คู่มือ AI แบบเห็นภาพ

นโยบายการแพร่กระจายสำหรับการควบคุมหุ่นยนต์

นโยบายการแพร่กระจายใช้แนวคิดการลดสัญญาณรบกวนแบบเดียวกันเบื้องหลังตัวสร้างภาพ เช่น การกระจายแสงที่เสถียรกับการควบคุมหุ่นยนต์: แทนที่จะคาดการณ์การกระทำถัดไปเพียงอย่างเดียว มันสร้างลำดับสั้น ๆ ของการกระทำในอนาคตทั้งหมดโดยการปรับปรุงสัญญาณรบกวนซ้ำ ๆ

ภาพรวม

นโยบายการแพร่กระจายใช้แนวคิดการลดสัญญาณรบกวนแบบเดียวกันเบื้องหลังตัวสร้างภาพ เช่น การกระจายแสงที่เสถียรกับการควบคุมหุ่นยนต์: แทนที่จะคาดการณ์การดำเนินการถัดไป จะสร้างลำดับการดำเนินการในอนาคตสั้นๆ ทั้งหมดโดยการปรับปรุงสัญญาณรบกวนซ้ำๆ มันสำคัญเพราะมันจัดการกับลักษณะการจัดการที่แท้จริงที่ยุ่งเหยิงและหลากหลายรูปแบบได้ดีกว่าวิธีการแบบเก่ามาก

นโยบายการแพร่กระจายสำหรับการควบคุมหุ่นยนต์เป็นของเวิร์กโฟลว์คอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ตีความหรือสร้างสื่อภาพเพื่อการวิเคราะห์ การดำเนินงาน และความคิดสร้างสรรค์

เจาะลึก

นโยบายการแพร่กระจาย (Diffusion Policy) เปิดตัวในปี 2023 โดยนักวิจัยจากโคลัมเบีย, เอ็มไอที และสถาบันวิจัยโตโยต้า โดยปรับกรอบการเรียนรู้ด้วยการมองเห็นด้วยมอเตอร์เป็นการลดสัญญาณรบกวนแบบมีเงื่อนไข เมื่อพิจารณาจากภาพจากกล้องและสถานะของหุ่นยนต์ล่าสุด มันเริ่มต้นจากสัญญาณรบกวนแบบสุ่มและดำเนินขั้นตอนการลดสัญญาณรบกวนหลายขั้นตอนเพื่อสร้าง 'ฉากแอ็คชั่น' — พูด 8 ถึง 16 ครั้งถัดไปของท่าเอนด์เอฟเฟกต์เตอร์ ชัยชนะครั้งใหญ่คือการมีหลากหลายรูปแบบ: เมื่องานมีวิธีแก้ปัญหาที่ถูกต้องหลายประการ (คุณสามารถหยิบแก้วจากซ้ายหรือขวาได้) การถดถอยแบบดั้งเดิมจะเฉลี่ยให้เป็นการกระทำตรงกลางที่ไม่ดี ในขณะที่แบบจำลองการแพร่กระจายสามารถกระทำในโหมดเดียวได้อย่างหมดจด นอกจากนี้ยังเรียนรู้ได้อย่างเสถียรจากการสาธิตของมนุษย์ (การโคลนพฤติกรรม) และรับมือกับพื้นที่การกระทำที่มีมิติสูงได้ดี ทำให้เป็นตัวเลือกเริ่มต้นในระบบการจัดการสมัยใหม่หลายระบบ

ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิค

การฝึกอบรมจะเพิ่มสัญญาณรบกวนแบบเกาส์เซียนเพื่อแสดงลำดับการกระทำ และสอนเครือข่าย (มักเป็น U-Net หรือหม้อแปลงไฟฟ้า) เพื่อทำนายสัญญาณรบกวนนั้น โดยมีเงื่อนไขจากการสังเกตด้วยสายตาและการรับรู้การรับรู้ ในขณะรันไทม์ ระบบจะปฏิเสธจากตัวอย่างแบบสุ่มในไม่กี่ขั้นตอน (DDPM/DDIM) เพื่อให้ได้วิถีการกระทำ การคาดการณ์ชิ้นส่วนบวกกับการวางแผนใหม่แบบ 'ขอบฟ้าที่กำลังถอย' จะทำให้มีความสอดคล้องกันชั่วคราวในขณะที่ยังคงตอบสนองต่อการสังเกตใหม่ๆ

