У стрімко змінюваному світі робототехніки одним з найбільших викликів залишається ефективне оброблення та інтеграція кількох сенсорних даних для створення цілісного та контекстуального розуміння. Традиційні підходи часто стикаються з труднощами, коли йдеться про складність реальних умов і потребу в адаптивному, контекстно-орієнтованому прийнятті рішень. У цій статті розглядається інноваційна архітектура, що використовує розподілені агенти на основі мовних моделей (LLM) для обробки сенсорних даних і керування поведінкою роботів.
Виклик: Обробка мультимодальних сенсорних даних
Уявіть робота як людське тіло, де різні спеціалізовані ділянки мозку обробляють різні сенсорні дані перед тим, як інтегрувати їх в єдине розуміння. Так само як зоровий кора обробляє сирі візуальні дані перед тим, як свідомість отримує осмислене тлумачення, ця архітектура використовує спеціалізовані агенти LLM для обробки сирих сенсорних даних перед тим, як вони потрапляють в основну систему прийняття рішень.
Огляд архітектури: Нейронаправлений підхід з Llama 3.2
Основу цієї архітектури складають три основні компоненти, при цьому Llama 3.2 виступає як центральний агент для оркестрації. Натхненна тим, як людський мозок обробляє кілька сенсорних даних, зберігаючи єдність свідомості, мультимодальні можливості Llama 3.2 дозволяють обробляти та інтегрувати різні типи сенсорних даних, зберігаючи при цьому єдине розуміння навколишнього середовища і цілей робота.
1. Спеціалізовані агенти LLM для кожного сенсора
Кожен сенсор парний з виділеним, легким агентом LLM, який спеціалізується на обробці конкретного типу даних. Наприклад, агент для обробки LiDAR може ідентифікувати об'єкти, такі як автомобілі, їх позиції, розміри та відстані від робота. Ці агенти виконують первинну обробку і витягування контексту, подібно до того, як сітківка обробляє візуальну інформацію перед тим, як вона надійде до мозку.
2. Системи пам'яті
Архітектура впроваджує як довготривалу, так і короткотривалу пам'ять. Довготривала пам'ять зберігає місії та постійний контекст навколишнього середовища, наприклад, перебування в лікарняному середовищі. Короткотривала пам'ять зберігає вікно обробленої сенсорної інформації за останні п'ять хвилин. Крім того, пам'ять лімбічної системи відстежує внутрішній стан робота, включаючи стан руху, коригувальні дії та внутрішні температури.
3. Llama 3.2 як агент для оркестрації мультимодальних LLM
В середині нашої архітектури знаходиться Llama 3.2, потужний мультимодальний LLM, що виступає як агент оркестрації. Цей вибір особливо важливий, оскільки мультимодальні можливості Llama 3.2 дозволяють йому безпосередньо обробляти та розуміти візуальну інформацію поряд з текстовими даними. Коли наш агент для обробки зображень фіксує зображення навколишнього середовища, Llama 3.2 може одночасно бачити і розуміти, що знаходиться в кадрі, одночасно обробляючи контекстну інформацію з інших сенсорних агентів.
Агент оркестрації Llama 3.2 виступає як "свідомість" системи, інтегруючи оброблені сенсорні дані з контекстуальним розумінням для прийняття високорівневих рішень. Його мультимодальність є незамінною, коли робот повинен приймати рішення, що вимагають поєднання візуального розуміння з іншими сенсорними даними. Наприклад, коли робот може візуально ідентифікувати стілець і стіл через візуальні можливості Llama 3.2, агент LiDAR надає важливу інформацію про відстань, яку Llama 3.2 враховує при прийнятті рішень. Ця мультимодальна основа дозволяє здійснювати більш тонкі і контекстно-орієнтовані рішення. Модель виводить структуровані команди, які потім перекладаються в низькорівневі сигнали управління.
Усунення обмежень
Обмеження контекстного вікна
Одним з помітних обмежень в архітектурах на основі LLM є обмеження контекстного вікна. Ранні моделі, такі як GPT-3.5, мали контекстне вікно всього 4,097 токенів.
