Автор: Денис Аветисян
Новое исследование демонстрирует, как видеомоделирование позволяет эффективно и масштабно оценивать поведение роботов в сложных сценариях.
Оценка политик управления роботами в симуляторе Veo World с использованием обусловленных действиями моделей генерации видео.
Несмотря на значительный прогресс в области робототехники, всестороннее тестирование и оценка политик управления роботами в разнообразных и непредсказуемых условиях остается сложной задачей. В работе ‘Evaluating Gemini Robotics Policies in a Veo World Simulator’ представлен новый подход к оценке роботизированных политик, использующий генеративные видеомодели для создания реалистичных симуляций. Показано, что такой подход позволяет не только оценивать номинальную производительность, но и проверять обобщающую способность и безопасность робота в различных сценариях. Открывает ли это путь к созданию более надежных и безопасных роботизированных систем, способных эффективно функционировать в реальном мире?
За пределами реальности: Симуляция робототехнических миров
Традиционно, разработка и обучение роботов опирается на сбор данных в реальном мире, что представляет собой сложный и ресурсоемкий процесс. Получение необходимого объема информации для эффективной работы робота требует значительных финансовых вложений, времени и усилий. Ограниченность доступных реальных сред и сценариев также является существенной проблемой, поскольку робот может столкнуться с непредвиденными ситуациями, для которых он не был подготовлен. Сбор данных часто требует дорогостоящего оборудования, квалифицированного персонала и длительных периодов тестирования, что замедляет прогресс в области робототехники и ограничивает возможности создания универсальных и адаптивных систем. Таким образом, зависимость от реальных данных создает серьезные препятствия для широкого внедрения роботов в различных сферах жизни.
Оценка эффективности роботизированных систем требует проведения обширных испытаний в разнообразных, зачастую непредсказуемых, сценариях. Это представляет собой серьезную логистическую проблему, поскольку для всесторонней проверки необходимо моделировать широкий спектр условий окружающей среды, типов объектов и возможных взаимодействий. Проведение таких тестов в реальном мире сопряжено с высокими затратами, необходимостью специализированного оборудования и риском повреждения как самого робота, так и окружающей среды. Кроме того, сбор достаточного количества данных для обучения и валидации алгоритмов управления требует значительных временных затрат и может быть ограничен доступностью подходящих площадок и ресурсов. В связи с этим, исследователи активно разрабатывают альтернативные подходы, позволяющие проводить тестирование в виртуальной среде и тем самым преодолеть существующие ограничения.
Несмотря на свою полезность, физически-обоснованные симуляторы сталкиваются с серьезными ограничениями, препятствующими разработке масштабируемых политик управления роботами. Достижение реалистичного моделирования требует огромных вычислительных ресурсов, что значительно замедляет процесс обучения и тестирования. Сложность точного воспроизведения физических взаимодействий, таких как трение, деформация и столкновения, часто приводит к расхождениям между симуляцией и реальным миром — так называемому “симуляционно-реальному разрыву”. Это требует дополнительных усилий по адаптации разработанных в симуляции алгоритмов к реальным условиям, увеличивая время и стоимость разработки. В результате, создание сложных и надежных систем управления роботами, способных эффективно работать в разнообразных и непредсказуемых средах, становится особенно сложной задачей.
Синтетические реальности: Видеогенерация для робототехники
В рамках разработки систем робототехники используется модель генерации видео, являющаяся ключевым компонентом для создания разнообразных и управляемых сред моделирования. Данный подход позволяет генерировать реалистичные визуальные данные, представляющие различные сценарии взаимодействия робота с окружением, что существенно расширяет возможности тестирования и обучения алгоритмов управления. Создаваемые видеоданные служат основой для синтетических наборов данных, необходимых для обучения моделей восприятия и планирования, а также для валидации разработанных систем в контролируемых условиях без необходимости физического прототипирования и дорогостоящих экспериментов.
