Reinforcement learning

Man mano che i robot assumono compiti sempre più complessi, i metodi di programmazione tradizionali diventano insufficienti. L'apprendimento per rinforzo (RL) è una tecnica di apprendimento automatico progettata per affrontare questa sfida programmando il comportamento del robot. Con RL in simulazione, i robot possono addestrarsi in qualsiasi ambiente virtuale attraverso tentativi ed errori, migliorando le proprie capacità di controllo, pianificazione del percorso, manipolazione e altro ancora.

Il modello RL viene ricompensato per le azioni desiderate, quindi si adatta e migliora costantemente. Ciò aiuta i robot ad affinare le abilità motorie grossolane e fini necessarie per compiti di automazione del mondo reale, come afferrare nuovi oggetti, camminare a quattro zampe e apprendere abilità manipolative complesse.

Migliorando continuamente le politiche di controllo basate sulle ricompense e analizzando le loro azioni, la RL può anche aiutare i robot ad adeguarsi a nuove situazioni e sfide impreviste, rendendoli più adattabili alle attività del mondo reale.

La formazione tradizionale basata su CPU per la RL dei robot può essere costosa, poiché spesso richiede migliaia di core per attività complesse che aumentano i costi per le applicazioni dei robot. Le GPU NVIDIA affrontano questa sfida con le loro capacità di elaborazione parallela, accelerando in modo significativo l'elaborazione dei dati sensoriali in ambienti di apprendimento per rinforzo abilitati alla percezione. Questo migliora significativamente le capacità dei robot di apprendere, adattarsi e svolgere compiti complessi in ambienti dinamici.

Le piattaforme di calcolo di NVIDIA, inclusi strumenti come Isaac Lab, sfruttano la potenza della GPU sia per le simulazioni fisiche che per i calcoli delle ricompense all'interno della pipeline di RL. Ciò elimina i colli di bottiglia e semplifica il processo, facilitando una transizione più agevole dalla simulazione all'implementazione nel mondo reale.