Однак, досягнення останніх двох років призвели до збільшення розміру контекстного вікна більше ніж у 100 разів, що дозволяє моделям обробляти набагато більші обсяги вхідних даних. Наприклад, передові моделі, такі як Gemini Advanced, тепер пропонують вражаюче контекстне вікно розміром в 1 мільйон токенів — це еквівалентно обробці книги на 600–700 сторінок за одну сесію. Це робить їх ідеальними для сценаріїв, що вимагають великої пам'яті та обізнаності про контекст.
Обчислювальні витрати
Моделі LLM традиційно вимагали значних обчислювальних ресурсів як для навчання, так і для інференсу. Останні досягнення в оптимізації продуктивності та ефективності моделей значно зменшили вимоги до апаратного забезпечення, що полегшує впровадження та надійність цієї архітектури. Ці досягнення прокладають шлях до широкого використання LLM в робототехніці. Однак це означає, що агенти мають бути призначені лише для важливих сенсорів, яким необхідне контекстне міркування LLM для належної роботи.
Практичні наслідки
Для сценаріїв, що вимагають ще більших контекстних вікон, моделі, такі як Gemini Advanced, можна інтегрувати в архітектуру. Їх здатність дозволяє безперешкодно обробляти складні, масштабні дані без компромісів у швидкості або точності.
Чому ця архітектура має сенс
- Масштабованість
Розподіляючи обробку між кількома спеціалізованими агентами, архітектура уникає перевантаження центральної LLM сирими сенсорними даними. Кожен агент може бути оптимізований для своєї конкретної задачі, використовуючи такі техніки, як unsloth для тонкої настройки.
- Знижена латентність
Обробка сенсорних даних на місці (тобто на рівні сенсора) значно зменшує обчислювальне навантаження на центральну систему. Це подібно до наявності спеціалізованих процесорів для кожного відчуття, як в нервовій системі, де є окремі шляхи для різних типів сенсорної інформації.
- Покращена обробка помилок
Розподілена природа системи дозволяє кращу ізоляцію і обробку помилок. Якщо один агент обробки сенсора стикається з проблемами, решта системи може продовжувати функціонувати, як у випадку з втратою одного відчуття, що не знижує загальну здатність людини функціонувати.
Розгляди впровадження
Пайплайн управління рухом
Система використовує трьохшаровий підхід для управління рухом. Планування високого рівня передбачає, що оркеструючий агент LLM генерує команди, такі як "взяти та поставити" з конкретними параметрами. Планування траєкторії перетворює ці команди високого рівня на контрольні точки, займається униканням перешкод та генерує плавні профілі руху. Низькорівневе управління взаємодіє з апаратним забезпеченням, надсилаючи точні позиції суглобів і швидкості.
Інтеграція з ROS
Архітектура може бути безшовно інтегрована з системою управління роботами (Robot Operating System, ROS) через rosbridge, що дозволяє стандартизовану комунікацію між компонентами. Це дає можливість системі публікувати команди, такі як швидкість і обертання, для управління рухом робота.
Інтеграція мультимодальних сенсорів: практичний приклад
Уявімо собі сервісного робота, що працює в лікарняному середовищі і має доставити ліки в палату пацієнта. Ця задача вимагає координації кількох сенсорів та їх відповідних агентів LLM для створення повного розуміння навколишнього середовища та ситуації.
Мультимодальний сенсорний ансамбль
Робот оснащений кількома ключовими сенсорами, кожен з яких має свого спеціалізованого агента LLM:
-
Сенсор LiDAR і Llama 3.2: Агент LiDAR обробляє дані точок хмари для розуміння просторової організації навколишнього середовища. Він ідентифікує стіни, двері, людей та об'єкти, надаючи структуровану інформацію про геометрію та зайнятість простору навколо робота.
-
Інерційний вимірювальний блок (IMU) і агент руху: Агент IMU відстежує стабільність і рух робота. Він виявляє зміни в патернах вібрації та поверхневому опорі, що дозволяє коригувати параметри руху відповідно.
-
Аудіо сенсор і агент звуку: Агент обробки звуку допомагає роботу розуміти його слухове середовище.
