Uma equipe de pesquisadores da Universidade da Califórnia em Los Angeles (UCLA), sob a supervisão do Prof. Song-Chun Zhu, desenvolveu um ambiente virtual 3-D interativo para treinamento e avaliação de sistemas de IA. A plataforma deles, chamado VRKitchen, foi recentemente apresentado em um artigo pré-publicado no arXiv.

"Treinar robôs no mundo real é caro, lento e dificilmente reproduzível, "Tianmin Shu, um Ph.D. estudante da UCLA que realizou o estudo, disse TechXplore. "Por causa disso, nos últimos anos, testemunhamos um grande progresso na construção de plataformas virtuais 3D habilitadas para a física (por exemplo, AI2-THOR, House3D) onde agentes de IA incorporados podem caminhar e encontrar um objeto-alvo. "

Apesar de suas muitas vantagens, a maioria das plataformas virtuais existentes para treinamento de sistemas de IA não permite interações complexas com objetos físicos, que são muito comuns em situações do mundo real. Além disso, muitas dessas plataformas não permitem que humanos participem do treinamento de agentes dentro do ambiente virtual.

"Nesse trabalho, pretendemos construir uma plataforma virtual altamente interativa e realista, permitindo que os pesquisadores treinem e avaliem seus agentes de IA em uma grande variedade de tarefas do mundo real envolvendo manipulações de objetos complexos (por exemplo, cozinhar uma refeição), "Shu disse." Outro objetivo de nossa pesquisa é construir interfaces de RV que permitam aos humanos ensinar agentes de IA por meio de demonstrações no mesmo ambiente. "

VRKitchen, o ambiente virtual criado por Shu e seus colegas, é baseado no Unreal Engine 4, um conjunto de ferramentas geralmente usado por desenvolvedores de jogos para criar jogos ou simulações. Comparado aos ambientes virtuais existentes, VRKitchen tem duas vantagens principais.

Primeiro, em VRKitchen, um agente de IA pode realizar uma ampla gama de tarefas de cozimento com ricas mudanças de estado de objeto e objetivos de composição. Por exemplo, se um agente está aprendendo a fazer pizza, o ambiente virtual simula efeitos visuais do queijo sendo ralado, tomates sendo cortados e os ingredientes sendo colocados na massa.

"Nós realmente esperávamos que a capacidade de simular essas tarefas de cozinha complexas fizesse o VRKitchen se destacar de outras plataformas, "Xiaofeng Gao, Ph.D. estudante da UCLA que realizou o estudo, disse TechXplore.

Uma segunda vantagem do VRKitchen é que o agente incorporado navegando no ambiente virtual pode ser controlado por algoritmos de IA e usuários humanos. Isso permite que os humanos façam demonstrações para agentes de IA, para que este último possa adquirir conhecimento sobre como completar uma tarefa por meio da observação, ao invés de ter que aprender a tarefa de forma independente.

"Construímos três módulos principais no VRKitchen, "Gao explicou." (1) o motor de física baseado em UE4 (Unreal Engine 4) e o módulo de renderização fotorrealística com vários agentes humanóides, e um conjunto de cenas de cozinha personalizáveis ​​que consistem em vários móveis, utensílios de cozinha, ingredientes alimentares, containers, e ferramentas para atividades culinárias; (2) um módulo de interface de usuário que permite aos usuários ou algoritmos realizar tarefas por dispositivo de realidade virtual ou API Python; (3) uma ponte Python-UE4, que transfere comandos de alto nível para sinais de controle do motor e os envia para o agente. "

O ambiente virtual desenvolvido por Shu, Gao e seus colegas logo poderão ser usados ​​para treinar agentes acionados por uma ampla gama de técnicas de aprendizado de máquina em tarefas complexas que envolvem manipulação de objetos de baixa granularidade. Junto com VRKitchen, os pesquisadores apresentaram novos benchmarks de avaliação padronizados e ferramentas de coleta de dados, que são projetados para facilitar o uso de sua plataforma em ambientes de pesquisa.

"Abordagens populares na literatura recente que funcionam bem em ambientes virtuais mais simples não conseguem um desempenho decente nas tarefas de cozinha implementadas em nossa plataforma, impondo um novo desafio para a pesquisa de IA e destacando a importância de construir ambientes virtuais mais realistas e complexos, "" Shu disse. "We now plan to open source our platform and host standardized challenges (VR Chef Challenge) for the AI community. We are also working on building AI agents that can efficiently acquire complex skills by exploring the virtual world themselves as well as by learning from human demonstrations."

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