Nvidia正在训练机器人学习观察人类

Nvidia开发了一种方法，通过首先观察人类活动来训练机器人进行行动。在最初的应用中，机器人学会了使用Baxter机器人在实验室环境中拾取和移动彩色盒子和玩具车。

从这种研究中学习将用于重新训练机器人并创建能够在工业环境和家庭中与人们安全工作的机器人。

Nvidia首席研究科学家斯坦伯奇菲尔德告诉记者：“在制造环境中，机器人非常擅长反复执行相同的轨迹，但它们不能适应环境的变化，也不能学习它们的任务。” VentureBeat在接受采访时说。“因此，为了重新利用机器人来执行一项新任务，你必须聘请一位专家对机器人进行相当低的重新编程，这是一项昂贵的操作。我们感兴趣的是让非专业用户更容易通过简单地向他们展示要做什么来教导机器人一项新任务。“

该系统具有一系列深度神经网络，可执行感知，计划和控制，这些网络完全基于合成数据进行训练。

“现在机器人社区正在发生一种范式转变，”伯奇菲尔德说。“我们现在正处于这样的地步，我们可以使用GPU基本上生成无限量的预标记数据 - 基本上是免费的 - 来开发和测试算法。这可能会让我们开发出这些机器人系统，这些系统需要学习如何以更好的规模和更安全的方式与周围的世界互动。“

今天在澳大利亚布里斯班举行的国际机器人与自动化大会(ICRA)上分享了这些发现。

新的AI系统是在Nvidia机器人研究实验室的帮助下完成的。该实验室于去年年底首次宣布，目前有六名员工，并准备今年夏天在西雅图华盛顿大学附近开设办事处。

研究实验室将继续与机器人社区和Nvidia的内部团队合作，探索使用合成数据集来训练AI系统，Nvidia的机器人研究负责人Dieter Fox告诉VentureBeat。

这些知识可用于加强Isaac SDK，这是一个用2017年5月首次引入模拟训练机器人的框架。

“在游戏环境中，Nvidia实际上已经在该领域工作了一段时间，例如，所有这些都是关于设置照片般逼真的3D虚拟环境并为您提供某种内容建模。而我们想要做的还是与拥有所有这些专业知识的所有团队合作，但帮助他们以某种方式扩展它，以便它更好地适用于机器人设置，“Fox说。

福克斯表示，像今天发布的这类研究对于创造下一代机器人至关重要。

“我们谈论的机器人必须打开门，打开抽屉，拿起物品，移动它们，甚至与人们进行身体互动，帮助他们 - 例如家里的老人，”他说。“这些机器人需要能够识别人，他们需要看到一个人想要做什么，他们需要向人们学习，从示范中学习，他们还需要能够预测一个人想要什么。为了帮助他们。“

Nvidia加入了越来越多的公司，如谷歌和SRI国际，他们对具有环保意识的人工智能系统的开发感兴趣，或者像谷歌人工智能主管杰夫迪恩所说，更加“常识”。

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