У стрімко розвиваючомуся світі робототехніки однією з найбільших складнощів залишається ефективна обробка та інтеграція різноманітних сенсорних вхідних даних для створення цілісного та контекстуального розуміння. Традиційні підходи часто не справляються з складністю реальних умов та потребують адаптивного, чутливого до контексту прийняття рішень. Ця стаття досліджує інноваційну архітектуру, яка використовує розподілені агенти моделей навчання мов (LLM) для обробки сенсорних вхідних даних та оркестрування поведінки робота.
Виклик: Обробка мультимодальних сенсорних даних
Уявіть робота, як подібного до людського тіла, де різні спеціалізовані ділянки мозку обробляють різні сенсорні вхідні дані перед їх інтеграцією в цілісне розуміння. Так само, як візуальна кора обробляє сирий візуальний вхід, перш ніж свідомий розум отримує змістовну інтерпретацію, ця архітектура використовує спеціалізовані агенти LLM для обробки сирих сенсорних даних до того, як вони потраплять до основної системи прийняття рішень.
Огляд архітектури: Нейроподібний підхід з Llama 3.2
Основу цієї архітектури складають три основні компоненти, при цьому Llama 3.2 виступає центральним оркеструючим мозком. Натхненна тим, як людський мозок обробляє численні сенсорні вхідні дані, зберігаючи єдину свідомість, мультимодальні можливості Llama 3.2 дозволяють йому обробляти та інтегрувати різні типи сенсорних даних, зберігаючи єдине розуміння середовища робота та його цілей.
1. Спеціалізовані агенти LLM для сенсорів
Кожен сенсор поєднаний з виділеним, легким агентом LLM, який спеціалізується на обробці цього конкретного типу вхідних даних. Наприклад, агент обробки LiDAR може виявляти об'єкти, такі як автомобілі, їхні позиції, розміри та відстані від робота. Ці агенти виконують первинну обробку та витягнення контексту, подібно до того, як сітківка обробляє візуальну інформацію перед тим, як вона надходить до мозку.
2. Системи пам'яті
Архітектура реалізує як довготривалу, так і короткотривалу системи пам'яті. Довготривала пам'ять зберігає місії та постійну інформацію про навколишнє середовище, наприклад, перебування в лікарні. Короткотривала пам'ять зберігає оброблені сенсорні дані за останні п’ять хвилин. Додатково, пам'ять лімбічної системи моніторить внутрішній стан робота, включаючи стан руху, коригувальні дії та внутрішні температури.
3. Llama 3.2 як оркеструючий мультимодальний агент LLM
В серці нашої архітектури знаходиться Llama 3.2 — потужний мультимодальний агент LLM, який виступає в ролі оркеструючого агента. Це особливо важливо, оскільки мультимодальні можливості Llama 3.2 дозволяють йому безпосередньо обробляти та розуміти візуальну інформацію поряд із текстовими даними. Коли наш агент зору захоплює зображення середовища, Llama 3.2 може одночасно побачити та зрозуміти, що знаходиться в кадрі, обробляючи контекстну інформацію з інших сенсорних агентів.
Модель Llama 3.2, що оркеструє, слугує "свідомим розумом" системи, інтегруючи оброблені сенсорні дані з контекстуальним розумінням для прийняття рішень високого рівня. Її мультимодальна природа виявляється безцінною, коли робот повинен прийняти рішення, що вимагають поєднання візуального розуміння з іншими сенсорними вхідними даними. Наприклад, коли робот може візуально ідентифікувати стілець та стіл через можливості зору Llama 3.2, агент LiDAR надає важливу інформацію про відстань, яку Llama 3.2 враховує у своєму процесі прийняття рішень. Ця мультимодальна основа дозволяє приймати більш тонкі та чутливі до контексту рішення. Модель виводить структуровані команди, які потім перетворюються на низькорівневі керуючі сигнали.
Вирішення обмежень
Обмеження контекстного вікна
Одним із помітних обмежень архітектур на базі LLM є обмеження контекстного вікна. Ранні моделі, такі як GPT-3.5, мали контекстне вікно лише з 4 097 токенів.
У лікарняному середовищі це надзвичайно важливо для виявлення важливих звуків, таких як сигнали тривоги обладнання, оголошення персоналу або коли хтось звертається до робота.
