شبكة لى فنغ AI تكنولوجي ريفيو: مجموعة الفيسبوك AI اليوم في بلوق مفتوحة المصدر 3D منصة محاكاة البيئة الموئل، المنصة التي يمكننا تدريب وتقييم وكيل AI، أعلن رسميا "عصر تدريب 3D" قادم. وشبكة لى فنغ تجميع على النحو التالي.
في المهارات المكتسبة إلى العالم الحقيقي من قبل، الموئل يسمح لنا لتدريب وكيل AI (الروبوت الظاهري) في واقعية وفعالة محاكاة 3D. أكثر من الماضي على أساس مجموعة بيانات ثابتة (ImageNet، COCO، VQA) من "الإنترنت منظمة العفو الدولية،" تحولت إلى "جسد منظمة العفو الدولية" في أعمال العالم الحقيقي، وبالتالي إعطاء AI تصور إيجابي، والتخطيط على المدى الطويل، والتعلم من التفاعل وبيئة حوار و، الخ القدرات.
لماذا يطلق الموئل؟ لأن هذا هو المكان AI كيل الحياة.
وعموما، الموئل هو منبر للتنفيذ البحوث "جسد AI"، بما في ذلك الموئل سيم، الموئل API والموئل التحدي.
الموئل سيم
انها مجهزة وكيل شكلي، ومجموعة متنوعة من أجهزة الاستشعار، عام 3D معالج مجموعة البيانات (مدمجة في دعم SUNCG، MatterPort3D، جيبسون ومجموعات البيانات الأخرى) مرنة وعالية الأداء 3D محاكاة. مشاهد Matterport3D مجموعة البيانات من عملية التقديم، على سبيل المثال، والموئل سيم احد الخيوط تشغيل تصل إلى عدة آلاف لقطة / ثانية (FPS)، وإلا GPU واحد يمكن أن يحقق أكثر من 10،000 FPS متعددة مؤشرات الترابط العملية!
جيثب URL: الشبكي: //github.com/facebookresearch/habitat-sim
الموئل API
الموئل API غير قادرة على تحقيق "جسد AI" الراقية مهام التنمية مكتبة وحدات، وتشمل هذه المهام تطوير: تعريف المهام "جسد AI" (الملاحة، وتتبع الأوامر، مسابقات، وما إلى ذلك)، تكوين "جسد" وكيل (الشكل المادي، وأجهزة الاستشعار، وظيفة، الخ)، وتدريب هؤلاء كيل لقياس أدائها للمهام محددة (أو تعزيز التعلم من خلال التقليد، أو تماما كما تعلم SLAM الكلاسيكية)، وكذلك من خلال المؤشرات القياسية.
جيثب URL: الشبكي: //github.com/facebookresearch/habitat-api
الموئل التحدي
سنعقد الطيار الآلي التحدي (التي عقدت على منصة EvalAI) تهدف إلى تسريع عملية تطوير المعايير والتقدم "جسد AI" هو. "الإنترنت AI" تحدي (مثل ImageNet LSVRC، COCO، VQA) مع مجموعة البيانات المستندة إلى الصورة التقليدية هو مختلف، نحن سيتم الحكم بدلا من التوقعات على أساس المشاركين إلى رمز تحميل. يتم تقييم التجربة الاستخبارات تحميل في آخر (غير مرئية) بيئة لاختبار القدرة على تعميم بهم. إذا كنت مهتما في المشاركة، يرجى ملء الاسم والبريد الإلكتروني الخاص بك عنوان في هذا النموذج، ونحن سوف نعود اليكم بعد تقديم دخولها حيز النفاذ. وسيحصل الفائزون التحدي CVPR-2019 في الموئل: أعلن تجسد وكلاء التحدي ورشة عمل.
جيثب URL: الشبكي: //github.com/facebookresearch/habitat-challenge
منصات أخرى مماثلة
OpenAI في رياضة ريترو
النظام الأساسي هو أيضا الرئيسية القدرة وكيل التعميم، ولكنه يقتصر على الألعاب، أصدرت استجابة من قبل الجمهور. بعبارات بسيطة، يمكن وكيل رياضة ريترو يساعد الباحثين القدرة على التعميم بين طبيعة مماثلة ولكن مظهر مختلف من اللعبة، والمعنية بشكل خاص إزاء مسألة سهلة نسبيا التعميم بين مستويات مختلفة من نفس اللعبة، والتي تنطوي وبما سيجا نينتندو الألعاب، بما في ذلك عدد 1000. كما أن هناك أداة متكاملة صدر رياضة ريترو معا، دعونا بسهولة إضافة اللعبة ROM، ومن ثم خلق حالة التخزين، للبحث عن موقع الذاكرة وتصميم تنفيذ التعزيز وكيل التعلم. ومع ذلك، لا تزال منصة مشكلة شائكة أن هناك ظاهرة مكافأة مزرعة كيل المدربين، والتي تركز على النتيجة اللعبة، وبالتالي تجاهل مهمة حقيقية مخفية، فإن المرحلة المقبلة حيث انها تحتاج الى انفراجة.
NVIDIA إسحاق
جهد NVIDIA لبناء AI بيئة التدريب الافتراضية الروبوت النهائي، ومنصة الموئل أقرب إلى الطبيعة، ولكن استجابة صدر حتى الآن سوى عدد قليل. منصة الاستفادة الكاملة من الإنجازات NVIDIA في محرك الفيزياء، وتهدف إلى الامتثال لقوانين الفيزياء لخلق "الكون البديل" (مساحة بديلة)، بالإضافة إلى الوقت، فإن الفضاء التدريب الظاهري تمتثل امتثالا تاما للقوانين الفيزياء في العالم الحقيقي. منصة آمال الروبوت تعلمت في محاكاة، يمكننا تحقيق في نظرات العالم الحقيقي مثل مستوى المدربين قبل. في الوقت المناسب، متعددة الروبوت AI سوف تدريب "الفراغ" في إسحاق، وأذكى كل جولة من جولات تدريبية واحدة، سيتم تعيين الجولة المقبلة لكل وكيل، وبعد ذلك لاختيار أفضل أداء أن في الجولة المقبلة، واستبدال كل عامل على مدار - وهكذا دواليك، لتدريب أذكى AI الروبوت.
عبر https://aihabitat.org/؟fbclid=IwAR2nzCWxWuOy2klH7dnCKbTZ940F4UjKNwPGAT8CYViMHKWLkAKXDbK4M5c
لى فنغ لى فنغ صافي صافي AI تكنولوجي ريفيو
