Введение в LLM+FOON: Инновационный Подход к Планированию Кулинарных Задач для Роботов

В последние годы разрабатываются роботы для домашних условий, чтобы они могли выполнять повседневные задачи, такие как готовка. Эти задачи требуют визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений в процессе выполнения нескольких действий. Готовка, в частности, представляет собой сложную задачу для роботов из-за разнообразия кухонных принадлежностей и различий в визуальных перспективах.

Проблемы при Переводе Кулинарных Демонстраций в Роботизированные Задачи

Основная проблема заключается в отсутствии стандартизации контента в интернете. Видео могут пропускать шаги, содержать нерелевантные сегменты или показывать расположения, не соответствующие рабочей среде робота. Для успешного выполнения задач робот должен интерпретировать визуальные данные и текстовые подсказки, заполнять пропуски и переводить это в последовательность физических действий.

Предложенный Подход: Интеграция LLM и FOON

Исследователи из Университета Осаки и Национального института передовых промышленных наук и технологий Японии предложили новую методику, объединяющую LLM с функциональной объектно-ориентированной сетью (FOON) для разработки планов кулинарных задач на основе видео с субтитрами. Эта гибридная система использует LLM для интерпретации видео и генерации последовательностей задач, которые затем преобразуются в графы на основе FOON.

Преимущества Использования FOON

Каждое действие проверяется на осуществимость с учетом текущей среды робота. Если шаг оказывается неосуществимым, система генерирует обратную связь, чтобы LLM мог пересмотреть план. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет сформирован полный и исполняемый граф задач.

Экспериментальные Результаты

Метод был протестирован на пяти полных рецептах из десяти видео. В результате экспериментов было успешно сгенерировано полное и осуществимое планирование задач для четырех из пяти рецептов. В то время как базовый подход без проверки FOON достиг успеха только в одном случае.

Проверка в Реальных Условиях

В реальном испытании с использованием робота UR3e команда продемонстрировала метод на рецепте гюдона (бульон с говядиной). Робот смог интерпретировать и вставить отсутствующее действие, что подтверждает способность системы идентифицировать и компенсировать неполные инструкции.

Заключение

Данное исследование подчеркивает проблему логической несоответствия в планировании задач роботов на основе LLM и предлагает надежное решение для генерации исполняемых планов из неструктурированных кулинарных видео, используя FOON как механизм валидации и коррекции.

Практические Решения для Бизнеса

Рассмотрите возможность автоматизации процессов и найдите моменты в взаимодействии с клиентами, где искусственный интеллект может добавить максимальную ценность. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ оказывают положительное влияние на бизнес. Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют их настраивать под ваши цели.

Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности, а затем постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе. Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram здесь.

Посмотрите практический пример решения на основе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации диалогов с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.