Estás leyendo la publicación: ¡Agentes, reúnanse! Conozca AutoNeRF: un enfoque de IA diseñado para usar agentes autónomos para generar NeRF de escenas implícitas
Drones y robots. Se están volviendo cada vez más populares en los últimos años, con avances tecnológicos que los hacen más accesibles y capaces que nunca. Ahora tenemos una variedad de opciones, desde drones aéreos utilizados para fotografía y vigilancia hasta robots terrestres utilizados para fabricación y logística. Estas máquinas están transformando industrias y revolucionando la forma en que vivimos y trabajamos.
Además de ser juguetes divertidos para jugar, en realidad son un componente crítico en muchas tareas. Un área donde estas herramientas son particularmente prometedoras es en el campo de la navegación autónoma. Con la capacidad de explorar y mapear entornos desconocidos, estas máquinas tienen el potencial de admitir una amplia gama de aplicaciones, desde operaciones de búsqueda y rescate hasta agricultura de precisión y más.
Sin embargo, construir agentes de navegación autónomos efectivos es un gran desafío, particularmente cuando se trata de exploración. Necesitamos asegurarnos de que puedan operar en entornos desconocidos antes de que podamos confiar en ellos. Deben poder explorar su entorno y construir mapas precisos, todo sin intervención o supervisión humana.
Explorar entornos invisibles es un desafío importante en la construcción de agentes de navegación autónomos. Ha habido mucha investigación sobre políticas de exploración de entrenamiento para maximizar la cobertura, encontrar metas u objetos específicos y apoyar el aprendizaje activo. Los métodos de aprendizaje modular han sido particularmente efectivos para tareas incorporadas, ya que aprenden políticas de exploración que pueden crear mapas semánticos del entorno para la planificación y tareas posteriores, como la navegación por objetivos de objetos o imágenes.
Paralelamente, ha habido un importante cuerpo de trabajo sobre el aprendizaje de representaciones cartográficas implícitas basadas en Neural Radiance Fields (NeRF), que ofrecen una representación compacta y continua de la apariencia y la semántica en una escena 3D. Sin embargo, la mayoría de los enfoques para construir representaciones implícitas requieren datos recopilados por humanos. Pero, ¿te imaginas si pudiéramos construir representaciones implícitas sin depender de los humanos? Podríamos enviar drones autónomos, robots, etc., y mapear todo el lugar en 3D. Sería increíble, ¿verdad?
Bueno, reunámonos AutoNeRF. Capacita a agentes incorporados para explorar entornos invisibles de manera eficiente y recopilar datos de forma autónoma para generar NeRF. AutoNeRF es una política modular entrenada con Reinforcement Learning (RL) que puede explorar una escena 3D invisible para recopilar datos para entrenar un modelo NeRF de forma autónoma.
AutoNeRF permite que drones y robots autónomos recopilen los datos necesarios para entrenar representaciones neuronales implícitas de una escena. NeRF sirve como una representación continua y compacta de la densidad, la apariencia RGB y la semántica de la escena. Con AutoNeRF, el robot o dron se inicializa en un entorno desconocido y tiene la tarea de recopilar datos en un solo episodio dentro de un presupuesto de tiempo fijo. Las observaciones recopiladas por el agente durante este episodio se utilizan para entrenar el modelo NeRF, que luego se evalúa en varias tareas posteriores en robótica, incluido el mapeo, la representación de nuevas vistas, la planificación y el refinamiento de poses.
AutoNeRF tiene dos fases principales: Capacitación en políticas de exploración y Entrenamiento NERF. Durante el Capacitación en políticas de exploración fase, se entrena una política de exploración utilizando recompensas intrínsecas en un conjunto de entornos de entrenamiento. Esta política permite que el robot o dron navegue por la escena mientras recopila observaciones. En el Entrenamiento NERF fase, la política de exploración se utiliza para recopilar datos en escenas de prueba no vistas, donde se recopila una trayectoria por escena para entrenar el modelo NeRF. Finalmente, el modelo NeRF entrenado se evalúa en varias tareas posteriores para probar su efectividad en aplicaciones de IA incorporada.
Una de las ventajas clave de AutoNeRF es su capacidad para generar representaciones de mapas implícitos de alta calidad utilizando datos recopilados por agentes autónomos. Esto tiene implicaciones importantes para una variedad de aplicaciones, incluida la realidad virtual, la robótica y la conducción autónoma.
