מהנדסים ישראלים פיתחו פלטפורמה שמלמדת רובוטים להתמצא בעולם האמיתי

מפתחים בחברת Lightricks יוצרים מודל בסיס בר-הרחבה לאימון רובוטיקה. הפלטפורמה מאמנת רובוטים לא רק על סמך וידאו, אלא על מערך שלם של פרמטרים פיזיקליים של הסביבה.

הסטארט-אפ הישראלי Lightricks משלים את תהליך פיצול העסק ומוציא את חטיבת הבינה המלאכותית לחברה עצמאית בשם LTX. המשימה המרכזית של הפלטפורמה החדשה תהיה פיתוח של מה שמכונה "מודל עולם" – מערכת בסיס שתוכננה לאימון בינה מלאכותית פיזיקלית ורובוטיקה אוטונומית.

הפרויקט נשען על עיבוד אחיד של מידע מחיישנים פיזיקליים ומזרם וידאו. לצורך התמצאות מדויקת במרחב ושליטה בזרועות רובוטיות, הרובוט צריך לקרוא לא רק את התמונה מהמצלמות, אלא גם את הדינמיקה של פרמטרים פיזיקליים: טמפרטורה, לחץ ומגע מישושי. המהנדסים ממירים את הנתונים ההטרוגניים הללו לקוד מרחבי אחיד. הקריאות של כל חיישן בנפרד מומרות לפיקסלים בבהירות ובצבע מסוימים, ויוצרות "פריים חיישני" ייעודי. הזרם הזה משתלב עם הווידאו הרגיל מהמצלמות ומייצר מטריצה חזותית שלמה של כל העולם הסובב.

על חומר היברידי כזה מתאמן מודל הבסיס. תוך עיבוד רצף של פריימים, האלגוריתם לומד לחזות לא רק את התמונה הבאה, אלא התפתחות מורכבת של אירועים. בקבלת כלל המידע כקלט, הרובוט לומד לספק תחזית: כיצד תשתנה התמונה וכיצד יגיבו החיישנים הפיזיקליים שלו לתנועה זעירה כזו או אחרת. המודל למעשה חוזה את הפיזיקה של המציאות, ומעריך את ההשלכות של כל פעולה.

יצירת פלטפורמה כזו דורשת נפחי מידע גדולים והספקי חישוב גדולים. "החלק היקר ביותר הוא האימון על כל הנתונים, על מאגרי וידאו עצומים מהאינטרנט. אנחנו מוציאים על כך כ-50 מיליון דולר בשנה", מצטט העיתון הכלכלי Globes את ראש LTX זאב פרבמן. "אבל אם יש לכם מערכת שמקבלת פריים ויודעת לנחש כיצד ייראו הפריימים הבאים, אפשר להשתמש בה ברובוטיקה".

ככל ש-LTX תתרחב, צוותי מהנדסים רבים יוכלו להשתמש בתשתית מוכנה ולהתאים אותה לסוגי הרובוטים שלהם, בלי להוציא תקציבים על למידת מכונה ראשונית.