Лаборатория будущего
Новый метод MIT может ускорить работу роботов, позволяя им «заглядывать вперёд»
Разработанная в MIT система VLASH позволяет роботам прогнозировать своё будущее положение и планировать следующие движения, не дожидаясь завершения текущих действий, что может вдвое увеличить скорость выполнения задач.
Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) представили метод, который может сделать роботов быстрее и плавнее за счёт прогнозирования будущего положения. Система, получившая название VLASH, позволяет модели искусственного интеллекта, управляющей движениями робота, предсказывать его следующее состояние и использовать этот прогноз для перехода к новым действиям без пауз. В отличие от многих существующих подходов, где робот останавливается для обдумывания следующего шага, VLASH совмещает процесс мышления с выполнением текущих движений.
Ключевая особенность VLASH — использование прогнозируемого будущего состояния робота, а не его текущего положения. Это устраняет рассогласование, возникающее при планировании на основе устаревших данных. Хотя модель не знает точного будущего окружения, она знает текущее положение робота и его траекторию, что позволяет оценить его состояние после завершения текущего блока действий. Такой подход, по словам разработчиков, даёт роботу «осознание своего будущего состояния».
В экспериментах VLASH вдвое ускорил выполнение задач типа «взять и положить» и значительно сократил задержки между движениями. Система также повысила производительность роботизированных рук в динамичных активностях, таких как игра в настольный теннис и «Whack-a-Mole». Дополнительное ускорение достигается за счёт «квантования действий» — объединения движений в более крупные блоки, что позволяет выполнять задачу в 2–3 раза быстрее при незначительном снижении точности. Разработчики отмечают, что метод не требует дополнительных вычислительных ресурсов и может применяться на различном роботизированном оборудовании.
Исследование, поддержанное MIT-IBM Computing Research Lab, Amazon, Национальным научным фондом и Nvidia, будет представлено на конференции Intelligent Robots and Systems. В будущем авторы планируют объединить VLASH с более мощными генеративными моделями, предсказывающими реальные наблюдения окружения, что может открыть новые применения, включая аварийно-спасательные операции.