Los robots impulsados por IA generalmente se entrenan en entornos de simulación antes de probarlos e introducirlos en entornos del mundo real. Estos entornos permiten a los desarrolladores probar de manera segura sus técnicas de aprendizaje automático en una variedad de robots y en numerosos escenarios posibles, sin tener que comprar hardware, ensamblar robots y luego llevarlos a ubicaciones remotas o comprometer la seguridad real de los sistemas implementados.
Amazon Alexa AI creó recientemente una nueva plataforma de simulación específicamente para la investigación de IA incorporada, el campo especializado en el desarrollo de robots autónomos. Esta plataforma, denominada Alexa Arena, se presentó en un documento publicado previamente en arXiv y está disponible públicamente en GitHub.
«Nuestro objetivo principal era desarrollar un marco de IA incorporado interactivo para catalizar la creación de agentes de IA incorporados de próxima generación», dijo a Tech Xplore Govind Thattai, científico principal de la plataforma Arena. «Se han propuesto varias plataformas de simulación de IA incorporada en los últimos años (por ejemplo, AI2Thor, Habitat, iGibson). Estas plataformas admiten escenas simuladas, donde los agentes incorporados pueden navegar e interactuar con objetos, pero la mayoría de ellos no están diseñados para que los humanos interactúen. con agentes debido a la falta de centrarse en el usuario», dijo Qiaozi Gao, quien co-desarrolló el marco Arena.
Como la mayoría de las plataformas de simulación disponibles no están centradas en el usuario para recopilar datos para las interacciones entre humanos y robots, los desarrolladores a menudo necesitan realizar experimentos del mundo real, lo que suele ser costoso y requiere mucho tiempo. Alternativamente, algunos equipos optan por desarrollar el llamado «motor de inferencia», una herramienta computacional que permite a los humanos interactuar directamente con un entorno simulado, pero esto también requiere tiempo y esfuerzos de investigación adicionales.
Los agentes encarnados necesitan interactuar constantemente con sus entornos, al mismo tiempo que aprenden y se adaptan a otros agentes o humanos de una manera segura y efectiva. Mientras que las plataformas de simulación actuales se centran en la descomposición de tareas y la navegación, Arena intenta completar las piezas faltantes que inevitablemente entrarían en juego durante la implementación y la evaluación en tiempo real de los robots colaborativos.
Arena se amplía con funciones centradas en el usuario no solo para reforzar el desarrollo y la evaluación de los agentes de EAI, sino también para cerrar la brecha entre la fase de desarrollo y la de implementación. Esto se logra al convertir a los humanos en una parte indispensable del proceso de desarrollo y evaluación de EAI.
«Para abordar estos desafíos, creamos Alexa Arena», dijo Suhaila Shakiah, desarrolladora de componentes Arena ML. «Nuestra plataforma ofrece un marco con capacidades centradas en el usuario, como imágenes fluidas durante la navegación del robot, animaciones y sonidos de fondo continuos, puntos de vista en las habitaciones para simplificar la navegación entre habitaciones y sugerencias visuales integradas en la escena que ayudan a los usuarios humanos. para generar instrucciones adecuadas para la finalización de tareas. Estas características mejoran la usabilidad y la experiencia del usuario, lo que permite el desarrollo y la evaluación de la IA incorporada por humanos en el circuito».
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