Роботлар ўқитиладиган виртуал оламлар

**Роботлар ўқитиладиган виртуал дунёлар**

Фреддо исмли робот офис бўйлаб юриб бориб, ходим томонидан унга узатилган пластик шишани қабул қилиб олади.

Яқинда бир робот Усейн Болтнинг 100 метрга югуриш бўйича рекордини янгилаганини ҳисобга олсак, бу унчалик ҳайратланарли ютуқ эмас.

Ҳайратланарли томони шундаки, Фреддо юришни, шишани танишни ва уни олишни қанчалик тез ўрганганидадир. Бу қобилиятлар атиги бир неча дақиқа ичида ишлаб чиқилди ва Фреддога юкланди. Унинг яратувчилари рақобатчи тизимларга худди шу кўникмаларни ўрганиш учун кунлаб вақт керак бўлиши мумкинлигини айтишмоқда.

Мен Кембриждаги Vsim номли Британия стартапидаман. Асосчилар Мишел Лу ва Кир Стори бир кун келиб уларнинг дастурий таъминоти уйларда ва иш жойларида ҳаракатлана оладиган ҳамда фойдали вазифаларни бажара оладиган роботларни бошқаришига умид қилишмоқда.

Аммо олдинда ҳали узоқ йўл бор.

«Робототехникада ғалати вазият юзага келган, чунки биз инсон сифатида жуда қийин деб ҳисоблайдиган нарсаларни, масалан, гимнастикани роботларга анча яхши бажартириш мумкин. Инсонлар жуда уста бўлган нарсалар, масалан, нозик ҳаракатлар эса роботлар учун жуда қийин», дейди Стори.

Фреддонинг қобилиятлари виртуал муҳитда ишлаб чиқилган бўлиб, у ерда вазифа компьютер симуляциясида миллионлаб марта бажарилиши мумкин. Энг яхши ечим, яъни стратегия аниқлангандан сўнг, у юклаб олиниши ва жисмоний робот — бу ҳолатда Фреддо томонидан ишлатилиши мумкин.

Виртуал симуляциялар роботларни ўқитиш учун кенг қўлланиладиган усулдир. Технология гиганти Nvidia компаниясида шу тарзда ишлайдиган Isaac Sim тизими мавжуд — Лу ва Стори иккаласи ҳам унинг дастлабки версияси устида ишлаган.

2022 йилда улар ўзларининг ўқув муҳити ва бошқа воситаларини яратиш учун Vsim компаниясини ишга туширишга қарор қилишди.

Ишни нолдан бошлаш Лу ва Сторига дастурий таъминотни оптималлаштириш имконини берди, шунда у сунъий интеллектда ишлатиладиган кучли компьютер чипларидан, яъни график процессорлардан (GPU) фойдалана оладиган бўлди.

«Ушбу робототехника симуляцияларининг аксарияти учун биз ишлатган асосий алгоритмлар 1970 ва 1980 йилларга бориб тақалади, аммо бу алгоритмлар GPU'лар учун унчалик мос эмас», дейди Стори.

Бир неча ой ичида улар ўз тизимлари илгари кўрган ҳар қандай нарсадан анча тезроқ ишлай олишини англаб етишди.

«Ўн саккиз ой ичида биз тўлиқ ишлайдиган, ўта юқори самарали симуляторни яратдик», дейди Лу.

Дастурий таъминот шу қадар самаралики, у Фреддо олиб юрадиган қурилманинг ўзида ҳам ишлай олади. Бу дегани, робот ҳаракатланаётган вақтда ўн минглаб симуляцияларни амалга ошириши мумкин.

«У содир бўлиши мумкин бўлган 20 000 хил турли хил вазиятлар комбинацияси учун тахминан бир сония олдинга қарай олади», деб тушунтиради Стори.

Бу оддий уй каби тартибсиз муҳитда ишлайдиган робот учун жуда муҳим бўлади.

«Робот назоратидан ташқаридаги нарсалар, масалан, одамлар, ҳайвонлар ёки ҳатто бошқа роботлар стратегияни ўзгартиришни талаб қиладиган ишларни қилиши мумкин. Бу кутилмаган ҳодисалар жуда тез содир бўлиши мумкин ва робот ўз ҳаракатлари хавфсиз ва вазифага мувофиқ қолишини таъминлаш учун тез мослаша олиши керак», дейди Лу.