การเรียนรู้นโยบายการแพร่กระจายสำหรับการควบคุมหุ่นยนต์

นโยบายการแพร่กระจายใช้แนวคิดการลดสัญญาณรบกวนแบบเดียวกันเบื้องหลังตัวสร้างภาพ เช่น การกระจายแสงที่เสถียรกับการควบคุมหุ่นยนต์: แทนที่จะคาดการณ์การกระทำถัดไปเพียงอย่างเดียว มันสร้างลำดับสั้น ๆ ของการกระทำในอนาคตทั้งหมดโดยการปรับปรุงสัญญาณรบกวนซ้ำ ๆ มันสำคัญเพราะมันจัดการกับลักษณะการจัดการที่แท้จริงที่ยุ่งเหยิงและหลากหลายรูปแบบได้ดีกว่าวิธีการแบบเก่ามาก นโยบายการแพร่กระจายสำหรับการควบคุมหุ่นยนต์เป็นของเวิร์กโฟลว์คอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ตีความหรือสร้างสื่อภาพเพื่อการวิเคราะห์ การดำเนินงาน และความคิดสร้างสรรค์ เพื่อสร้างความเข้าใจอย่างลึกซึ้ง ให้ถือว่านโยบายการแพร่กระจายสำหรับการควบคุมหุ่นยนต์เป็นรูปแบบการทำงาน ไม่ใช่คุณลักษณะเดียว: กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการ ชี้แจงสมมติฐาน และแยกสิ่งที่ระบบสามารถทำได้อย่างน่าเชื่อถือจากสิ่งที่ยังคงต้องใช้วิจารณญาณจากผู้เชี่ยวชาญ

ในทางปฏิบัติ ทีมที่แข็งแกร่งที่ใช้นโยบายการแพร่กระจายสำหรับการควบคุมหุ่นยนต์จะรักษาสมดุลระหว่างความแม่นยำกับความเป็นจริงในการปฏิบัติงาน เช่น คุณภาพของข้อมูล ความแปรปรวนของแสง และความสม่ำเสมอของการติดฉลาก โดยจะบันทึกเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจน ทดสอบกับข้อมูลและขั้นตอนการทำงานที่สมจริง และทำซ้ำตามรูปแบบความล้มเหลวที่สังเกตได้ แทนที่จะชนะการวัดประสิทธิภาพเพียงครั้งเดียว นี่คือจุดที่ความเข้าใจทางทฤษฎีกลายเป็นความสามารถที่คงทนของผลิตภัณฑ์ นโยบาย และการดำเนินงาน

Visual AI สามารถทำให้การตรวจสอบ การตรวจจับ และการแท็กเป็นอัตโนมัติในขนาดต่างๆ ในขณะเดียวกัน สิทธิ์และความยินยอมในรูปภาพอาจกลายเป็นความเสี่ยงทางกฎหมายได้หากแหล่งที่มาไม่ชัดเจน แนวทางที่ยืดหยุ่นที่สุดคือการรวมความเร็วของการทดลองเข้ากับวินัยในการกำกับดูแล: ดำเนินการนำร่อง จับหลักฐาน เผยแพร่บันทึกการตัดสินใจ และอัปเดตการป้องกันอย่างต่อเนื่องเมื่อพฤติกรรมของโมเดล ความคาดหวังของผู้ใช้ และข้อกำหนดด้านกฎระเบียบมีการเปลี่ยนแปลง

ผลกระทบเชิงกลยุทธ์

Visual AI สามารถทำให้การตรวจสอบ การตรวจจับ และการแท็กเป็นอัตโนมัติในขนาดต่างๆ

Visual AI สามารถทำให้การตรวจสอบ การตรวจจับ และการแท็กเป็นอัตโนมัติในขนาดต่างๆ ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

ทีมสร้างสรรค์สามารถสร้างต้นแบบแนวคิดได้รวดเร็วขึ้นโดยต้องมีการแก้ไขด้วยตนเองน้อยลง

ทีมสร้างสรรค์สามารถสร้างต้นแบบแนวคิดได้รวดเร็วขึ้นโดยต้องมีการแก้ไขด้วยตนเองน้อยลง ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

การดำเนินการสามารถใช้สัญญาณภาพและวิดีโอที่ก่อนหน้านี้ประมวลผลได้ยาก

การดำเนินการสามารถใช้สัญญาณภาพและวิดีโอที่ก่อนหน้านี้ประมวลผลได้ยาก ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

นโยบายการแพร่กระจายในอนาคตสำหรับการควบคุมหุ่นยนต์

งานกำลังลดจำนวนขั้นตอนการลดสัญญาณรบกวน (ผ่านโมเดลความสอดคล้องและการจับคู่โฟลว์) ดังนั้นนโยบายจึงทำงานที่อัตราการควบคุมสูงบนฮาร์ดแวร์จริง หัวการดำเนินการการแพร่กระจายถูกยึดเข้ากับแบ็คโบนภาษาการมองเห็นขนาดใหญ่เพื่อสร้าง VLA และตัวแปรที่รับรู้ 3 มิติและตัวแปรที่เทียบเท่าช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของตัวอย่าง คาดว่าการควบคุมแบบแพร่กระจายจะยังคงเป็นองค์ประกอบหลักใน 'สมอง' ของหุ่นยนต์ทั่วไปที่ขับเคลื่อนงานที่คล่องแคล่วและแบบใช้คนสองมือ

การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง

แขนหุ่นยนต์ดันบล็อกรูปตัว T เข้าไปในท่าเป้าหมาย ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่นโยบายการแพร่กระจายมีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการโคลนนิ่งพฤติกรรมก่อนหน้านี้อย่างเห็นได้ชัด