Модель использует генерацию видео с учётом действий робота, что позволяет предсказывать будущие состояния окружающей среды на основе выполняемых им операций. Этот подход предполагает, что последовательность действий робота служит входным сигналом для модели, которая, в свою очередь, генерирует соответствующую последовательность видеокадров, отображающих изменения в сцене. По сути, модель обучается устанавливать корреляцию между действиями робота и их визуальными последствиями, обеспечивая возможность прогнозирования развития событий и планирования действий робота в динамической среде. Прогнозируемая последовательность видеокадров предоставляет информацию о возможных последствиях действий, позволяя оптимизировать поведение робота и избегать потенциальных столкновений или нежелательных ситуаций.
В основе конвейера генерации видео используется Veo2, латентная диффузионная модель, детально описанная в техническом отчете Veo3TechReport. Данная модель обеспечивает мощную генеративную основу, позволяющую создавать реалистичные и разнообразные видеопоследовательности. Латентное пространство, используемое в Veo2, позволяет эффективно кодировать и декодировать видеоданные, снижая вычислительные затраты и обеспечивая высокую скорость генерации. Технический отчет Veo3TechReport содержит подробное описание архитектуры модели, процесса обучения и ключевых параметров, определяющих качество генерируемого видео.
Оценка обобщающей способности и безопасности
Для всесторонней оценки эффективности разработанных политик управления роботом проводится строгий анализ их производительности как в стандартных (nominal) сценариях, так и в условиях, выходящих за рамки стандартных (out-of-distribution). Такой подход позволяет выявить устойчивость и надежность политик в различных, часто непредсказуемых, условиях эксплуатации. Оценка проводится путем развертывания политик в смоделированных средах, включающих как ожидаемые, так и неожиданные вариации, что обеспечивает более полное представление об их способностях и ограничениях. В рамках тестирования используются количественные метрики для объективной оценки успешности выполнения задач и выявления потенциальных проблем, связанных с обобщением и безопасностью.
Для создания сложных сценариев, выходящих за рамки стандартных (OOD), используется модель Gemini 2.5 Flash Image. Эта модель генерирует вариации существующих сцен, изменяя визуальные характеристики и добавляя новые объекты, что позволяет проверить устойчивость и обобщающую способность разработанных политик управления роботом в непредсказуемых условиях. Генерация вариаций осуществляется путем модификации исходных изображений с сохранением общей структуры сцены, но с добавлением случайных изменений, таких как освещение, текстуры и расположение объектов. Это позволяет создать широкий спектр сценариев, отличающихся от тех, на которых изначально обучались политики, и оценить их способность адаптироваться к новым условиям.
Для количественной оценки производительности политик роботов используются метрики корреляции Пирсона и MMRV, обеспечивающие всестороннюю оценку согласованности и частоты успешного выполнения задач. В частности, достигнут коэффициент корреляции Пирсона в размере 0.86 между прогнозируемой и фактической частотой успешного выполнения для различных направлений обобщения ($r = 0.86$). Данный показатель демонстрирует высокую степень соответствия между предсказанной производительностью политики и её фактическим успехом в новых, ранее не встречавшихся сценариях, что подтверждает эффективность подхода к оценке обобщающей способности.
Оценка семантической безопасности политик роботов осуществляется посредством использования сгенерированных окружений, что позволяет проверить их соответствие здравому смыслу и базовым ограничениям. Для количественной оценки используется метрика Mean Maximum Rank Violation (MMRV), отражающая максимальное отклонение в ранжировании предпочтительных действий. В ходе тестирования, значение MMRV для оценки ранжирования политик составило 0.06, что свидетельствует о высокой степени соответствия политик логичным и ожидаемым действиям в различных сценариях.
К надежным и универсальным робототехническим системам
Разработанная методика оценки, основанная на генерации видео, позволяет обучать и валидировать стратегии управления, такие как GROD и Gemini Robotics, с существенным снижением зависимости от реальных данных. Вместо дорогостоящего и трудоемкого сбора информации из физического мира, система генерирует разнообразные и реалистичные сценарии, предоставляя роботам виртуальную среду для обучения и тестирования. Такой подход не только ускоряет процесс разработки, но и открывает возможности для исследования сложных ситуаций, которые было бы трудно или невозможно воспроизвести в реальности. Благодаря этому, роботы могут приобретать навыки адаптации и решения задач в широком спектре условий, приближаясь к созданию действительно универсальных и автономных систем.
