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Il ruolo degli agenti intelligenti nell'interazione robotica
Esplora l'efficacia degli agenti intelligenti di Reply, basati sull'intelligenza artificiale, nel facilitare il controllo dei robot, tramite l'esempio di Spot.
La rivoluzione dell'AI nella robotica
I campi della robotica e dell'AI stanno subendo una trasformazione significativa, passando da una Embodied AI autonoma a sistemi integrati. L'attenzione è ora rivolta allo sviluppo di modelli Vision-Language-Action (VLA) e sistemi multi-agente. I VLA mirano a unificare percezione, comprensione del linguaggio e azione fisica in un'unica struttura, creando agenti più adattabili e di uso generale. Questa evoluzione è guidata da potenti modelli di base e architetture progettate per una collaborazione complessa nel mondo reale.
In Reply, sfruttiamo algoritmi all'avanguardia che formano la spina dorsale della Embodied AI moderna. Questo include modelli di apprendimento auto-supervisionato di nuova generazione come DINOv2, che offre stabilità e prestazioni migliorate rispetto al suo predecessore, e architetture all'avanguardia di modelli multimodali. Questi modelli avanzati fungono da motori principali di percezione e ragionamento per agenti AI specializzati, consentendo loro di raggiungere una comprensione profonda e contestuale del loro ambiente che supera di gran lunga i metodi tradizionali di computer vision.
Il caso Spot
Uno sguardo sull'integrazione di AI e robotica
Il nostro approccio considera il robot Spot come una piattaforma per un sistema multi-agente eterogeneo, in cui più agenti specializzati collaborano per raggiungere un obiettivo comune. Questa architettura consente una chiara divisione del lavoro, migliorando l'efficienza e la scalabilità. Un agente centrale basato su LLM funge da coordinatore, interpretando comandi in linguaggio naturale e delegandotask a un team di agenti specializzati, ciascuno dotato di strumenti e capacità distinti.
Il workflow è gestito da un sistema multi-agente gerarchico:
Agente Coordinatore
Un LLM di alto livello inizia convertendo i comandi umani espressi in linguaggio naturale e voce in testo attraverso la fase di trascrizione vocale e orchestra la missione, delegando compiti a agenti specializzati sottostanti.
Agente di Navigazione
Questo agente è responsabile dell'esplorazione autonoma e della ricerca di path. Sfrutta algoritmi avanzati per costruire una comprensione semantica del suo ambiente e navigare spazi complessi in modo efficiente.
Agente di Percezione
Per i compiti che richiedono interazione con l'ambiente, questo agente utilizza modelli avanzati come DINOv2 e Grounding DINO per rilevare, segmentare e localizzare oggetti con alta precisione. L'estrazione di caratteristiche di DINOv2 lo rende eccezionalmente robusto per la comprensione di scenari nel mondo reale.
Agente di Manipolazione
Una volta identificato un oggetto, questo agente impiega una politica di esecuzione dedicata a basso livello. Questa rete traduce l'obiettivo di alto livello in una sequenza di comandi primitivi per eseguire azioni fisiche precise, come afferrare e posizionare oggetti.
Questa intelligenza collaborativa consente al sistema di gestire compiti dinamici in modo più efficace rispetto a un modello a singolo agente.
esplora il futuro degli agenti DI EMBODIED AI
La convergenza dei modelli Vision-Language-Action e dei sistemi multi-agente generativi sta aprendo la strada per il futuro dell'AI. Questi sistemi promettono di fornire robot altamente adattivi e collaborativi, capaci di affrontare sfide complesse nella logistica, nella produzione e altro ancora. Sei pronto a costruire la prossima generazione di Embodied AI collaborativa?
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