WARP-RM: A Warp-Augmented Relative Progress Reward Model for Data Curation
El artículo presenta WARP-RM, un modelo de recompensa totalmente autosupervisado que genera señales de progreso relativo densas a partir de demostraciones exitosas con deformación temporal para habilitar WARP-BC, un método de clonación de comportamiento que mejora significativamente el rendimiento del robot en tareas de largo horizonte mediante el filtrado y la reponderación de fragmentos de acciones provenientes de datos de calidad mixta.
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Los robots han luchado durante mucho tiempo para aprender observando a los humanos. Mientras que una persona puede echar un vistazo a una tarea y comprender el flujo del movimiento, un robot entrenado con datos de video suele aprender también los errores junto con los aciertos. Si un operador humano hace una pausa para pensar, manipula torpemente un objeto o intenta un agarre torpe antes de tener éxito, el robot ve estas vacilaciones como parte del camino correcto. Este es un problema particular para tareas largas y complejas como doblar la ropa o ensamblar objetos, donde un solo momento de confusión puede descarrilar toda la secuencia. Durante años, los investigadores han intentado enseñar a los robots a ignorar estos malos momentos, pero la mayoría de los métodos requerían etiquetas humanas costosas para marcar exactamente dónde ocurrió un error, o descartaban clips de video enteros si contenían cualquier error, desperdiciando movimientos de recuperación valiosos ocultos dentro de demostraciones imperfectas.
Un equipo de investigadores de la Universidad de California, Berkeley, y la Universidad de Stanford ha desarrollado una nueva forma de enseñar a los robots a distinguir entre el movimiento productivo y el tiempo perdido sin necesidad de etiquetas humanas. Crearon un sistema llamado WARP, que significa Warp-Augmented Relative Progress (Progreso Relativo Aumentado por Deformación). En lugar de pedir a un humano que observe horas de video y dibuje cuadros alrededor de los buenos y malos momentos, los investigadores enseñaron a la computadora a comprender la velocidad y la dirección del progreso reproduciendo los videos a diferentes velocidades e incluso en reversa. Al entrenar al robot para reconocer cómo se ve el progreso "hacia adelante" en comparación con el movimiento "hacia atrás" o estancado, el sistema aprendió a asignar una puntuación a cada fotograma de un video. Esta puntuación le dice al robot qué tan rápido avanza la tarea, si está estancada o si en realidad está retrocediendo.
Los investigadores probaron esta idea en un robot físico con dos brazos, pidiéndole que doblara camisetas que estaban arrugadas en un contenedor. Crearon conjuntos de datos de entrenamiento de calidad variable. En los mejores conjuntos de datos, las demostraciones humanas eran rápidas y eficientes. En los peores conjuntos de datos, las demostraciones humanas estaban llenas de pausas, reintentos y largos periodos de manipulación torpe. Cuando entrenaron un sistema de aprendizaje de robots estándar con estos videos desordenados y de baja calidad, el robot falló casi por completo. Se quedaba atrapado en bucles de pequeños ajustes inútiles, incapaz de terminar la tarea. Sin embargo, cuando utilizaron el nuevo sistema WARP para filtrar los datos, los resultados cambiaron drástmente. El sistema identificó automáticamente las partes lentas y vacilantes de los videos y redujo su importancia, manteniendo los momentos rápidos y decisivos. En los conjuntos de datos desordenados donde el robot estándar falló veinte de veinte veces, el robot entrenado con WARP tuvo éxito diecinueve de veinte veces. También dobló las camisas casi dieciocho veces más rápido que el robot estándar cuando se le dio la misma calidad de datos deficiente.
El equipo no se detuvo con las camisetas. También probaron el método en una tarea en la que el robot tenía que colocar botellas de plástico en un contenedor. En el mundo real, el nuevo sistema colocó setenta y cuatro de ochenta botellas, mientras que el sistema estándar logró solo cincuenta y nueve. El nuevo robot colocó las botellas más rápido y con más consistencia. Para asegurarse de que estos resultados no fueran solo un golpe de suerte del hardware específico del robot, los investigadores realizaron una simulación masiva con quinientos doce escenarios diferentes. En esta prueba virtual, el nuevo sistema colocó 290 botellas por hora, superando significativamente al sistema estándar, que gestionó 237 botellas por hora. Incluso cuando se comparó con otros métodos avanzados que intentan limpiar los datos, el nuevo enfoque produjo consistentemente los resultados más rápidos y fiables.
Una parte clave de por qué esto funciona es cómo el sistema aprende a reconocer el progreso. Los investigadores no le dijeron a la computadora cómo se ve una "camiseta doblada". En su lugar, tomaron videos exitosos de humanos doblando camisetas y los reprodujeron a velocidades aleatorias, a veces ralentizándolos hasta que parecían un movimiento extremadamente lento y otras veces acelerándolos. También reprodujeron algunos videos en reversa. Luego se le pidió a la computadora que adivinara cuánto tiempo había transcurrido entre el inicio de un clip y el momento actual. Al aprender a predecir el tiempo transcurrido en estas versiones deformadas y desordenadas del video, la computadora aprendió a comprender el ritmo natural de la tarea. Aprendió que un movimiento rápido y suave generalmente significa que la tarea avanza, mientras que un movimiento lento y brusco o un movimiento hacia atrás significa que la tarea está estancada o fallando. Esto permitió al sistema generar una puntuación continua para cada fotograma de video, diciéndole al robot exactamente a qué partes de la demostración prestar atención y cuáles ignorar.
Los investigadores descubrieron que simplemente desechar los malos videos no era suficiente. La estrategia más efectiva era mantener los videos desordenados pero cambiar la forma en que el robot aprendía de ellos. El sistema tomaba un fragmento de acción del video y observaba la puntuación de progreso al final de ese fragmento. Si la puntuación era alta, lo que significa que la tarea avanzaba rápidamente, el robot aprendía de ese fragmento con máxima intensidad. Si la puntuación era baja o negativa, lo que significa que el robot estaba vacilando o moviéndose hacia atrás, el sistema o bien ignoraba ese fragmento por completo o aprendía de él de forma muy leve. Este enfoque permitió al robot aprender de los movimientos de recuperación que los humanos hacían cuando dejaban caer una camisa y la recogían, sin aprender el pánico y la vacilación que causaron la caída en primer lugar.
Este trabajo sugiere que los robots no necesitan demostraciones humanas perfectas para aprender habilidades complejas. Pueden aprender de datos desordenados del mundo real si tienen una forma de entender el flujo del tiempo y el progreso dentro de esos datos. Los investigadores señalaron que su método depende de un tipo específico de aumentación de datos donde los videos se reproducen en reversa, lo cual es físicamente imposible para un robot real hacer. Sin embargo, el sistema aún aprendió patrones útiles de este entrenamiento artificial. Si bien el método no es una solución mágica que funcione para todas las tareas posibles, proporciona una nueva y poderosa herramienta para enseñar a los robots a ignorar el ruido del error humano y enfocarse en la señal de la acción exitosa. El equipo ha puesto su código y sus datos a disposición para que otros investigadores puedan probar estas ideas en sus propios robots y tareas, lo que potencialmente conducirá a una nueva generación de robots que puedan aprender rápidamente de el mundo imperfecto y cotidiano.
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