5 مرحله + معرفی هوش مصنوعی جدید گوگل به نام iGibson 25 نکات کامل

معرفی هوش مصنوعی جدید گوگل به نام iGibson

گوگل اخیرا سیستم هوش مصنوعی (AI) جدیدی به نام iGibson را معرفی کرده است. این فناوری هوش مصنوعی برای شبیه سازی و درک محیط های انسانی طراحی شده است و آن را قادر می سازد تا با اشیاء دنیای واقعی تعامل داشته باشد و وظایف مختلفی را انجام دهد. iGibson قدرت یادگیری ماشینی، بینایی کامپیوتر و رباتیک را برای ایجاد یک سیستم هوش مصنوعی همه کاره که کاربردهای متعددی در زمینه‌هایی مانند تحقیقات رباتیک، ناوبری مستقل و کمک‌های خانگی دارد، ترکیب می‌کند.

iGibson بر اساس محیط گیبسون ساخته شده است، که یک دنیای مجازی تعاملی است که نمایشی واقعی از صحنه های داخلی ارائه می دهد. این مجموعه داده‌ای در مقیاس بزرگ از صحنه‌های سه‌بعدی ایجاد شده از خانه‌های واقعی، دفاتر و سایر محیط‌های داخلی را دارد. این مجموعه داده به iGibson اجازه می دهد تا طرح فضایی، ویژگی های شی و تعاملات مبتنی بر فیزیک را در این محیط ها یاد بگیرد و درک کند.

توسعه iGibson شامل آموزش شبکه های عصبی عمیق بر روی این مجموعه داده گسترده بود که سیستم هوش مصنوعی را قادر می ساخت تا محیط خود را به طور دقیق درک کند. می تواند اشیاء مختلف را تشخیص دهد، موقعیت ها و ویژگی های فیزیکی آنها را تخمین بزند و روابط آنها را در صحنه درک کند. این قابلیت درک به iGibson اجازه می دهد تا در محیط های پیچیده حرکت کند و در عین حال از موانع اجتناب کند و با اشیا تعامل داشته باشد.

5 مرحله برای استفاده از iGibson

1. نصب: برای استفاده از iGibson، باید کتابخانه ها و وابستگی های نرم افزاری لازم را نصب کنید. دستورالعمل های دقیق را می توان در اسناد رسمی iGibson پیدا کرد.
2. پیکربندی صحنه: پس از نصب، می‌توانید با انتخاب محیط مورد نظر از میان گزینه‌های موجود یا ایجاد صحنه‌های سفارشی با استفاده از ابزارهای ارائه شده، صحنه را پیکربندی کنید. می‌توانید از میان طیف گسترده‌ای از صحنه‌های داخلی با چیدمان‌ها و چیدمان‌های شی متفاوت انتخاب کنید.
3. تنظیم عامل: در مرحله بعد، باید عاملی را تنظیم کنید که با محیط تعامل داشته باشد. این شامل تعریف ویژگی‌های آن، مانند اندازه، شکل، قابلیت‌های تحرک و حسگرها است. می‌توانید از میان انواع نمایندگی‌های از پیش تعریف‌شده انتخاب کنید یا بر اساس نیاز خود، موارد سفارشی ایجاد کنید.
4. تعریف وظیفه: پس از راه‌اندازی عامل، می‌توانید وظایف خاصی را که می‌خواهید در محیط انجام دهد تعریف کنید. این وظایف می‌تواند از پیمایش ساده و دستکاری اشیا تا فعالیت‌های پیچیده‌تر مانند چیدن و قرار دادن اشیاء یا انجام کارهای خانه باشد.
5. اجرا و ارزیابی: پس از پیکربندی صحنه، عامل و وظایف، می‌توانید شبیه‌سازی را اجرا کرده و عملکرد عامل خود را ارزیابی کنید. iGibson معیارها و ابزارهای تجسمی مختلفی را برای ارزیابی اینکه عامل وظایف تعریف شده را به خوبی انجام می دهد ارائه می دهد و به شما امکان می دهد قابلیت های آن را تکرار کرده و بهبود بخشید.

