Een team van onderzoekers van de University of California Los Angeles (UCLA), onder toezicht van Prof. Song-Chun Zhu, heeft een interactieve 3D virtuele omgeving ontwikkeld voor het trainen en evalueren van AI-systemen. Hun platform, genaamd VRKitchen, werd onlangs gepresenteerd in een paper dat vooraf is gepubliceerd op arXiv.

"Het trainen van robots in de echte wereld is duur, traag en nauwelijks reproduceerbaar, "Tianmin Shu, een doctoraat student aan de UCLA die de studie heeft uitgevoerd, vertelde TechXplore. "Daarom, in recente jaren, we hebben grote vooruitgang gezien bij het bouwen van op fysica gebaseerde 3D virtuele platforms (bijv. AI2-THOR, House3D) waar belichaamde AI-agenten rond kunnen lopen en een doelobject kunnen vinden."

Ondanks hun vele voordelen, de meeste bestaande virtuele platforms voor het trainen van AI-systemen maken geen complexe interacties met fysieke objecten mogelijk, die veel voorkomen in situaties in de echte wereld. In aanvulling, veel van deze platforms staan ​​niet toe dat mensen deelnemen aan de training van agenten in de virtuele omgeving.

"In dit werk, we willen een zeer interactief en realistisch virtueel platform bouwen, waardoor onderzoekers hun AI-agenten kunnen trainen en evalueren in een groot aantal echte taken met complexe objectmanipulaties (bijvoorbeeld het koken van een maaltijd), Shu zei. "Een ander doel van ons onderzoek is het bouwen van VR-interfaces waarmee mensen AI-agenten kunnen leren door demonstraties in dezelfde omgeving te geven."

VRKeuken, de virtuele omgeving gecreëerd door Shu en zijn collega's, is gebaseerd op Unreal Engine 4, een reeks tools die over het algemeen door game-ontwikkelaars worden gebruikt om games of simulaties te ontwerpen. In vergelijking met bestaande virtuele omgevingen, VRKitchen heeft twee belangrijke voordelen.

Eerst, in VRKeuken, een AI-agent kan een breed scala aan kooktaken uitvoeren met rijke veranderingen in de objectstatus en compositiedoelen. Bijvoorbeeld, als een agent pizza leert maken, de virtuele omgeving simuleert visuele effecten van de kaas die wordt geraspt, tomaten worden gesneden en de ingrediënten worden op het deeg geplaatst.

"We hoopten echt dat VRKitchen zich zou kunnen onderscheiden van andere platforms door de mogelijkheid om deze complexe kooktaken te simuleren. "Xiaofeng Gao, doctoraat student aan de UCLA die de studie heeft uitgevoerd, vertelde TechXplore.

Een tweede voordeel van VRKitchen is dat de belichaamde agent die door de virtuele omgeving navigeert, kan worden bestuurd door zowel AI-algoritmen als menselijke gebruikers. Hierdoor kunnen mensen demonstraties geven aan AI-agenten, zodat de laatste via observatie kennis kan verwerven over het uitvoeren van een taak, in plaats van de taak zelfstandig te moeten leren.

"We hebben drie grote modules gebouwd in VRKitchen, " Gao legde uit. "(1) de UE4 (Unreal Engine 4)-gebaseerde physics engine en fotorealistische rendering module met verschillende humanoïde agenten, en een set aanpasbare keukenscènes bestaande uit verschillende meubels, keukenapparatuur, voedsel ingrediënten, containers, en hulpmiddelen voor kookactiviteiten; (2) een gebruikersinterfacemodule waarmee gebruikers of algoritmen taken kunnen uitvoeren met een virtual reality-apparaat of Python API; (3) een Python-UE4-brug, die commando's op hoog niveau overdraagt ​​​​naar motorbesturingssignalen en deze naar de agent stuurt."

De virtuele omgeving ontwikkeld door Shu, Gao en hun collega's kunnen binnenkort worden gebruikt om agenten, aangedreven door een breed scala aan machine learning-technieken, te trainen in complexe taken waarbij fijnmazige objectmanipulatie betrokken is. Samen met VRKitchen, de onderzoekers presenteerden nieuwe gestandaardiseerde evaluatiebenchmarks en tools voor gegevensverzameling, die zijn ontworpen om het gebruik van hun platform in onderzoeksinstellingen te vergemakkelijken.

"Populaire benaderingen in recente literatuur die goed werken in eenvoudigere virtuele omgevingen, leveren geen fatsoenlijke prestaties op de kooktaken die in ons platform zijn geïmplementeerd, het opleggen van een nieuwe uitdaging voor AI-onderzoek en het benadrukken van het belang van het bouwen van meer realistische en complexe virtuele omgevingen, ' zei Shu. "We zijn nu van plan om ons platform open source te maken en gestandaardiseerde uitdagingen (VR Chef Challenge) voor de AI-gemeenschap te hosten. We werken ook aan het bouwen van AI-agenten die op efficiënte wijze complexe vaardigheden kunnen verwerven door zelf de virtuele wereld te verkennen en door te leren van menselijke demonstraties."

© 2019 Wetenschap X Netwerk