Vsim — бу технология устида 10 нафар муҳандис ишлаётган стартап. Nvidia эса соҳанинг нариги чеккасида жойлашган. У СИ компьютер чиплари бозорида устунлик қилади ва юзлаб муҳандисларга эга етакчи робототехника дастурий таъминоти бўлимига эга.

У роботлар ишлаб чиқармайди; бунинг ўрнига ташкилотларга уларни ўқитиш ва бошқаришда ёрдам бериш учун мўлжалланган дастурий таъминотлар тўпламини таклиф этади.

Бунга виртуал симуляция ўқув тизимлари ва Cosmos деб номланувчи «дунё модели» киради, у роботга реал дунё физикасини ва у ҳаракатланаётганда атроф-муҳит қандай ўзгариши мумкинлигини тушуниш имконини беради.

Аммо Nvidia ихтиёридаги кучли ҳисоблаш ресурслари бўлса ҳам, дастурий таъминот реал дунё ҳақида фақат асосий тушунчани беради.

«Манипуляция, яъни шунчаки шишани ушлаб олиш — бу унчалик қийин эмас. Муаммо узоқ муддатли вазифаларни бажаришни бошлаганингизда юзага келади, масалан, мен: "Шишани олишингни, уни тўлдиришингни ва бориб қуйишингни хоҳлайман", деганимда», дейди Nvidia компаниясининг робототехника бўйича маҳсулот директори Спенсер Хуанг.

Шунга қарамай, у жиддий ютуқларга эришилаётганига ишончи комил. Бу йил Nvidia роботларни ўқитиш учун виртуал муҳитларни яратишда ва ўқитиш натижалари ҳақиқатан ҳам ишлашини текширишда ёрдам бериш учун СИ агентларидан фойдаланишни бошлади.

«Виртуал дунёни яратиш ва уни сканерлаш ҳақида гапирганимизда — бунинг катта қисми аслида қўл меҳнатидир.

Биз бунга шунчаки агентларни жалб қиляпмиз... бу бизга аслида улкан ишчи кучини берди», дейди Хуанг.

Симуляция роботларни ўқитишнинг ягона йўли эмас. Улар одамларни кузатиш ёки видео намойишлар орқали ҳам ўрганишлари мумкин.

Рика Антонова 2015 йилдан бери робототехника соҳасида ишлайди ва ҳозирда Кембриж университетининг Компьютер фанлари ва технологиялари департаменти доценти ҳисобланади.

Антонова 2021 йилдан бери Google компаниясининг DeepMind бўлимига тегишли бўлган MuJoCo номли ўқув тизими билан ишлайди. Бу очиқ кодли дастурий таъминот бўлиб, тадқиқотчилар ундан бепул фойдаланишлари ва кодни ўзгартиришлари мумкин.

«У жуда ва жуда қулай. Шунинг учун тадқиқот гуруҳлари ёки кичик стартаплар учун бу фойдали», дейди у.

Унинг айтишича, Vsim ёндашуви — ўта тезкор симуляция — истиқболлидир.

«Агар сизда жуда ва жуда тезкор симулятор бўлса, унда роботингиз ўз ҳаракатини қандай созлашни ўйлаётган бир неча сония ичида юз миллионлаб намуналарни симуляция қилишингиз мумкин ва кейин ҳаракатни деярли реал вақтда ўзгартира оласиз», дейди у.

Аммо симуляция қилинган муҳитлар реал дунёнинг тахминий кўриниши бўлиб қолмоқда, бу эса нималарни ўргатиш мумкинлигини чеклайди.

«Симуляцияда моделлаштириш қийин бўлган баъзи нарсалар мавжуд, масалан, жуда деформацияланувчан объектлар ва кесиш», дейди у.

Бу Нвидиа ва Всим'даги Лу ва Стори ҳал қилишга ҳаракат қилаётган муаммодир.

Лунинг айтишича, уларнинг тизими «аниқ симуляциялардан фойдаланган ҳолда тахминларни камайтирди, бу эса симуляцияларда бўлгани каби реалликда ҳам ҳақиқатан ишлайдиган моделларни ўқитиш имконини беради».

Яқинда Начо деб номланган иккинчи робот ушбу технологияни ривожлантиришга ёрдам беради.

Лунинг айтишича, бу уларнинг ривожланиш жараёнини тезлаштириши ва дастурий таъминотлари турли машиналарда ишлай олишини таъминлаши керак.

Ва, албатта, Фреддога ҳамроҳ бўлади.