Оркестрована інтелігентність на прикладі Llama 3.2
Мультимодальні можливості Llama 3.2 особливо цінні в цьому сценарії, оскільки він може безпосередньо обробляти візуальну інформацію з камер робота, одночасно інтегруючи дані від інших сенсорних агентів.
-
Перша фаза — Планування навігації: Оркеструючий агент LLM отримує попередньо оброблену інформацію від усіх агентів. Агент LiDAR надає чіткий шлях до пункту призначення, в той час як агент зору підтверджує номери кімнат і виявляє перешкоди. Агент IMU забезпечує стабільність руху, а агент аудіо контролює важливі оголошення, які можуть вимагати коригування маршруту.
-
Друга фаза — Адаптація до навколишнього середовища: Коли робот зустрічає завантажене перехрестя в лікарняних коридорах, кожен агент вносить свій вклад у безпечну навігацію. Агент зору виявляє медичний персонал, який рухає ліжко пацієнта, агент LiDAR обчислює безпечні відстані, агент аудіо виявляє звук наближення обладнання, а агент IMU забезпечує стабільність робота під час зупинки і очікування.
-
Третя фаза — Останній підхід: При досягненні пункту призначення агент зору перевіряє номер кімнати і перевіряє, чи відчинені двері, агент аудіо слідкує за звуками, що можуть свідчити про те, що пацієнт отримує лікування, агент LiDAR підтверджує, що є достатньо місця для входу без порушень, а агент IMU забезпечує плавне гальмування і стабільне позиціювання.
Інтеграція пам'яті
Протягом цього процесу обидва типи пам'яті відіграють важливу роль:
Довготривала пам'ять зберігає інформацію про:
- Планування лікарні
- Стандартні операційні процедури
- Зміни змін персоналу
- Звичайні схеми руху в різних зонах
Короткотривала пам'ять відслідковує нещодавні події, такі як:
- Тимчасові перешкоди
- Нещодавні взаємодії з персоналом
- Райони, де проводиться прибирання
- Динамічні зміни в середовищі
Ця оркестрована система демонструє, як кілька спеціалізованих агентів можуть працювати разом для створення міцної та чутливої до контексту роботизованої системи. Кожен агент не тільки обробляє свої сенсорні дані, але й вносить свій вклад у ширше розуміння навколишнього середовища, дозволяючи роботу орієнтуватися в складних, динамічних просторах, при цьому дотримуючись протоколів безпеки та соціальних норм.
Майбутні напрямки та міркування
Оскільки ця архітектура продовжує розвиватися, з'являються кілька захоплюючих можливостей:
-
Динамічний розподіл агентів: Реалізація систем, що можуть динамічно розподіляти обчислювальні ресурси між різними сенсорними агентами, залежно від поточного завдання та середовища.
-
Передача навчання між агентами: Дозволити агентам обмінюватися вивченими патернами та поведінкою, покращуючи загальну ефективність системи.
-
Адаптивне управління пам'яттю: Розробка більш складних методів для управління взаємодією між короткотривалою та довготривалою пам'яттю.
Висновок
Ця розподілена архітектура агентів LLM є важливим кроком уперед у обробці сенсорних даних роботів. Черпаючи натхнення з біологічних систем і використовуючи потужність спеціалізованих агентів LLM, вона створює більш міцні, масштабовані та адаптивні роботизовані системи. Здатність цієї архітектури обробляти та інтегрувати численні сенсорні вхідні дані, зберігаючи чутливість до контексту, робить її особливо придатною для складних реальних додатків, де традиційні підходи можуть бути менш ефективними. Оскільки цей підхід продовжує вдосконалюватися та розширюватися, очікується, що з'являться все більш складні роботизовані системи, здатні справлятися з дедалі складнішими завданнями та середовищами.
Ключ до успіху цієї архітектури полягає в ретельному балансуванні розподілу обчислювальних завдань та забезпеченні ефективної комунікації між компонентами.
Однак, досягнення за останні два роки призвели до збільшення розміру контекстного вікна більше ніж у 100 разів, що дозволяє моделям обробляти значно більші вхідні дані. Наприклад, передові моделі, такі як Gemini Advanced, тепер пропонують вражаюче контекстне вікно на 1 мільйон токенів — це еквівалентно обробці книги на 600–700 сторінок за один сеанс. Це робить їх ідеальними для сценаріїв, які потребують великої пам'яті та усвідомлення контексту.
