Мир для ИИ: Геометрическая основа для обучения в виртуальной реальности

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что создание реалистичных виртуальных миров, основанных на точной геометрической реконструкции, является ключевым фактором для успешного обучения и оценки интеллектуальных агентов.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Для оценки производительности моделей в различных условиях, исследователи используют геометрически обоснованную среду, где результаты сравниваются на тестовом наборе данных, различающемся по цветам, что позволяет выявить влияние окружения на эффективность алгоритмов и проанализировать их устойчивость к изменениям параметров среды.

Исследование демонстрирует превосходство подходов, основанных на LiDAR-Visual SLAM и метрической реконструкции, над методами видео-реконструкции для создания достоверных симуляций для воплощенного ИИ.

Воссоздание реалистичных и воспроизводимых сред для обучения систем искусственного интеллекта, взаимодействующих с окружающим миром, остается сложной задачей. В статье ‘Wanderland: Geometrically Grounded Simulation for Open-World Embodied AI’ представлена новая платформа, обеспечивающая высокоточную геометрическую реконструкцию и фотореалистичную симуляцию масштабных городских сцен. Показано, что использование данных LiDAR в сочетании с визуальным SLAM существенно повышает надежность обучения и оценки политик навигации, превосходя подходы, основанные исключительно на видео-реконструкции. Способствует ли это создание действительно универсальной тестовой среды для разработки embodied AI и дальнейшему прогрессу в области робототехники?

Преодолевая Разрыв Между Реальностью и Симуляцией: Вызовы Сбора Данных

Для обучения надежных воплощенных агентов искусственного интеллекта требуется колоссальный объем данных, отражающих реальный мир. Сбор и аннотация этих данных сопряжены со значительными финансовыми затратами и логистическими сложностями. Каждый новый сценарий, будь то навигация по незнакомому помещению или взаимодействие с разнообразными объектами, требует обширных размеченных данных, что ограничивает масштабируемость и обобщающую способность таких систем. Более того, получение данных в сложных или опасных условиях может быть непрактичным или даже невозможным, что создает существенные препятствия для развития автономных агентов, способных эффективно функционировать в реальном окружении. Это подчеркивает необходимость поиска альтернативных методов обучения, включая использование симуляций и синтетических данных, для преодоления дефицита реальных данных и ускорения прогресса в области воплощенного ИИ.

Существующие наборы данных, такие как Matterport3D и ScanNet, несомненно, представляют ценность для обучения агентов искусственного интеллекта, однако их возможности в плане обобщения ограничены из-за недостаточного разнообразия и масштаба. Эти базы данных, как правило, охватывают относительно небольшое количество помещений и сценариев, что затрудняет адаптацию обученных моделей к новым, незнакомым условиям реального мира. Ограниченное количество представленных объектов, вариаций освещения и типов помещений может приводить к предвзятости и снижению производительности в ситуациях, не отраженных в исходных данных. Таким образом, для создания действительно надежных и универсальных интеллектуальных систем требуется значительно расширить объемы и разнообразие обучающих данных, чтобы обеспечить их способность успешно функционировать в широком спектре реальных сред.

Создание высокоточных, настраиваемых виртуальных сред представляется ключевым фактором для преодоления ограничений, связанных с обучением воплощенного искусственного интеллекта. В отличие от зависимости от дорогостоящих и труднодоступных реальных данных, детально проработанные симуляции позволяют генерировать практически неограниченные объемы информации, адаптированной к конкретным задачам. Эти среды, в которых можно произвольно изменять параметры окружения и сценарии, обеспечивают возможность контролируемого обучения и тестирования алгоритмов, значительно ускоряя процесс разработки и повышая обобщающую способность искусственного интеллекта. Использование таких сред позволяет создавать разнообразные ситуации, которые сложно или невозможно воспроизвести в реальном мире, что способствует развитию более надежных и адаптивных интеллектуальных систем.

Существующие наборы данных для обучения навигации роботов различаются по качеству 3D-реконструкции и масштабу, при этом классические наборы ограничиваются интерьерами, а наборы, включающие экстерьеры, часто страдают от неточностей.

Новое Поколение Симуляций: От 3D-Реконструкции к Рендерингу

Vid2Sim представляет собой мощную платформу для создания симулированных окружений на основе реальных видеозаписей. В основе её работы лежит метод Structure from Motion (SfM), позволяющий реконструировать трехмерную геометрию сцены по последовательности двумерных изображений. SfM анализирует ключевые точки на кадрах видео и определяет их положение в трехмерном пространстве, что позволяет создать детальную и геометрически точную модель окружения. Этот подход позволяет автоматически генерировать симуляционные среды, значительно сокращая время и ресурсы, необходимые для ручного моделирования, и обеспечивая реалистичность, необходимую для обучения и тестирования систем искусственного интеллекта.