หุ่นยนต์สองมือเรียนรู้งานครัวที่ละเอียดอ่อน เช่น การพลิกอาหารหรือการประกอบชิ้นส่วนจากการสาธิตการทำงานทางไกลของมนุษย์

การเลือกถังรกที่มีการจัดการที่ถูกต้องหลายรายการ และนโยบายยอมรับหนึ่งรายการแทนที่จะหาค่าเฉลี่ย

โมดูล Action-head ภายในระบบการมองเห็น ภาษา และการกระทำที่สร้างการเคลื่อนไหวความถี่สูงที่ราบรื่นสำหรับมือที่คล่องแคล่ว

รูปแบบการดำเนินงาน

นโยบายการแพร่กระจายสำหรับการควบคุมหุ่นยนต์ในทางปฏิบัติ

แขนหุ่นยนต์ดันบล็อกรูปตัว T เข้าไปในท่าเป้าหมาย ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่นโยบายการแพร่กระจายมีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการโคลนนิ่งพฤติกรรมก่อนหน้านี้อย่างเห็นได้ชัด

แขนหุ่นยนต์ผลักบล็อกรูปตัว T เข้าไปในท่าเป้าหมาย ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่นโยบายการแพร่กระจายมีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการโคลนนิ่งพฤติกรรมก่อนหน้านี้ ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งการเพิ่มผลผลิตและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

นโยบายการแพร่กระจายสำหรับการควบคุมหุ่นยนต์ในทางปฏิบัติ

หุ่นยนต์สองมือเรียนรู้งานครัวที่ละเอียดอ่อน เช่น การพลิกอาหารหรือการประกอบชิ้นส่วนจากการสาธิตการทำงานทางไกลของมนุษย์

หุ่นยนต์สองมือเรียนรู้งานในครัวที่ละเอียดอ่อน เช่น การพลิกอาหารหรือการประกอบชิ้นส่วนจากการสาธิตการทำงานระยะไกลของมนุษย์ ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับของมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการผลิตที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

นโยบายการแพร่กระจายสำหรับการควบคุมหุ่นยนต์ในทางปฏิบัติ

การเลือกถังที่ยุ่งเหยิงซึ่งมีการเข้าใจที่ถูกต้องหลายรายการ และนโยบายยอมรับหนึ่งรายการแทนที่จะเฉลี่ย

การเลือกถังที่ยุ่งเหยิงซึ่งมีการเข้าใจที่ถูกต้องหลายรายการและนโยบายกำหนดให้เป็นหนึ่งเดียวแทนที่จะเฉลี่ย ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพไว้ล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

นโยบายการแพร่กระจายสำหรับการควบคุมหุ่นยนต์ในทางปฏิบัติ

โมดูล Action-head ภายในระบบการมองเห็น ภาษา และการกระทำที่สร้างการเคลื่อนไหวความถี่สูงที่ราบรื่นสำหรับมือที่คล่องแคล่ว

โมดูล Action-head ภายในระบบการมองเห็น ภาษา และการกระทำที่สร้างการเคลื่อนไหวความถี่สูงที่ราบรื่นสำหรับมือที่คล่องแคล่ว ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับของมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งการเพิ่มผลผลิตและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

ความเสี่ยงและรั้ว

!

สิทธิ์และความยินยอมในรูปภาพอาจกลายเป็นความเสี่ยงทางกฎหมายได้หากแหล่งที่มาไม่ชัดเจน

!

ประสิทธิภาพของโมเดลอาจแตกต่างกันไปตามสภาพแสง ข้อมูลประชากร และสภาพแวดล้อม

!

ผลบวกลวงอาจไม่สังเกตเห็นเว้นแต่จะมีการตรวจสอบเกณฑ์ความเชื่อมั่น

แผนงานการดำเนินงาน

1

กำหนดเกณฑ์การยอมรับสำหรับความแม่นยำ การเรียกคืน และต้นทุนข้อผิดพลาด

กำหนดเกณฑ์การยอมรับสำหรับความแม่นยำ การเรียกคืน และต้นทุนข้อผิดพลาด ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

2

ทดสอบด้วยข้อมูลที่ตรงกับเงื่อนไขการผลิตจริง

ทดสอบด้วยข้อมูลที่ตรงกับเงื่อนไขการผลิตจริง ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

3

เพิ่มการตรวจสอบโดยเจ้าหน้าที่สำหรับการคาดการณ์ที่มีความมั่นใจต่ำหรือมีผลกระทบสูง

เพิ่มการตรวจสอบโดยเจ้าหน้าที่สำหรับการคาดการณ์ที่มีความมั่นใจต่ำหรือมีผลกระทบสูง ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

4

ติดตามการเคลื่อนตัวของโมเดลและตรวจสอบความถูกต้องอีกครั้งหลังจากการเปลี่ยนแปลงกล้องหรือชุดข้อมูล

ติดตามการเคลื่อนตัวของโมเดลและตรวจสอบความถูกต้องอีกครั้งหลังจากการเปลี่ยนแปลงกล้องหรือชุดข้อมูล ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

สำรวจต่อไป