. Но истинный прогресс заключается не в усовершенствовании старого, а в создании принципиально нового. Следующим шагом видится отказ от представления о роботе как о пассивном исполнителе команд и переход к созданию систем, способных к самостоятельному обучению и адаптации, способных к поиску собственных решений, а не просто к выполнению заданных алгоритмов.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.03044.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Вопросы по PDF: Новый вызов для искусственного интеллекта
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- От принципа Ферма к нейронным сетям: новый взгляд на вариационную физику
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
- Оптический Искусственный Интеллект: Новый Взгляд на Энергоэффективность
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Машинное обучение и тайны модулярности
- Диффузия против Квантов: Новый Взгляд на Факторизацию
- Квантовое превосходство в простых вычислениях: Разделение QAC0 и AC0
2026-01-07 20:52