Использование 3D Gaussian Splatting в Vid2Sim позволяет создавать визуально убедительные и фотореалистичные симуляции, значительно повышая реалистичность обучающей среды. В отличие от традиционных методов, Gaussian Splatting представляет сцену как набор 3D-гауссиан, что обеспечивает высокую детализацию и скорость рендеринга. Этот подход позволяет эффективно моделировать сложные освещение и текстуры, что критически важно для обучения агентов, взаимодействующих с виртуальной средой. В результате, симуляции, созданные с использованием данной технологии, обеспечивают более правдоподобный опыт и способствуют улучшению производительности обученных моделей.

Предлагаемый фреймворк обеспечивает геометрически точное моделирование для систем искусственного интеллекта, работающих в открытом мире. Необходимость метрической точности подтверждается улучшением ключевых показателей эффективности на 0.08627 по сравнению с методами реконструкции, основанными исключительно на визуальной информации. Это означает, что для надежной оценки и сравнения производительности агентов ИИ в реалистичных средах критически важно, чтобы симуляция соответствовала реальным метрическим характеристикам пространства, а не только визуально правдоподобно выглядела.

Для обучения и оценки навигационных политик мы разработали конвейер обработки данных, который преобразует многосенсорные данные, полученные в реальных городских условиях с помощью MetaCam, в глобальное метрическое облако точек, оптимизированную 3DGS-модель и надежную коллизионную сетку, интегрированные в единую сцену Universal Scene Description (USD) для использования в Isaac Sim.

Обучение Разумных Агентов: Обучение с Подкреплением в Симуляции

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) является ключевым методом для тренировки воплощенных агентов искусственного интеллекта, предназначенных для навигации и взаимодействия с окружающей средой. В основе RL лежит принцип обучения посредством проб и ошибок, где агент получает вознаграждение или штраф за свои действия, стремясь максимизировать суммарное вознаграждение. Агент изучает оптимальную стратегию поведения, взаимодействуя с виртуальной или реальной средой, и адаптируя свои действия на основе полученной обратной связи. Этот подход позволяет агентам осваивать сложные задачи, такие как автономная навигация, манипулирование объектами и решение задач планирования, без явного программирования каждого шага.

Интеграция алгоритмов обучения с подкреплением (RL) с платформами симуляции, такими как Habitat и Isaac Sim, позволяет агентам осваивать эффективные стратегии навигации в виртуальных средах. Habitat предоставляет реалистичные 3D-модели интерьеров и инструменты для создания сложных сценариев, в то время как Isaac Sim ориентирован на робототехнику и предлагает возможности моделирования физических взаимодействий. Использование симуляций значительно ускоряет процесс обучения по сравнению с реальными экспериментами, позволяя агентам накапливать опыт в контролируемых условиях и избегать дорогостоящих или опасных ситуаций. Обучение в симуляции позволяет эффективно исследовать пространство состояний и находить оптимальные политики навигации, которые затем могут быть перенесены на реальные системы.

GaussGym представляет собой специализированную платформу для обучения агентов, использующую симуляции на основе 3D Gaussian Splatting. Данный подход позволяет достичь высокой точности навигации, подтвержденной результатом Absolute Trajectory Error (ATE) в 30 см. В отличие от традиционных методов симуляции, основанных на полигональных моделях, Gaussian Splatting обеспечивает более реалистичное и эффективное представление сцены, что положительно сказывается на качестве обучения агентов и их способности к обобщению в реальных условиях. Платформа предоставляет инструменты для настройки среды, обучения моделей и оценки производительности агентов, упрощая процесс разработки и тестирования алгоритмов навигации.

Трехмерная реконструкция, полученная с помощью LIV-SLAM, представляет собой глобальное цветное облако точек, упрощенное для наглядности.