Обчислювальні витрати
LLM традиційно вимагали значних обчислювальних ресурсів як для навчання, так і для інференсу. Останні прориви в оптимізації продуктивності та ефективності моделей значно знизили вимоги до апаратного забезпечення, що робить цю архітектуру легшою для впровадження та надійнішою. Ці досягнення відкривають шлях до широкого впровадження LLM в робототехніці. Однак це означає, що агентів слід призначати лише для важливих сенсорів, які потребують логічного міркування LLM для належного виконання.
Практичні наслідки
Для сценаріїв, які потребують ще більших контекстних вікон, моделі, як Gemini Advanced, можна інтегрувати в архітектуру. Їхня здатність дозволяє безперебійно обробляти складні, великі дані без шкоди для швидкості чи точності.
Чому ця архітектура має сенс
- Масштабованість
Розподіляючи обробку між кількома спеціалізованими агентами, архітектура уникає перевантаження центральної моделі LLM сирими сенсорними даними. Кожен агент може бути оптимізований для своєї конкретної задачі за допомогою таких технік, як unsloth для тонкої настройки.
- Зменшена затримка
Обробка сенсорних даних на рівні датчиків значно знижує обчислювальне навантаження на центральну систему. Це схоже на наявність спеціалізованих процесорів для кожного виду чуття, подібно до того, як нервова система має спеціалізовані шляхи для різних типів сенсорної інформації.
- Покращене оброблення помилок
Розподілений характер системи дозволяє краще ізолювати помилки та обробляти їх. Якщо один агент, що обробляє дані сенсора, має проблеми, інші частини системи можуть продовжувати працювати, подібно до того, як втрата одного чуття не повністю виводить людину з ладу.
Розгляд питань реалізації
Трубопровід управління рухом
Система використовує тришарову підхід для управління рухом. Високорівневе планування включає оркеструючу модель LLM, яка генерує команди, такі як "взяти і поставити" з конкретними параметрами. Планування траєкторії перетворює ці високорівневі команди на точку шляху, обробляє уникання перешкод і генерує плавні профілі руху. Низькорівневе управління взаємодіє з апаратним забезпеченням, надсилаючи точні позиції суглобів і швидкості.
Інтеграція з ROS
Архітектура може бути безшовно інтегрована з Robot Operating System (ROS) через rosbridge, що дозволяє стандартизовану комунікацію між компонентами. Це дозволяє системі публікувати команди, такі як швидкість і обертання, для управління рухом робота.
Інтеграція багатокористувацьких сенсорів: Практичний приклад
Уявіть собі сервісного робота, що працює в лікарняному середовищі, якому потрібно доставити ліки в кімнату пацієнта. Це завдання вимагає координації кількох сенсорів і їх відповідних агентів LLM для створення повного розуміння навколишнього середовища та ситуації.
Ансамбль сенсорів
Робот оснащений кількома ключовими сенсорами, кожен з яких має свій спеціалізований агент LLM:
-
LiDAR сенсор і Llama 3.2: Агент LiDAR обробляє дані з точкових хмар для розуміння просторового розташування навколишнього середовища. Він ідентифікує стіни, дверні отвори, людей та об'єкти, надаючи структуровану інформацію про геометрію та заповненість простору навколо робота.
-
Інерційний вимірювальний блок (IMU) і агент руху: Агент IMU контролює стабільність і рух робота. Він виявляє зміни в вібраційних патернах і опорному опорі, дозволяючи коригувати параметри руху відповідно.
-
Аудіо сенсор і агент звуку: Агент обробки звуку допомагає роботу розуміти його аудиторне середовище.
Починаючи з малого, з кількох чітко визначених сенсорних входів, і поступово розширюючи систему, коли ефективність кожного компонента буде перевірена, є рекомендованим підходом.
У лікарняному середовищі це критично важливо для виявлення важливих звуків, таких як тривожні сигнали обладнання, оголошення персоналу або хтось, хто викликає робота.
