在亞洲最大的IT展會(huì)Computex上，老黃介紹了Nvidia新推出的“Isaac Initiative”（以撒計(jì)劃），該計(jì)劃旨在為機(jī)器人提供高保真、高精度、高性能的模擬環(huán)境。 眾所周知，機(jī)器人模擬意義重大，有了它，工作人員無(wú)需為系統(tǒng)測(cè)試創(chuàng)建物理環(huán)境，這大大節(jié)約了時(shí)間和精力。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由一組輸入和輸出組成，其間含有隱藏層；深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則包含有多個(gè)隱藏層
近年來(lái)機(jī)器人的進(jìn)步大家有目共睹，從協(xié)作機(jī)器人到自動(dòng)駕駛汽車(chē)，人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）等概念被逐漸引入機(jī)器人系統(tǒng)。
當(dāng)前，一個(gè)機(jī)器人/AI行業(yè)的熱點(diǎn)話(huà)題是深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）。在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模式下，機(jī)器人通過(guò)數(shù)據(jù)集模擬訓(xùn)練可以習(xí)得圖像識(shí)別等技能，而在DNN算法下，機(jī)器人的識(shí)別率會(huì)獲得顯著提升，它同樣需要在數(shù)據(jù)集中進(jìn)行訓(xùn)練，因此機(jī)器人模擬至關(guān)重要。
機(jī)器人模擬需要環(huán)境和軟件支持。目前市面上的開(kāi)源平臺(tái)（機(jī)器人仿真軟件類(lèi)）其實(shí)有很多，如Gazebo，它能使用許多高性能物理引擎，如ODE、Bullet、Simbody和DART。但Nvidia選擇了虛幻4（引擎）和PhysX物理引擎的增強(qiáng)版本。
選擇它們是因?yàn)樗鼈兡鼙Ｕ夏M環(huán)境的真實(shí)性和高性能。機(jī)器人模擬對(duì)環(huán)境的要求很高，在Nvidia創(chuàng)建的機(jī)器人打曲棍球的環(huán)境中，球棍與球、球與球門(mén)之間的碰撞精度遠(yuǎn)超游戲。
此外，Nvidia還為機(jī)器人量身打造了Jetson Robotic參考平臺(tái)，該平臺(tái)基于Jetson TX2的軟件堆棧技術(shù)，能提供模塊化的構(gòu)件塊，幫助研究人員提高創(chuàng)建原型和仿真環(huán)境的效率。
虛擬模擬環(huán)境的搭建看起來(lái)并不簡(jiǎn)單，為什么包括Nvidia在內(nèi)的企業(yè)對(duì)此充滿(mǎn)熱情？其實(shí)這也是無(wú)奈之舉。
在真實(shí)的物理環(huán)境下，機(jī)器人訓(xùn)練耗時(shí)久、風(fēng)險(xiǎn)大。以工業(yè)機(jī)器人為例，一般一個(gè)分揀機(jī)器人被正式安裝到流水線(xiàn)上前需要進(jìn)行2—3個(gè)月的“集訓(xùn)”。不久前，伯克利大學(xué)研發(fā)的分揀機(jī)器人依靠機(jī)器人模擬，將訓(xùn)練時(shí)間縮短到了1天。而DNN的效率會(huì)更高。
如上圖所示，在有足夠算力的情況下，“以撒”可同時(shí)運(yùn)行多次多種模擬，這大大提高了機(jī)器人的“學(xué)習(xí)”效率，把耗時(shí)盡可能降到最低。“以撒”還可以對(duì)接到OpenAI Gym，這是一款研發(fā)和比較強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的工具包，含有一個(gè)供開(kāi)發(fā)者訓(xùn)練的工具集。
“以撒計(jì)劃”剛剛起步，未來(lái)它可能會(huì)實(shí)現(xiàn)模擬虛擬環(huán)境和現(xiàn)實(shí)環(huán)境中機(jī)器人與人的交互，給VR技術(shù)帶來(lái)新思路。“以撒”的命名讓人浮想聯(lián)翩，至于它能否逃離被媽媽“獻(xiàn)祭”的命運(yùn)，我們拭目以待。