25 نکته کامل برای استفاده از iGibson

1. با مستندات iGibson آشنا شوید: مستندات رسمی دستورالعمل‌ها، آموزش‌ها و مثال‌هایی را ارائه می‌دهند که می‌توانند به شما کمک کنند تا با استفاده مؤثر از iGibson شروع کنید.
2. آزمایش صحنه های مختلف: iGibson طیف گسترده ای از صحنه های از پیش ساخته شده را ارائه می دهد که محیط های داخلی دنیای واقعی را شبیه سازی می کند. صحنه‌های مختلف را امتحان کنید تا طرح‌بندی‌های مختلف، ترتیب‌بندی اشیا و چالش‌ها را کشف کنید.
3. سفارشی کردن صحنه‌ها برای اهداف تحقیقاتی خاص: اگر صحنه‌های موجود نیازهای شما را برآورده نمی‌کنند، می‌توانید از ابزارهای ارائه‌شده برای ایجاد صحنه‌های سفارشی متناسب با اهداف تحقیقاتی خود استفاده کنید.
4. قابلیت‌های عامل را درک کنید: قبل از تعریف وظایف، مطمئن شوید که درک روشنی از ویژگی‌ها و حسگرهای عامل دارید. این به شما کمک می کند تا کارهایی را طراحی کنید که برای عامل معین قابل اجرا هستند.
5. تعریف وظایف واقعی: هنگام تعریف وظایف برای نماینده خود، سعی کنید تا حد امکان از سناریوهای دنیای واقعی تقلید کنید. این امر باعث می شود که تحقیقات شما برای کاربردهای عملی کاربرد بیشتری داشته باشد.
6. با کارهای ساده شروع کنید: اگر در تحقیقات iGibson یا هوش مصنوعی تازه کار هستید، توصیه می شود قبل از رفتن به کارهای پیچیده تر، با کارهای ساده تر شروع کنید. این به شما امکان می دهد تا به تدریج توانایی ها و محدودیت های سیستم را درک کنید.
7. از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده استفاده کنید: iGibson مدل‌های از پیش آموزش‌دیده‌شده‌ای را برای کارهای مختلف، مانند تشخیص اشیا و تخمین پوز ارائه می‌کند. از این مدل‌ها برای تقویت تحقیقات خود و صرفه‌جویی در زمان در آموزش از ابتدا استفاده کنید.
8. آموزش انتقال را در نظر بگیرید: اگر به داده‌های یک دامنه مشابه دسترسی دارید، می‌توانید از تکنیک‌های یادگیری انتقال برای انطباق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده با محیط یا وظایف خاص خود استفاده کنید.
9. همکاری با سایر محققان: iGibson در حال رشد استجامعه محققان و توسعه دهندگان با جامعه درگیر شوید، کار خود را به اشتراک بگذارید و از تجربیات دیگران درس بگیرید تا پیشرفت خود را تسریع کنید.
10. اشکال‌زدایی و عیب‌یابی: هنگام مواجهه با مشکلات یا رفتار غیرمنتظره، پیام‌های خطا را به دقت تجزیه و تحلیل کنید و برای راه‌حل‌های بالقوه با اسناد یا انجمن‌های انجمن مشورت کنید.
11. بهینه سازی منابع محاسباتی: شبیه سازی iGibson می تواند از نظر محاسباتی فشرده باشد، به خصوص هنگام آموزش یا ارزیابی عوامل پیچیده. منابع سخت افزاری خود (مانند GPU) را بهینه کنید و در صورت نیاز محاسبات توزیع شده را در نظر بگیرید.
12. تعادل واقع‌گرایی و سرعت شبیه‌سازی: پارامترهای شبیه‌سازی را برای یافتن تعادل مناسب بین واقع‌گرایی و سرعت شبیه‌سازی تنظیم کنید. وفاداری بالاتر به قیمت افزایش زمان محاسبات است.
13. از ابزارهای تجسم استفاده کنید: iGibson ابزارهای تجسم را برای کمک به شما در درک آنچه که عامل در طول شبیه سازی درک می کند ارائه می دهد. از این ابزارها برای به دست آوردن بینش در مورد ادراک و فرآیندهای تصمیم گیری نماینده استفاده کنید.
14. نمایش معیارهای عملکرد: معیارهای مختلف عملکرد را در طول شبیه‌سازی برای ارزیابی پیشرفت عامل خود ردیابی کنید. این شامل معیارهایی مانند میزان موفقیت، زمان تکمیل، دقت دستکاری اشیا و غیره است.
