Facebook heeft een aantal AI-modellen open-source gemaakt die volgens het bedrijf een accuratesse hebben van 99,99 procent. De modellen zijn bedoeld om robots te laten navigeren in binnenruimtes, zonder het gebruik van kaarten.
De modellen moeten uiteindelijk leiden tot een manier om slimme robots en voice assistants te creëren, die dus ook met de ruimtelijke indeling van een bepaalde kamer rekening kunnen houden. AI-systemen zoals industriële robots hebben een kaart nodig van de omgeving waarin ze werken om te voorkomen dat ze bijvoorbeeld een verkeerde afslag nemen. Het probleem is dat het in veel gevallen onmogelijk is om een perfect bijgewerkte indeling van de ruimte te verkrijgen.
Veranderende omgevingen
“De meeste omgevingen in de echte wereld evolueren – gebouwen veranderen, objecten worden verplaatst en mensen en huisdieren zijn voortdurend in beweging”, leggen Facebook-onderzoekers Abhishek Kadian en Erik Wijmans uit.
Het doel is dan ook om robots uit te rusten met de mogelijkheid om zelfstandig door een omgeving te navigeren met alleen hun sensoren. Facebook beweert dat de modellen die het vanochtend open-sourcete een grote stap in de richting van dat doel zijn. Bij zelf uitgevoerde tests wisten de algoritmes 99,9% van de tijd het doel te bereiken met alleen een camera, een kompas en GPS.
Kadian en Wijmans stellen dat de prestatie in principe de Habitat Challenge oplost, een wedstrijd die Facebook vorig jaar lanceerde om het onderzoek naar autonome navigatie te versnellen. De vorige topprestatiegerichte AI behaalde een nauwkeurigheid van 92%.
Facebook heeft de AI-modellen ontwikkeld met een nieuwe trainingsmethode die DD-PPO heet en die ook met de open source-community wordt gedeeld. Het volgende doel is om een nog geavanceerder model te ontwikkelen dat vergelijkbare resultaten kan bereiken met alleen een camera, zonder dat er kompas- of GPS-gegevens nodig zijn.
6 uur geleden