Возможность моделирования разнообразных и сложных сценариев значительно ускоряет разработку универсальных политик управления роботами, способных выполнять широкий спектр задач. Имитационная среда позволяет испытывать алгоритмы в условиях, которые сложно или дорого воспроизвести в реальности, например, при работе с незнакомыми объектами или в динамически меняющейся обстановке. Такой подход позволяет создавать роботов, адаптирующихся к новым ситуациям и эффективно функционирующих в различных контекстах, что критически важно для применения в реальном мире, где предсказуемость ограничена. Акцент на разнообразии сценариев в процессе обучения обеспечивает более надежную и гибкую работу робота, повышая его способность к обобщению и решению нетривиальных задач.
Разработка современных робототехнических систем не ограничивается лишь достижением высокой производительности, но и предполагает обеспечение их безопасности и надежности. Исследования в этой области направлены на создание роботов, способных эффективно выполнять задачи, минимизируя при этом потенциальные риски. Показатель MMRV (Mean Maximum Rank Variation), равный 0.06, демонстрирует способность разработанных алгоритмов устойчиво ранжировать оси обобщения, что свидетельствует о предсказуемом и контролируемом поведении робота в различных ситуациях. Это позволяет создавать доверие к роботизированным системам, расширяя возможности их применения в областях, требующих высокой степени ответственности и безопасности, таких как здравоохранение, логистика и взаимодействие с людьми.
Исследование демонстрирует, что модели генерации видео, обусловленные действиями, могут служить эффективными инструментами оценки политик роботов, что особенно важно для проверки обобщающих способностей и безопасности в симулированных средах. Это напоминает о сложности создания надежных систем. Как однажды заметил Дональд Кнут: «Оптимизация преждевременна — корень всех зол». В данном контексте, поспешное внедрение политик без тщательной оценки в симуляции, подобно преждевременной оптимизации — может привести к непредсказуемым и даже опасным последствиям. Развитие таких инструментов оценки позволяет не просто тестировать, а выращивать системы, предвидя потенциальные сбои и повышая их устойчивость.
Что дальше?
Представленная работа демонстрирует возможность использования моделей генерации видео как своеобразных “экосистем” для оценки политик роботов. Однако, масштабируемость этой оценки — лишь слово, призванное оправдать неизбежную сложность. Каждое добавление нового вида, нового условия освещения — это пророчество о будущем сбое, о краевом случае, который ускользнет от внимания. Идеальная архитектура для подобной оценки — миф, необходимый, чтобы не сойти с ума от осознания бесконечности возможных сценариев.
Истинный вызов заключается не в увеличении количества “видов”, а в понимании, как эти симуляции отражают, а не искажают, реальный мир. Оптимизация любой оценки, даже в симуляции, однажды приведет к потере гибкости, к неспособности адаптироваться к непредсказуемым условиям. Следующим шагом видится не стремление к “полному” моделированию, а разработка методов оценки, способных выявлять неизвестные неизвестные — те сценарии, которые мы даже не можем представить.
В конечном итоге, задача не в создании всеобъемлющей симуляции, а в выращивании систем, способных к самооценке и самокоррекции. Необходимо сместить фокус с оценки “производительности” на оценку “устойчивости” — способности системы сохранять функциональность в условиях неопределенности и хаоса. И, возможно, тогда эти “экосистемы” оценки станут не просто инструментами, а партнерами в эволюции робототехники.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10675.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовые схемы без лишних шагов: обучение с подкреплением для оптимизации вычислений
- Квантовый горизонт: Облачные вычисления нового поколения
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Вариационные и полувариационные неравенства: от теории к практике
- Точность фазовой оценки: адаптивный подход превосходит стандартный
- Модель Motif 2 12.7B: Новый взгляд на эффективные языковые модели
- Взгляд в будущее видео: ускорение генерации с помощью LiteAttention
- Квантовый прыжок в будущее: юмористический взгляд на недавние квантовые приключения!
- Уменьшение глубины квантовых схем: новый путь к устойчивым алгоритмам
2025-12-12 20:15