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剛改完名,扎克伯格在博客上公布了一款逆天的AI數(shù)字皮膚

來源:36氪時間:2021-11-03 20:58:34

智東西11月3日消息,昨天,扎克伯格在Facebook賬號中表示,Meta(Facebook公司新名稱)發(fā)布了一款觸摸感應(yīng)“皮膚”ReSkin,由該公司的研究人員與美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)共同研究。

ReSkin利用機(jī)器學(xué)習(xí)和磁感應(yīng),采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來幫助自動校準(zhǔn)觸摸傳感器,提供了一種廉價、多功能、耐用且可替換的長期使用解決方案。

扎克伯格談道,ReSkin已經(jīng)被放在多種應(yīng)用場景中實驗,例如,研究人員將ReSkin和電路板放在狗鞋的鞋底,跟蹤狗在休息、行走和跑步過程中施加的力的大小和方向?!八€可以解鎖AR、VR的可能性,并引領(lǐng)工業(yè)、醫(yī)療和農(nóng)業(yè)機(jī)器人技術(shù)的創(chuàng)新?!盡eta研究科學(xué)家說。

▲佩戴在狗腳上的ReSkin(圖片來源為Meta)

除了ReSkin,Meta還概述了觸覺感知領(lǐng)域在開發(fā)硬件、模擬器、數(shù)據(jù)集和用于觸摸感應(yīng)測試的基準(zhǔn)方面已經(jīng)取得進(jìn)步。該公司表示,已經(jīng)形成了AI系統(tǒng)通過觸摸進(jìn)行理解和互動的基礎(chǔ)。

另外,Meta開源了ReSkin的設(shè)計、數(shù)據(jù)文檔、代碼和基礎(chǔ)模型,幫助其他研究人員更快使用該傳感器,進(jìn)一步推動觸覺傳感器發(fā)展,并促進(jìn)AI行業(yè)的應(yīng)用落地。

01.從18mm到2mm,Meta數(shù)字皮膚大進(jìn)化

“我們通常認(rèn)為觸摸是一種傳達(dá)溫暖和關(guān)懷的方式,但它也是我們感知周圍世界的關(guān)鍵方式?!盋alandra和Lambeta說,“觸覺為我們提供了無法通過任何其他感官辨別的信息,例如關(guān)于物質(zhì)的溫度、質(zhì)地和重量,有時甚至是它的狀態(tài)?!?/p>

“觸覺幫助我們在周圍的世界中‘導(dǎo)航’。有了它,我們可以收集關(guān)于物體的信息,例如它們是輕還是重、軟還是硬、穩(wěn)定還是不穩(wěn)定,我們還可以使用觸覺來完成從穿鞋到準(zhǔn)備飯菜的日常任務(wù)?!盡eta研究員經(jīng)理Abhinav Gupta和博士后研究員Tess Hellebrekers表示。

觸覺傳感是機(jī)器人技術(shù)中的一個新興領(lǐng)域,旨在理解和復(fù)制物理世界中人類級別的觸摸,在家庭到工廠車間等環(huán)境中,能夠讓機(jī)器人學(xué)習(xí)和使用自己的“觸覺”,從而使機(jī)器人更高效、更安全、更溫和。

過去幾年,Meta一直在開發(fā)觸覺傳感器,主要專注于機(jī)器人抓取任務(wù)。2020年,Meta已經(jīng)推出一種高分辨率、低成本的小型觸覺傳感器Digit,可以安裝在多指機(jī)器人手上。

▲Digit的分解圖(圖片來源為Meta)

Digit的塑料機(jī)身外殼可以通過3D打印和注塑成型來制作。同時,Digit還配備了三個RGB發(fā)光二極管,正如下圖所示,這可以為使用硅和丙烯酸制造工藝定制設(shè)計的彈性體凝膠表面提供照明,可以平衡堅固性和靈敏度。Digit制作過程中使用“壓配合”連接工藝將相機(jī)和凝膠安裝到機(jī)身上,以便可以更換組件,還可以更換外殼以適應(yīng)不同的鏡頭焦距。

▲安裝在機(jī)械手上的Digit(圖片來源為Meta)

對Digit進(jìn)行實驗時,將其配備到機(jī)械手上,研究團(tuán)隊利用該機(jī)械手的拇指和中指去握住和操縱玻璃彈珠。在50次試驗過程中,大約25%的時間中機(jī)械手中的彈珠會掉落。研究人員將此歸因于數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確和多變性,而不是Digit設(shè)計中的缺陷。

Digit的塑料外殼、凝膠和電子產(chǎn)品的制造文件以及用于編程的固件二進(jìn)制文件于去年6月在GitHub上開源。同時,近日Meta宣布將與麻省理工學(xué)院的衍生公司GelSight合作生產(chǎn)Digit。

