Sztuczna inteligencja znalazła sposób na poruszanie się po wnętrzach budynków bez mapy. Ludzie z Facebooka nie bardzo wiedzą, jak to zrobiła

Elektroniczna nawigacja to coś, bez czego większość z nas nie wyobraża sobie poruszania się po nieznanym terenie – nieważne, czy jesteśmy kierowcami, rowerzystami czy pieszymi. Skuteczność tego rodzaju systemów opiera się na precyzyjnych mapach wykonanych na podstawie zdjęć lotniczych lub satelitarnych.

Wiążą się z tym problemy. Po pierwsze – otoczenie się zmienia i mapy bardzo szybko się przedawniają. Po drugie – o ile nawigacja jest nieoceniona na zewnątrz, nie pomoże nam w budynku. Ludzie radzą sobie z tym i po prostu szukają, pytają, sprawdzają, korzystają z doświadczenia lub pomocy innych. Co innego z maszynami.

Autonomiczne roboty będą coraz powszechniejszym widokiem. Od tych pracujących w magazynach, przez sztucznych kelnerów, po roboty stanowiące wsparcie dla osób starszych. Dla nich poruszanie się po nowym, nieznanym lub często zmieniającym się otoczeniu może być nie lada problemem.

Wzięli go na warsztat eksperci z Facebook AI. Stworzyli system o nazwie DD-PPO, który pozwala robotom na samodzielne poruszanie się po nieznanych wnętrzach i odnalezienie drogi do wskazanego punktu.

Algorytm pozwala na skuteczne przejście z punktu A do punktu B w 99,9 procent przypadków. Wybrana przez niego trasa w dużej mierze pokrywa się z najkrótszą możliwą drogą

Roboty Facebooka trenowały przez trzy dni w wirtualnym, fotorealistycznym środowisku o nazwie AI Habitat, wiernie naśladującym wnętrza budynków. Jak czytamy w poście na blogu Facebook AI, w tym czasie wykonały w sumie 2,5 miliarda „kroków”, co przekłada się na 80 lat ludzkiego doświadczenia w chodzeniu.

Robot był umieszczany w losowym miejscu wirtualnej przestrzeni. Dostawał informację o miejscu, do którego ma dojść. Do dyspozycji miał tylko kamerę oraz GPS i kompas. Nie dysponował informacjami o rozkładzie pomieszczeń czy planem wnętrza.

Efekty robią wrażenie – powstał algorytm, który nie tylko pozwala na skuteczne przejście z punktu A do punktu B w 99,9 procent przypadków, to jeszcze wybrana przez niego trasa w dużej mierze pokrywa się z najkrótszą możliwą drogą.

„Nie ma miejsca na jakiekolwiek błędy – żadnych złych skrętów na skrzyżowaniu, żadnego wycofania się ze ślepej uliczki, nie ma eksploracji ani odchylenia od bezpośredniej ścieżki” – czytamy na blogu.

Jak to często bywa w przypadku sztucznej inteligencji, twórcy nie bardzo wiedzą, jak algorytmowi udała się ta sztuka. Mogą zgadywać. Przypuszczają, że na podstawie licznych planów rozkładu wnętrz obecnych w zbiorze danych algorytm nauczył się wykorzystywać „statystyczne regularności” w tym, jak ludzie projektują budynki.

Facebook AI informuje, że teraz czas na testy w świecie rzeczywistym z wykorzystaniem niewielkich mobilnych robotów LoCoBot (Low Cost Robot). W przyszłości chcą pracować nad systemami, które pozwolą na nawigację wyłącznie w oparciu o dane z kamery – bez kompasu, a zwłaszcza bez GPS, który niezbyt dobrze działa w budynkach.

Skip to content