Днями NVIDIA запустила програму раннього доступу до віртуального середовища Holodeck, призначену для спільного проектування матеріальних об'єктів і тренування персоналу промислових підприємств в обігу з новим обладнанням. Але ця технологія може з таким же успіхом застосовуватися в іншій сфері - навчанні штучного інтелекту. Для цього призначений проект Isaac (ім'я дано на честь Ньютона і Азімова), який компанія продемонструвала на GPU Technology Conference.
У найпростішому випадку Isaac дозволяє роботам, що діють на основі мереж глибокого навчання, багаторазово прискорити освоєння простих фізичних маніпуляцій - таких як сортування і монтаж деталей на конвеєрі. В даний момент заводські роботи програмуються алгоритмічним чином. Як наслідок, підготовка послідовності операцій займає порівняно великий час - це підходить для випуску виробів великими партіями, але погано окупається на дрібних замовленнях. З іншого боку, навчання робота за допомогою нейромереж може бути ще більш тривалим і навіть небезпечним, якщо мова йде про великі машини. Обидва з цих факторів усуває попередній етап тренування у віртуальному середовищі, швидкість якого обмежена фактично лише обчислювальною потужністю масиву GPU. Отриману за допомогою Isaac програму потім завантажують в пам'ять реального робота.
Хоча Isaac позиціонується в першу чергу як засіб навчання роботів моторним операціям, таким же чином можуть вирішуватися завдання іншого класу (розпізнавання образів, навігація в просторі тощо) - за умови, що VR-середовище в кожному конкретному випадку забезпечує кращу швидкість навчання, ніж попередні методи. Наприклад, на GTC за допомогою шолома HTC Vive і ПО Isaac можна було зіграти з роботом в доміно. Сам Isaac теж є самонавчальною системою: одночасно можуть бути запущені кілька сценаріїв тренування, серед яких буде обраний найбільш ефективний шлях. Останній, у свою чергу, теж буде розмножений на кілька альтернативних сценаріїв тощо.
Як і Holodeck, проект Isaac використовує движок Unreal Engine 4, а також підтримує інтеграцію з OpenAI Gym - відкритий набір алгоритмів навчання з підкріпленням. В даний момент дослідники можуть отримати доступ до ранньої версії Isaac, подавши звернення на сайті NVIDIA.