相比于Digit,現(xiàn)在發(fā)布的ReSkin是一種嵌入了磁性顆粒的可變形彈性體。

▲可變形彈性體ReSkin的演示模型

其次,ReSkin相比于Digit可能更便宜,生產(chǎn)100張ReSkin時每件成本已經(jīng)低于6美元,而生產(chǎn)1000張的Digit每件成本仍為15美元。Gupta和Hellebrekers介紹道,ReSkin的厚度為2毫米到3毫米,而Digit的厚度為18毫米,可進(jìn)行超過50,000次交互,這使得ReSkin成為從機(jī)械手、觸覺手套到臂套甚至狗鞋等各種外形的理想選擇。

▲安裝在機(jī)械手上的ReSkin(圖片來源為Meta)

“ReSkin還可以提供高頻三軸觸覺信號,用于快速操作任務(wù),如滑、扔、接和拍手等。當(dāng)它磨損時,可以很容易地將其剝離并更換新的配件。”Gupta和Hellebrekers說。

根據(jù)Gupta和Hellebrekers的說法,ReSkin實際目標(biāo)是建立一個聯(lián)系人數(shù)據(jù)源,這可能有助于進(jìn)行對象分類等一系列基于觸摸的任務(wù)時,整合數(shù)據(jù)資源,進(jìn)一步推進(jìn)人工智能。使用ReSkin開發(fā)的具有觸覺感知技能的AI模型,還可能被用于在醫(yī)療保健環(huán)境中工作或抓取柔軟的物體。

ReSkin可以與其他傳感器集成,收集視覺、聲音和觸摸數(shù)據(jù)以創(chuàng)建多模式數(shù)據(jù)集,因此有助于構(gòu)建比以前更真實的世界模型。

▲ReSkin傳感器用于測量觸覺力(圖片來源為Meta)

“今天的人工智能有效地融合了視覺和聽覺等感官,但觸覺仍然是一個持續(xù)的挑戰(zhàn),是由于人體以外獲取觸覺傳感數(shù)據(jù)有限。因此,AI研究人員希望利用人們觸覺感知的豐富性和冗余性,更好地將觸覺融入到他們的模型中?!?/p>

02.ReSkin有望解決大規(guī)模生產(chǎn)難題

值得注意的是,Digit和ReSkin都不是該領(lǐng)域中的第一個觸覺傳感器,其他觸覺傳感器還包括加州大學(xué)伯克利分校研究小組開發(fā)的OmniTact和麻省理工學(xué)院計算機(jī)科學(xué)和人工智能實驗室的機(jī)器人抓手GelFlex,新加坡國立大學(xué)還使用英特爾的原型芯片開發(fā)了觸摸感應(yīng)機(jī)器人“皮膚”。

▲機(jī)器人抓手GelFlex正在抓取物體(圖片來源為麻省理工學(xué)院 )

但是,之前的這些實踐表明,“柔軟的皮膚”難以進(jìn)行大規(guī)模制造,因為在制造過程中它們會發(fā)生變化,首先是該設(shè)備本身的材料的性質(zhì)會隨著時間的推移而發(fā)生變化,其次對材料的使用方法不同也會使其產(chǎn)生改變,這都為“皮膚”的大規(guī)模制造增加了挑戰(zhàn)。同時,每個傳感器都必須通過校準(zhǔn)程序來確定其各自的響應(yīng)結(jié)果,這也意味著校準(zhǔn)程序必須自行適應(yīng)上述變化。

ReSkin利用機(jī)器學(xué)習(xí)和磁感應(yīng),并采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,設(shè)備安裝、使用時減少觸碰,降低其損壞率,一定程度上能緩解難以大規(guī)模制造的困境。

ReSkin通過消除軟材料和測量電子設(shè)備之間的電氣連接,無需近距離接觸連接,確保其材料不受外界干擾,以此服其在大規(guī)模制造時出現(xiàn)的困難。該觸覺傳感器的磁信號依賴于接近它的距離,因此電子設(shè)備只需在附近,無需連接就可以接收磁信號。

除此之外,ReSkin還開發(fā)了一個映射函數(shù),該函數(shù)對來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,使其比傳統(tǒng)映射函數(shù)更具通用性和穩(wěn)健性。并且ReSkin的傳感器采用無監(jiān)督模型,可以使用少量未標(biāo)記數(shù)據(jù)自動且連續(xù)地進(jìn)行微調(diào)。

▲ReSkin的無監(jiān)督模型演示

在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中,算法會受到“未知”數(shù)據(jù)的影響,這些數(shù)據(jù)不存在先前定義的類別或標(biāo)簽。這與“監(jiān)督”學(xué)習(xí)相反,在“監(jiān)督”學(xué)習(xí)中,算法是針對特定輸出注釋的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的,直到它們可以檢測到其中潛在的關(guān)系。在ReSkin上運(yùn)行的那些無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),必須從固有數(shù)據(jù)中自學(xué),能夠?qū)ξ礃?biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、處理,而不是從注釋中學(xué)習(xí)。

“我們可以使用未標(biāo)記數(shù)據(jù)的相對位置來幫助微調(diào)傳感器的校準(zhǔn)程序,而不是提供先驗的強(qiáng)制標(biāo)簽。例如,我們知道在三個接觸點中,物理上彼此更接近的兩個將具有更相似的觸覺信號?!盙upta和Hellebrekers解釋。

