馬克說要打造元宇宙不是說假的!臉書母公司Meta正在訓練AI機器人的觸覺感測器

臉書母公司Meta Platform目前正在訓練一款具備2種感測器,以便未來生產有觸感的AI機器人。

臉書母公司Meta Platform目前正在訓練一款具備2種感測器,以便未來生產有觸感的AI機器人。

這兩種感測器分別是高解析度手指感測器,名為DIGIT,以及可替換式的薄皮表層,稱為ReSkin,可幫助AI機器人辨識物體觸感、重量、溫度及狀態等。

根據Meta AI研究人員Robert Calandra及Mike Lambeta指出,這計畫主旨在利用「觸覺感知」來訓練機器人從他們接觸的事物蒐集更多重要資訊,之後整合其他資訊執行更複雜的任務。

觸覺感知目的在把人類的觸覺複製在機器人身上,使AI可以「學習並使用觸覺,並連結其他感測模態,如視覺和聽覺。」另一個好處是具觸覺感知能力的機器人在處理其他物體或物件時,也會更輕柔、更謹慎。

要實現這個目的,研究人員必須先在機器人身上加上能蒐集碰觸到的物件資訊。他們希望觸覺感知硬體模擬人類手指的眾多屬性,要能耐得住重覆接觸表面的摩擦、必須具備高解析度能測量物體豐富資訊,像是表面特徵、接觸力度及其他和「觸覺」有關的屬性。

Meta 2020年已經將DIGIT設計藍圖開放出來,當時臉書表示很容易開發、低成本、穩定、堅固而高解析度。DIGIT已獲得學校和研究實驗室的廣泛採用,現在Meta希望能DIGIT能和一家名為GelSight Inc的新創公司合作,可將感測器商用化,廣泛用於研究人員以加速創新。

至於ReSkin則是全新的感測器,好比一層機器人用人工皮。

ReSkin等泛用型觸覺感知皮膚可提供豐富的接觸資料,可提升各種任務的AI能力,像是物體分類、本體感覺(proprioception)或機器人抓握等,Meta AI研究人員Abhinav Gupta 和Tess Hellebrekers指出。「具備觸覺感知技能的AI模型可以執行許多任務,包括需要高度靈敏度的工作,像是在醫療環境,或是操作小型、柔軟或敏感物件的環境。」

ReSkin優點是生產成本不貴,Meta宣稱100組成本不到6美元,生產更多單價還會更便宜。ReSkin厚僅2、3毫米,可耐用5萬次接觸互動,而且時間解析率達400Hz,毫米(mm)空間解析精準度則高達90%。

這種精準度使其具備多種應用,像是機器人手、觸感手套、袖套或甚至寵物狗鞋等,因此它可協助研究人員蒐集以前蒐不來的多種觸覺資料。此外,ReSkin還提供高頻3軸觸覺訊號,可執行靈巧的操作動作,如丟、抓、拍手、滑等。

而為了協助觸覺感知研究人員,Meta還開發了一個模擬器稱為TACTO,可以在沒有硬體情況下實驗。TACTO可以以每秒數百框格的速度展現(render)高解析度觸覺資料,幫助研究人員模擬出基於視覺的觸覺感測器(vision-based tactile sensor),如DIGIT。它也可化身不同form factor加在不同型態機器人身上。

除了有感測資料外,研究人員還需要能處理資料、分析出洞見。Meta很慷慨地提供機器學習模型庫,稱為PyTouch,可將原始感測器資料轉譯成高階資訊,例如它能偵測滑落或辨識出感測器碰到的物體材質。

研究人員也可利用PyTouch來訓練不同感測器的多種模型,使它們能具備偵測滑落、碰觸的能力,評估物件(如人)姿態。

此外,PyTouch也可以整合到真正感測器或Meta的觸覺感知模擬器,以快速驗證模型及Sim2Real的能力,將模擬訓練出來的概念轉化成實際應用。

最後Meta希望PyTouch可讓研究人員使用專為觸覺感知而設計的「進階機器學習模型即服務」。這樣一來,他們可使用DIGIT感測器、下載預訓練的模型,然後以此為建構元件打造機器人應用。

不過Meta表示,這些都還有長路要走,Calandra和 Lambeta說明,要生產具備人類觸感的機器人,還需要更多硬體,像是溫度感測器。他們也得更了解特定任務的最重要觸覺為何,以及處理觸覺資訊的正確機器學習計算結構。

觸覺感知的研究有助於推進AI,幫助研究人員製造智慧型機器人,也能開拓AR/VR的可能性,並加速製造、醫療及農業機器人的創新。

來源:Silicon Angle

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