NVIDIA Unveils New AI Agent That Trains Robots

QNA

Washington: NVIDIA Research announced it has developed an AI agent called Eureka that can automatically generate algorithms to train robots.

According to the research paper released by the company, the agent leverages GPT-4’s natural language capabilities and combines it with reinforcement learning to help robots learn more complex skills.

Eureka was able to train a robotic hand to perform pen-spinning tricks as well as a human. The robot was also able to open drawers and cabinets, toss and catch balls and use scissors among 30 other tasks.
Reinforcement learning has enabled impressive wins over the last decade, yet many challenges still exist, such as reward design, which remains a trial-and-error process.

Eureka is a first step toward developing new algorithms that integrate generative and reinforcement learning methods to solve hard tasks.

The agent takes the robotic simulation environment as input context in the form of a code and then uses it to build reward functions or algorithms that help robots learn through a continuous trial and error method. Nvidia used its Isaac Gym, a physics simulation platform built on Nvidia Omniverse to test their experiments.

The company has open-sourced Eureka’s code and benchmarks so developers can build on the research and use the simulator platform on their own.
NVIDIA has been working on AI agents with another paper it released earlier this month around Voyager, an AI agent it built with GPT-4 that can autonomously play Minecraft.

Eureka is a unique combination of large language models and NVIDIA GPU-accelerated simulation technologies , Nvidia said adding that they believe that Eureka will enable dexterous robot control and provide a new way to produce physically realistic animations for artists.

قنا

واشنطن: أعلنت شركة إنفيديا أنها طورت وكيلا جديدا للذكاء الاصطناعي يسمى /يوريكا/ يشغله نموذج GPT-4 من OpenAI، وهو قادر على تعليم الروبوتات المهارات المعقدة بشكل مستقل.

وقالت الشركة اليوم، إن يوريكا يكتب الخوارزميات المكافأة بشكل مستقل، ودرب للمرة الأولى يدا آلية على أداء حيل سريعة في تدوير القلم، كما علم الروبوتات كيفية فتح الأدراج والخزائن، ورمي الكرات والتقاطها، والتلاعب بالمقص، من بين نحو 30 مهمة.

وأتاح التعلم المعزز على مدى العقد الماضي تحقيق مكاسب مذهلة، ومع ذلك لا تزال هناك العديد من التحديات، مثل تصميم المكافآت، التي تظل عبارة عن عملية تجربة وخطأ.

ويعد يوريكا الخطوة الأولى نحو تطوير خوارزميات جديدة قادرة على إدماج أساليب التعلم التوليدي والمعزز لحل المهام الصعبة.

كما نشرت إنفيديا أيضا مكتبة خوارزميات الذكاء الاصطناعي ليوريكا لكي يتمكن الأشخاص من تجربته باستخدام Nvidia Isaac Gym، وهو تطبيق مرجعي لمحاكاة الفيزياء لأبحاث التعلم المعزز.

وبنت إنفيديا Nvidia Isaac Gym بالاعتماد على Nvidia Omniverse، وهي منصة تطوير لبناء الأدوات والتطبيقات الثلاثية الأبعاد المعتمدة على إطار العمل OpenUSD.

ويعتمد العمل الحالي لشركة إنفيديا على الجهود السابقة، ومنها Voyager، وهو وكيل ذكاء اصطناعي مصمم بالاعتماد على GPT-4 وقادر على تشغيل لعبة ماين كرافت بشكل مستقل.

وقال المؤلفون في ورقة بحثية جديدة، إن يوريكا يستغل الجيل الجديد من أسلوب التعلم الألي ZSL، وكتابة التعليمات البرمجية، وقدرات التحسين السياقي للنماذج اللغوية الكبيرة المتطورة، مثل GPT-4، لإجراء التحسين التطوري على رمز المكافأة، إذ يمكن استخدام المكافآت الناتجة لاكتساب المهارات المعقدة من خلال التعلم المعزز.

وقالت إنفيديا، إن يوريكا هو عبارة عن مزيج فريد من النماذج اللغوية الكبيرة وتقنيات المحاكاة المسرعة بحدات معالجة الرسومات. وأضافت :”نعتقد أن يوريكا قادر على التحكم الذكي بالروبوت ويوفر طريقة جديدة لإنتاج الرسوم المتحركة الواقعية جسديا للفنانين”.