OmniJARVIS: Revolution in der Robotik durch Vision-Language-Action-Modelle

In der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) gibt es ständige Bestrebungen, die Fähigkeiten von Maschinen zu erweitern. Ein besonders interessantes Forschungsgebiet ist die Entwicklung von Vision-Language-Action (VLA) Modellen, die die Verarbeitung von visuellen und sprachlichen Informationen mit der Fähigkeit zur Steuerung von Robotern kombinieren. Ein kürzlich veröffentlichtes Forschungspapier des Teams von DeepMind mit dem Titel "RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control" stellt einen bahnbrechenden Ansatz vor, der es ermöglicht, dass VLA-Modelle aus Internetdaten lernen und komplexe Aufgaben in realen Umgebungen ausführen können.

Verstehen von VLA-Modellen

Vision-Language-Modelle (VLM) sind eine Art von maschinellem Lernmodell, das sowohl visuelle Informationen als auch natürliche Sprache verarbeiten kann. Sie nehmen ein oder mehrere Bilder als Eingabe und erzeugen eine Sequenz von Token, die konventionell natürlichen Sprachtext repräsentieren. VLMs werden auf internetweiten Mengen von Bild- und Textdaten trainiert. Beispiele für vortrainierte VLMs sind das Pathways Language and Image model (PaLI-X) und das Pathways Language model Embodied (PaLM-E), die beide von Google entwickelt wurden und als Basismodelle für RT-2 verwendet wurden.

Das RT-2 Modell

Das Forschungspapier stellt das RT-2 Modell vor, eine Instanziierung eines VLA-Modells. RT-2 verwendet als Basis Googles VLMs PaLI-X und PALM-E und wird mit robotischen Trajektoriendaten feinabgestimmt, die während der Entwicklung des RT-1 Modells gesammelt wurden. Das Modell wird so angepasst, dass es Roboteraktionen als Texttoken ausgibt. Dieser einzigartige Ansatz ermöglicht es dem Modell, sowohl aus natürlichen Sprachantworten als auch aus robotischen Aktionen zu lernen und eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen.

Beeindruckende Generalisierung

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der Forschung ist die beeindruckende Generalisierungsfähigkeit des RT-2 Modells. Das Modell zeigt eine deutlich verbesserte Leistung bei neuen Objekten, Hintergründen und Umgebungen. Es kann Befehle interpretieren, die nicht in den Roboter-Trainingsdaten enthalten waren, und rudimentäre Überlegungen als Antwort auf Benutzerbefehle durchführen. Diese Überlegungsfähigkeiten resultieren aus der Fähigkeit des zugrunde liegenden Sprachmodells, Kettenüberlegungen anzuwenden. Beispiele für die Überlegungsfähigkeiten des Modells sind die Auswahl eines geeigneten Objekts als improvisierter Hammer (ein Stein) oder die Bestimmung des besten Getränks für eine müde Person (ein Energydrink). Diese Generalisierungsfähigkeiten sind ein großer Fortschritt im Bereich der Robotersteuerung.

Emergente Fähigkeiten

Ein weiterer spannender Aspekt des RT-2 Modells ist seine Fähigkeit, emergente Fähigkeiten zu zeigen. Durch die Nutzung des Wissens aus dem internetweiten Vortraining kann das Modell Aufgaben ausführen, die während des Trainings nicht explizit gelehrt wurden. Zum Beispiel kann es gelernte Fähigkeiten umfunktionieren, um Objekte in der Nähe semantisch angegebener Orte zu platzieren oder Beziehungen zwischen Objekten zu interpretieren, um zu bestimmen, welches Objekt zu wählen und wo es zu platzieren ist. Befehle wie "hebe die Tasche auf, die gleich vom Tisch fällt" oder "bewege die Banane zur Summe von zwei plus eins" erfordern Wissen, das aus webbasierten Daten übersetzt wurde. Diese emergenten Fähigkeiten demonstrieren die Kraft von VLA-Modellen, Wissen von internetweiten Daten auf die reale Robotersteuerung zu übertragen.

Vergleiche und Ablationen

Das Forschungspapier vergleicht auch die Leistung des RT-2 Modells mit mehreren Basismodellen. Die Ergebnisse zeigen, dass RT-2 die Basismodelle in Bezug auf Generalisierung und emergente Fähigkeiten übertrifft. Zusätzlich untersucht das Papier den Einfluss der Modellgröße und Trainingsstrategien auf die Generalisierungsleistung. Es wird festgestellt, dass größere Modelle und das gemeinsame Feinabstimmen mit Webdaten zu besseren Generalisierungsleistungen führen.

Beschränkungen und zukünftige Richtungen

Obwohl das RT-2 Modell großes Potenzial zeigt, gibt es noch Beschränkungen, die angegangen werden müssen. Die Berechnungskosten für den Betrieb großer VLA-Modelle in Echtzeit sind hoch, und es bedarf weiterer Forschung, um ihre Inferenzgeschwindigkeit zu optimieren. Zudem ist die Verfügbarkeit von Open-Source VLM-Modellen zur Feinabstimmung derzeit begrenzt. Zukünftige Forschung sollte sich darauf konzentrieren, Techniken zu entwickeln, um eine höhere Steuerfrequenz zu ermöglichen und mehr VLM-Modelle für das Training von VLA-Modellen zugänglich zu machen.

Schlussfolgerung

Das RT-2 Modell stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der Robotersteuerung dar. Durch die Kombination von visueller, sprachlicher und aktionsbasierter Verarbeitung zeigt dieses Modell beeindruckende Generalisierungsfähigkeiten und emergente Verhaltensweisen. Das Forschungspapier liefert wertvolle Einblicke in das Potenzial von VLA-Modellen und eröffnet neue Möglichkeiten für die Entwicklung intelligenter Roboter. Während Forscher weiterhin die Fähigkeiten von VLA-Modellen erforschen, können wir noch aufregendere Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz und Robotik erwarten.

Besonders faszinierend ist dieses Forschungsgebiet, da die Kombination von maschinellem Sehen, dem Verständnis der Umgebung und der Fähigkeit, die Umgebung zu beeinflussen, einen Weg zur agentiven subjektiven Erfahrung bieten könnte.

Bibliographie

   - https://deepmind.google/discover/blog/rt-2-new-model-translates-vision-and-language-into-action/
   - https://medium.com/@LawrencewleKnight/how-vision-language-action-models-are-revolutionizing-robotic-control-a627bbc0c249
   - https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-rt2-robotics-vla-model/
   - https://www.youtube.com/watch?v=o5ONDdbReAA
   - https://deepmind.google/discover/blog/shaping-the-future-of-advanced-robotics/
   - https://proceedings.mlr.press/v229/zitkovich23a/zitkovich23a.pdf
   - https://medium.com/@faryal.saud/rt-2-vision-language-action-models-transfer-web-knowledge-to-robotic-control-8cffbd038781
   - https://www.youtube.com/watch?v=F-irGcBneRc