Оркестроване Інтелектуальне Управління в Дії з Llama 3.2
Мультимодальні можливості Llama 3.2 є особливо цінними в цьому випадку, оскільки вона може безпосередньо обробляти візуальну інформацію з камер робота, інтегруючи дані з інших сенсорних агентів.
-
Перша фаза — Планування навігації: Оркеструючий LLM отримує попередньо оброблену інформацію від усіх агентів. Агент LiDAR забезпечує чіткий шлях до пункту призначення, в той час як агент зору підтверджує номери кімнат і ідентифікує перешкоди. Агент IMU забезпечує стабільність руху, а агент аудіо моніторить будь-які термінові оголошення, які можуть вимагати коригування маршруту.
-
Друга фаза — Адаптація до навколишнього середовища: Коли робот зустрічає зайняте перехрестя в лікарняних коридорах, кожен агент робить свій внесок у безпечну навігацію. Агент зору ідентифікує медичний персонал, який штовхає ліжко з пацієнтом, агент LiDAR обчислює безпечні відстані, агент аудіо виявляє звук наближаючогося обладнання, а агент IMU гарантує, що робот зберігає стабільність при зупинці і очікуванні.
-
Третя фаза — Остаточний підхід: Досягнувши пункту призначення, агент зору перевіряє номер кімнати і перевіряє, чи відкрита двері, агент аудіо моніторить будь-які звуки, що вказують на те, що пацієнт отримує лікування, агент LiDAR підтверджує, що є достатньо місця для входу без порушення, а агент IMU забезпечує плавне сповільнення і стабільне позиціонування.
Інтеграція пам'яті
Протягом цього процесу обидва типи пам'яті відіграють важливі ролі:
Довгострокова пам'ять зберігає інформацію про:
- Планування лікарні
- Стандартні операційні процедури
- Зміни персоналу
- Типові схеми руху в різних зонах
Короткострокова пам'ять відслідковує останні події, такі як:
- Тимчасові перешкоди, що зустрічаються
- Останні взаємодії з персоналом
- Місця, де проводилась прибирання
- Динамічні зміни в навколишньому середовищі
Ця оркестрована система демонструє, як кілька спеціалізованих агентів можуть працювати разом, створюючи потужну і контекстно-усвідомлену роботизовану систему. Кожен агент не лише обробляє свої сенсорні дані, але й робить внесок у ширше розуміння навколишнього середовища, дозволяючи роботу орієнтуватися в складних, динамічних просторах, дотримуючись протоколів безпеки та соціальних норм.
Майбутні напрямки та роздуми
Оскільки ця архітектура продовжує розвиватися, з'являються кілька захоплюючих можливостей:
-
Динамічне розподілення агентів: Впровадження систем, які можуть динамічно розподіляти обчислювальні ресурси між різними сенсорними агентами в залежності від поточного завдання та середовища.
-
Передача навчання між агентами: Дозволяючи агентам обмінюватися навченими шаблонами і поведінкою, підвищуючи загальну ефективність системи.
-
Адаптивне управління пам'яттю: Розробка більш складних методів для управління взаємодією між системами короткострокової та довгострокової пам'яті.
Висновок
Ця розподілена архітектура агентів LLM представляє собою значний крок вперед у обробці сенсорних даних для робототехніки. Беручи натхнення з біологічних систем і використовуючи потужність спеціалізованих агентів LLM, вона створює більш надійні, масштабовані та адаптивні роботизовані системи. Спосіб, у який архітектура обробляє і інтегрує різноманітні сенсорні дані, зберігаючи при цьому контекстну обізнаність, робить її особливо підходящою для складних, реальних застосувань, де традиційні підходи можуть мати труднощі. Оскільки цей підхід продовжує вдосконалюватися і розширюватися, очікується, що з'являться все більш складні роботизовані системи, здатні виконувати дедалі складніші завдання та працювати в нових середовищах.
Ключ до успіху цієї архітектури полягає в ретельному балансуванні розподілу обчислювальних завдань і забезпеченні ефективної комунікації між компонентами.
Рекомендується почати з невеликої кількості чітко визначених сенсорних вхідних даних і поступово розширювати систему, коли ефективність кожного компонента буде перевірена.
Перекладено з: Distributed LLM Agents for Sensory Processing in Robotics: A Scalable Architecture