Обеспечение Реализма и Обобщения: Семантическая Согласованность и Визуальная Верность

Качество симуляции определяется не только визуальной реалистичностью, но и семантической согласованностью — корректным представлением объектов и окружающей среды. Недостаточно создать визуально правдоподобную сцену; необходимо, чтобы каждый элемент в ней был правильно идентифицирован и классифицирован. Например, симуляция, где стул ошибочно распознается как стол, может привести к серьезным ошибкам в обучении роботов или тестировании алгоритмов автономного вождения. Поэтому, обеспечение семантической точности является ключевым фактором для создания достоверных и полезных симуляций, позволяющих надежно переносить полученные результаты в реальный мир. Игнорирование этого аспекта может привести к непредсказуемому поведению систем в реальных условиях, несмотря на высокую визуальную достоверность симуляции.

Для обеспечения достоверности симуляций, используемых в робототехнике и компьютерном зрении, инструменты, такие как DINOv3 и Grounded SAM 2, играют ключевую роль в оценке и повышении семантической точности виртуальных сред Isaac Sim. Эти алгоритмы позволяют не просто визуально реалистично отображать объекты, но и корректно идентифицировать их смысл и взаимосвязи. DINOv3, благодаря своим возможностям самообучения, помогает выявлять несоответствия в семантической разметке, а Grounded SAM 2 обеспечивает точную сегментацию объектов на изображениях, что критически важно для обучения роботов взаимодействию с окружающим миром. Благодаря применению этих инструментов, симуляции становятся более надежными и применимыми для обучения и тестирования алгоритмов, используемых в реальных робототехнических системах.

Для достижения высокой точности в симуляциях, был разработан комплексный подход, использующий данные, полученные с помощью MetaCam, и алгоритм одновременной локализации и построения карты (SLAM), объединяющий данные лидара, инерциальных измерений и визуальной информации (LiDAR-Inertial-Visual SLAM или LIV-SLAM). Результаты показали, что данный метод позволяет достичь относительной ошибки траектории (RTE) всего в 5 градусов. Это значительно превосходит показатели, достигаемые при использовании исключительно визуальных методов, где даже после калибровки масштаба ошибки оставались сопоставимыми по величине. Такая повышенная точность критически важна для реалистичных симуляций и надежной работы автономных систем в виртуальной среде.

Сравнение различных методов синтеза изображений демонстрирует, что использование DINOv3 и Grounded SAM 2 позволяет достичь высокой степени фотореалистичности и семантической согласованности в симуляции сенсорных данных, визуализируя ключевые признаки объектов и эффективно фильтруя передний план.

Исследование, представленное в данной работе, подтверждает важность геометрически точных сред для эффективного обучения систем воплощенного искусственного интеллекта. Авторы демонстрируют, что использование LiDAR-Visual SLAM и тщательная реконструкция позволяют создать симуляции, значительно превосходящие по качеству видео-ориентированные методы 3D-реконструкции. Как однажды заметила Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект должен быть создан, чтобы расширять возможности человека, а не заменять его». Данный подход к созданию симуляций напрямую способствует этой цели, обеспечивая более надежную и реалистичную среду для обучения и оценки агентов, способных взаимодействовать с миром. Геометрическая точность является ключевым фактором, позволяющим агентам формировать корректное представление об окружающей среде и эффективно планировать свои действия.

Куда же дальше?

Представленная работа, несомненно, подчеркивает важность геометрической точности в симуляциях для воплощенного искусственного интеллекта. Однако, возникает вопрос: достаточно ли лишь точной реконструкции? Зачастую, упускается из виду влияние неявных, трудноизмеримых факторов — текстуры поверхности, микро-рельефа, даже незначительных изменений освещения — на поведение агента в виртуальном мире. Погоня за фотореализмом рискует заслонить более глубокие вопросы о том, как искусственный интеллект действительно воспринимает и взаимодействует с окружающей средой.

Особого внимания заслуживает проблема масштабируемости. Создание геометрически точных симуляций для крупных, динамичных сред — задача, требующая значительных вычислительных ресурсов. Неизбежно возникает компромисс между точностью и эффективностью. Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке алгоритмов, способных эффективно представлять и обновлять сложные среды, сохраняя при этом необходимый уровень детализации. Важно также изучить возможности использования процедурной генерации для создания разнообразных и реалистичных симуляций.

И, пожалуй, самое главное — необходимо переосмыслить критерии оценки. Достаточно ли простого переноса обучения из симуляции в реальный мир? Необходимо разработать более строгие метрики, учитывающие не только производительность агента, но и его способность адаптироваться к непредсказуемым условиям и неопределенности. В конечном итоге, успех воплощенного искусственного интеллекта будет зависеть не столько от совершенства симуляции, сколько от способности агента учиться и развиваться в реальном мире.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.20620.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-27 02:56