15. جمع آوری داده های اضافی: اگر مجموعه داده های موجود برای اهداف تحقیق شما کافی نیست، می توانید داده های اضافی را با استفاده از ابزار جمع آوری داده های iGibson جمع آوری کنید. این به شما امکان می دهد مجموعه داده های سفارشی را متناسب با نیازهای خاص خود ایجاد کنید.
16. تقویت مجموعه داده: برای بهبود تعمیم و استحکام، افزودن مجموعه داده را با ارائه تغییراتی در شرایط نوری، بافت‌های شیء، یا چیدمان اشیا در نظر بگیرید.
17. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته: iGibson چارچوبی انعطاف‌پذیر برای پیاده‌سازی و آزمایش الگوریتم‌های پیشرفته در رباتیک، بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین ارائه می‌کند. با آخرین تحقیقات به‌روز باشید و تکنیک‌های مرتبط را در کار خود بگنجانید.
18. ارزیابی بر اساس خطوط پایه: عملکرد نماینده خود را با خطوط پایه یا معیارهای موجود مقایسه کنید تا قابلیت‌های آن را ارزیابی کرده و زمینه‌های بهبود را شناسایی کنید.
19. هیپرپارامترهای تنظیم دقیق: برای بهینه سازی عملکرد عامل خود، تنظیمات مختلف هایپرپارامتر را آزمایش کنید. این شامل پارامترهای مربوط به ادراک، برنامه ریزی، کنترل و الگوریتم های یادگیری است.
20. انجام مطالعات فرسایشی: با حذف یا اصلاح سیستماتیک اجزای خاص عامل یا الگوریتم های خود، مطالعات فرسایشی را انجام دهید. این به شما کمک می‌کند تا مشارکت‌های فردی آنها را درک کنید و عوامل حیاتی برای موفقیت را شناسایی کنید.
21. معیار کردن چندین کار: عامل خود را روی مجموعه‌ای از وظایف آزمایش کنید تا تعمیم و سازگاری آن را در سناریوهای مختلف ارزیابی کنید. این تضمین می‌کند که نماینده شما برای وظایف یا محیط‌های خاص بیش از حد مناسب نیست.
22. آزمایش‌های خود را مستند کنید: سوابق دقیق آزمایش‌های خود، از جمله پیکربندی‌ها، نتایج و بینش‌های به‌دست‌آمده را نگه دارید. این مستندات برای تکرارپذیری و ارجاعات آتی ارزشمند خواهد بود.
23. تکرار و اصلاح: تحقیق هوش مصنوعی یک فرآیند تکراری است. بر اساس بازخوردها و بینش‌های به‌دست‌آمده از تکرارهای قبلی، به طور مداوم عامل، وظایف، و تنظیمات آزمایشی خود را اصلاح کنید.
24. کار خود را منتشر و به اشتراک بگذارید: هنگامی که پیشرفت قابل توجهی کردید یا به نتایج قابل توجهی دست یافتید، به انتشار کار خود در کنفرانس ها یا مجلات مربوطه فکر کنید. به اشتراک گذاری یافته های خود به پایگاه دانش جامعه علمی کمک می کند.
25. با پیشرفت‌های iGibson به‌روز باشید: iGibson یک پروژه فعال توسعه‌یافته با به‌روزرسانی‌ها و بهبودهای مداوم است. با کانال‌های رسمی (مانند وب‌سایت، مخزن GitHub) در ارتباط باشید تا از آخرین ویژگی‌ها و پیشرفت‌ها به‌روز بمانید.

3 انتشارات مرجع معتبر یا نام دامنه مورد استفاده در پاسخ به این سوال

1. وبلاگ هوش مصنوعی Google: وبلاگ رسمی Google AI اطلاعات بینش، به روز رسانی و اعلامیه های مربوط به تحقیقات و پروژه های هوش مصنوعی Google را ارائه می دهد. این منبع معتبری برای اطلاعات مربوط به iGibson و سایر موضوعات مرتبط با هوش مصنوعی است.
2. اسناد iGibson: مستندات رسمی iGibson راهنماها، آموزش‌ها و جزئیات فنی جامعی را در مورد استفاده مؤثر iGibson ارائه می‌کند. این یک مرجع معتبر برای درک ویژگی‌ها و قابلیت‌های سیستم است.
3. مخزن GitHub: مخزن GitHub iGibson حاوی کد منبع، مثال‌ها و منابع اضافی مربوط به iGibson است. این به عنوان یک مرجع ارزشمند برای توسعه دهندگان و محققانی است که با iGibson کار می کنند.