Learning the Right Abstraction: Neural Reduced Dynamics for Complex Robot Control
Questo articolo introduce un framework di Neural Reduced Dynamics (NRD) che apprende astrazioni di stato ottimali per consentire un addestramento delle policy rapido e ad alto throughput in modelli semplificati, ottenendo un trasferimento zero-shot di successo e prestazioni di controllo superiori in simulazioni robotiche complesse e ad alta fedeltà.
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I robot che si muovono nel mondo reale affrontano un problema fondamentale: la fisica del loro movimento è incredibilmente complicata. Quando un veicolo con ruote percorre un terreno di suolo morbido, o una piattaforma cingolata scala una collina rocciosa, il terreno risponde in modi difficili da prevedere. Per costruire un robot in grado di gestire queste condizioni, gli ingegneri si affidano spesso a simulazioni al computer che imitano il mondo reale con estrema precisione. Queste simulazioni calcolano come ogni ruota, ogni maglia del cingolo e ogni granello di sabbia interagiscano tra loro. Tuttavia, questa precisione ha un prezzo elevatissimo. Eseguire queste simulazioni dettagliate è così lento che un computer impiegherebbe anni per imparare un compito semplice, come guidare un'auto attraverso un campo, perché il computer non riesce a girare abbastanza velocemente da tentare milioni di diversi approcci.
Per risolvere questo problema, i ricercatori si sono rivolti a un approccio diverso: insegnare al robot utilizzando una versione semplificata del mondo. Questo è simile a come un pilota potrebbe addestrarsi in un simulatore di volo che cattura la sensazione del volo senza dover modellare ogni singola molecola d'aria. La sfida consiste nel sapere esattamente cosa mantenere e cosa scartare. Se la simulazione è troppo semplice, il robot apprende cattive abitudini che falliscono nella realtà. Se è troppo complessa, l'apprendimento è troppo lento. La domanda diventa: qual è il giusto livello di dettaglio per rendere il robot intelligente ma veloce?
Un team di ricercatori dell'Università del Wisconsin–Madison ha sviluppato un nuovo metodo per rispondere a questa domanda. Hanno creato un sistema che apprende una versione "ridotta" della fisica di un robot. Invece di cercare di prevedere ogni singolo dettaglio di una macchina complessa, il loro sistema impara a tracciare solo le variabili specifiche che contano per il compito da svolgere. Per un veicolo, questo potrebbe significare tracciare la velocità con cui le ruote girano e quanto peso preme su di esse, ignorando la posizione esatta di ogni vite nel motore. Per un braccio, potrebbe significare tracciare l'angolo delle articolazioni calcolando la posizione della mano tramite una matematica semplice esterna al processo di apprendimento. Ciò consente al computer di eseguire la simulazione migliaia di volte più velocemente rispetto a prima, rendendo possibile addestrare un robot attraverso tentativi ed errori in pochi minuti anziché in anni.
I ricercatori hanno testato questa idea su due robot molto diversi. Il primo era un veicolo di tipo militare progettato per guidare su terreni accidentati e irregolari. Hanno addestrato un sistema di controllo all'interno del loro modello veloce e semplificato per seguire un percorso specifico attraverso tre tipi di terreno: terreno duro e piatto, suolo morbido in cui le ruote affondano e terreno duro e sconnesso che il robot non aveva mai visto prima. Quando hanno preso il robot addestrato e l'hanno riportato nel simulatore lento ad alta fedeltà per vedere se fosse effettivamente in grado di svolgere il lavoro, ha avuto successo. Il robot ha seguito il percorso con alta precisione su tutte e tre le superfici. Sorprendentemente, il singolo robot addestrato sul modello semplificato si è comportato meglio dei robot addestrati separatamente per ogni specifico tipo di terreno. È riuscito persino a gestire perfettamente il terreno sconnesso, nonostante non vi fosse mai stato addestrato, dimostrando che il modello semplificato aveva appreso le vere regole della guida piuttosto che limitarsi a memorizzare i dati di addestramento.
Il secondo test ha coinvolto un veicolo cingolato dotato di un braccio robotico. In questo caso, i ricercatori hanno diviso il problema in due compiti separati. Primo, hanno insegnato al veicolo come guidare verso un punto specifico al suolo. Secondo, hanno insegnato al braccio come muovere la mano verso un punto specifico nello spazio. In entrambi i casi, hanno utilizzato i loro modelli veloci e semplificati per addestrare i sistemi di controllo. I risultati sono stati sorprendenti. Il veicolo è andato verso cento target differenti e si è fermato entro un quarto di metro dall'obiettivo ogni singola volta. Il braccio robotico ha raggiunto novantasette dei cento target con una precisione di soli cinque centimetri, senza mai colpire il terreno o il veicolo stesso. I modelli semplificati giravano circa quattro ordini di grandezza più velocemente del simulatore dettagliato, il che significa che il processo di addestramento che avrebbe richiesto mesi nel sistema lento è stato completato in meno di un'ora.
La scoperta chiave di questo lavoro è che il modo migliore per semplificare il mondo di un robot non è renderlo più piccolo, ma renderlo più intelligente su ciò che mantiene. I ricercatori hanno scoperto che la giusta semplificazione dipende interamente da ciò che il robot sta cercando di fare. Per il veicolo, le cose più importanti da tracciare erano le forze sugli pneumatici e la velocità delle ruote, poiché queste determinano come il veicolo scivola o affonda. Per il braccio, le cose più importanti erano gli angoli delle articolazioni, poiché la posizione della mano è solo un risultato matematico di quegli angoli. Mantenendo solo la fisica essenziale e calcolando il resto con formule semplici, il sistema ha conservato abbastanza accuratezza da funzionare nel mondo reale, guadagnando al contempo la velocità necessaria per imparare.
Questo approccio non dimostra ancora che questi robot possano lavorare sull'hardware fisico nel mondo reale, poiché i test sono stati condotti interamente all'interno di un computer. Tuttavia, i risultati mostrano che un modello semplificato e attentamente progettato può servire come un potente ponte tra la lenta e accurata fisica del mondo reale e l'apprendimento massivo e veloce necessario per insegnare a un robot. Suggerisce che non abbiamo bisogno di simulare tutto per insegnare a un robot; dobbiamo solo simulare le cose giuste. Concentrandosi sulla fisica specifica che controlla un compito, gli ingegneri possono ora addestrare macchine complesse a gestire ambienti difficili con una velocità e una flessibilità che prima erano fuori portata.
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