Rozwijanie robotów do zadań domowych, w szczególności do gotowania, staje się coraz bardziej popularne. LLM+FOON Framework to nowa propozycja rozwiązania problemu planowania zadań robotycznych na podstawie instrukcji wideo. W tym artykule przyjrzymy się bliżej tej innowacyjnej metodzie, która integruje Large Language Models (LLM) z Functional Object-Oriented Network (FOON), aby umożliwić robotom wykonywanie złożonych zadań kulinarnych.
## LLM+FOON Framework – Nowatorskie Podejście do Planowania Zadań Robotycznych
Nowa metoda, opracowana przez badaczy z University of Osaka i National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) w Japonii, wykorzystuje LLM do interpretacji wideo i generowania sekwencji zadań. Następnie, sekwencje te są weryfikowane przez FOON, który sprawdza, czy poszczególne kroki są wykonalne w danym środowisku robota. Jeśli jakiś krok jest niewykonalny, system generuje informacje zwrotne, aby LLM mógł skorygować plan.
## Działanie LLM+FOON Framework
Proces ten obejmuje kilka warstw przetwarzania. Najpierw, wideo jest dzielone na segmenty na podstawie napisów wyodrębnionych przy użyciu OCR. Wybrane klatki wideo są następnie ułożone w siatkę 3×3, która służy jako dane wejściowe dla LLM. Model jest pytany o szczegóły zadania, znane ograniczenia i układ środowiska. Na podstawie tych danych, LLM wnioskuje o stanie obiektów docelowych dla każdego segmentu. Następnie, FOON sprawdza, czy te stany są spójne z jego własną reprezentacją wiedzy.
## Wyniki Eksperymentów
Badacze przetestowali swoją metodę na pięciu pełnych przepisach kulinarnych z dziesięciu filmów. Ich eksperymenty zakończyły się sukcesem w czterech z pięciu przypadków, podczas gdy metoda bazowa, która wykorzystywała tylko LLM bez weryfikacji FOON, zakończyła się sukcesem tylko w jednym przypadku. W szczególności, metoda z FOON osiągnęła 80% skuteczności, podczas gdy metoda bazowa tylko 20%. Dodatkowo, w teście na rzeczywistym robocie dual-arm UR3e, system z powodzeniem przygotował potrawę gyudon (miska wołowiny), wykazując swoją zdolność do identyfikowania i kompensowania brakujących instrukcji.
## Wnioski
Wprowadzenie LLM+FOON Framework stanowi znaczący krok naprzód w dziedzinie robotyki kulinarnej. To nowatorskie podejście pozwala na generowanie wykonalnych planów zadań z nieustrukturyzowanych wideo, zapewniając logiczną weryfikację i adaptację do warunków środowiskowych. Dzięki temu, roboty mogą wykonywać złożone zadania kulinarne z większą precyzją i niezawodnością. Czy ta metoda stanie się standardem w przyszłości robotyki domowej? Czas pokaże, ale już teraz można stwierdzić, że najnowsze osiągnięcia w dziedzinie AI, takie jak nowości ze świata AI, otwierają nowe możliwości dla rozwoju robotów domowych.
Zapraszamy do dyskusji na temat przyszłości robotyki kulinarnej i roli, jaką w niej odegrają takie rozwiązania jak LLM+FOON Framework.
Dodaj komentarz