“總而言之,ReSkin開辟了現(xiàn)有系統(tǒng)無法實現(xiàn)的多功能、可擴(kuò)展且價格低廉的觸感模塊?,F(xiàn)有的基于攝像頭的觸覺傳感器要求設(shè)備表面和攝像頭之間的距離達(dá)到最小,從而導(dǎo)致設(shè)計更加笨重。相比之下,ReSkin可以作為一個表層覆蓋在人類和機(jī)器人的手和手臂上?!?/p>

“我們對通用觸覺傳感器的研究催生了今天的ReSkin,它具有低成本、便攜且續(xù)航時間久的優(yōu)點,其次,它的皮膚就像剝皮和換上新繃帶一樣容易更換,并且可以立即使用。我們學(xué)習(xí)的模型在開箱即用的新設(shè)備上表現(xiàn)出色。這是一個強(qiáng)大的工具,將幫助研究人員構(gòu)建AI模型,為廣泛應(yīng)用的多樣性提供動力?!盙upta和Hellebrekers寫道。

03.開源模擬器、學(xué)習(xí)框架、基礎(chǔ)模型......

為了支持像Digit和ReSkin這樣的硬件,Meta今年夏天開源了Tacto和PyTouch,這是用于PyTorch機(jī)器學(xué)習(xí)框架的庫。Tacto是基于視覺的觸覺傳感器模擬器,而PyTouch是用于觸摸傳感的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和功能的集合。

▲PyTouch的界面

Tacto模擬器能以每秒數(shù)百幀的速度呈現(xiàn)觸摸讀數(shù),并且可以將其配置為不同的傳感器,包括Meta自己的Digit。正如Calandra和Lambeta指出的那樣,模擬器在原型設(shè)計、調(diào)試和機(jī)器人基準(zhǔn)測試中發(fā)揮著重要作用,因為它們可以通過測試而避免進(jìn)行昂貴的實驗。他們說:“模擬實驗?zāi)軌蚴沟迷O(shè)備運(yùn)行更快,除此之外,也可以通過模擬實驗獲得正確的硬件,并減少觸覺傳感中硬件表面的磨損和撕裂,這使得模擬對于觸摸傳感變得更加重要?!?/p>

至于PyTouch,它為傳感器提供了基本功能,例如檢測觸摸和滑動,以及估計物體姿態(tài)等。PyTouch可以將現(xiàn)實世界的傳感器和Tacto集成,以實現(xiàn)模型驗證和將模擬訓(xùn)練的概念轉(zhuǎn)移到現(xiàn)實世界應(yīng)用程序中的“Sim2Real”功能。Meta還設(shè)想PyTouch能夠讓機(jī)器人社區(qū)使用專用于“即服務(wù)(as a service)”觸覺傳感的模型,研究人員可以在其中連接傳感器,下載預(yù)先訓(xùn)練的模型,并將其用作應(yīng)用程序中的組成部分。

“我們目前正在研究Sim2Real轉(zhuǎn)移,用于在模擬中訓(xùn)練PyTouch模型并將它們部署在真實傳感器上,并作為快速收集數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練模型的一種方式?!盋alandra和Lambeta說,“在模擬中,收集包含大量數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集可以在幾分鐘內(nèi)完成,而使用真實傳感器收集數(shù)據(jù)需要時間和人力來物理探測物體。因此我們計劃探索Real2Sim方法,以更好地從真實數(shù)據(jù)中調(diào)整模擬器?!?/p>

在觸覺感知方面有一大堆障礙需要克服,包括硬件限制、對哪些觸摸功能用于特定任務(wù)缺乏了解,以及缺乏廣泛應(yīng)用的基準(zhǔn)測試。

Meta為克服上述障礙,邁出了一小步,發(fā)布了ReSkin的設(shè)計、數(shù)據(jù)文檔、代碼和基礎(chǔ)模型,以幫助研究人員使用該傳感器,而無需收集或訓(xùn)練他們自己的數(shù)據(jù)集。

04.結(jié)語:多個玩家共同努力,觸摸傳感器解鎖更多可能

Meta發(fā)布ReSkin,開源大量軟件、數(shù)據(jù),利用機(jī)器學(xué)習(xí)和磁感應(yīng),采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,在探索觸摸傳感器領(lǐng)域更進(jìn)一步,有望在機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域取得重大進(jìn)展。

一代代的通用觸摸傳感器催生了ReSkin,在大規(guī)模生產(chǎn)難題上更進(jìn)一步,離不開眾多企業(yè)、研究人員等對卡脖子問題的努力。Meta表示,無論觸摸傳感器的發(fā)展增量如何,都可以幫助推進(jìn)AI技術(shù),并幫助研究人員構(gòu)建具有增強(qiáng)功能的機(jī)器人。

來源:VentureBeat

本文來自微信公眾號 “智東西”(ID:zhidxcom),作者:程茜,36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

責(zé)任編輯:FD31
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