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Amazon lanzó hoy SageMaker Reinforcement Learning (RL) Kubeflow Components, un conjunto de herramientas que respalda el servicio AWS RoboMaker de la compañía para orquestar flujos de trabajo de robótica. Amazon dice que el objetivo es acelerar la experimentación y la gestión de cargas de trabajo robóticas desde la percepción hasta los controles y la optimización, y crear soluciones de extremo a extremo sin tener que reconstruirlas cada vez.
Los robots se están utilizando cada vez más con fines cada vez más sofisticados, como el ensamblaje, la recolección y el empaque, la entrega de última milla, el monitoreo ambiental, la búsqueda y rescate y la cirugía asistida. En China, Oxford Economics anticipa que se automatizarán 12,5 millones de trabajos de fabricación, mientras que en EE. UU., McKinsey proyecta que las máquinas ocuparán más del 30% de dichos trabajos. En cuanto al aprendizaje por refuerzo, es una técnica de IA emergente que puede ayudar a desarrollar soluciones para los tipos de problemas que surgen cada vez más en la robótica.
SageMaker RL se basa en el servicio de aprendizaje automático SageMaker de Amazon, agregando kits de herramientas preempaquetados diseñados para integrarse con entornos de simulación. Con Amazon SageMaker RL Components para Kubernetes, los clientes pueden usar SageMaker RL Components en sus pipelines para invocar y paralelizar trabajos de entrenamiento de SageMaker y trabajos de simulación de RoboMaker como pasos en su flujo de trabajo de entrenamiento de aprendizaje reforzado sin tener que preocuparse por cómo se ejecuta bajo el capó, según Amazonas.
Arriba: Ripley, la plataforma robótica de Woodside, aprovecha el aprendizaje por refuerzo para realizar tareas de manipulación.
Crédito de la imagen: Amazon
La ejecución de los componentes de SageMaker RL Kubeflow requiere un clúster de Kubernetes nuevo o existente. Los clientes también deben instalar Kubeflow Pipelines en el clúster y configurar roles y permisos de administración de identidad y acceso para SageMaker y RoboMaker, según Amazon. La empresa proporcionó instrucciones paso a paso para crear la canalización en una publicación de blog.
Woodside Energy recurrió a los operadores de RoboMaker con SageMaker Kubeflow para entrenar, ajustar e implementar modelos de aprendizaje por refuerzo en sus robots para realizar tareas de manipulación repetitivas y peligrosas. La compañía contrató a la consultora con sede en Australia Max Kelsen para ayudar en el desarrollo y la contribución de los componentes de RoboMaker. Por ejemplo, Ripley, una plataforma robótica construida por Woodside, fue capacitada para realizar un “doble bloqueo y purga”, un procedimiento de apagado manual de la bomba que implica girar varias válvulas en secuencia. Una formulación de aprendizaje reforzado creada con RoboMaker y SageMaker utiliza estados de articulaciones y vistas de cámara como entradas a un modelo que genera trayectorias óptimas para manipular las válvulas.
“Nuestro equipo y nuestros socios querían comenzar a explorar el uso de métodos de aprendizaje automático para la manipulación robótica”, dijo el ingeniero de robótica de Woodside, Kyle Saltmarsh, en un comunicado de prensa. “Antes de que pudiéramos hacer esto de manera efectiva, necesitábamos un marco que nos permitiera entrenar, probar, ajustar e implementar estos modelos de manera eficiente. La utilización de los componentes y las canalizaciones de Kubeflow con SageMaker y RoboMaker nos proporciona este marco y estamos entusiasmados de que nuestros especialistas en robótica y científicos de datos centren sus esfuerzos y su tiempo en los algoritmos y la implementación “.
VentureBeat
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