サービスとしての RL 環境

当社は、実際のハードウェア、実際のセンサー、実際の運用サポートに裏付けられた、永続的な学習可能なロボット環境を提供します。 このサービスは、プロトタイプを超えた応用ロボット工学チーム向けに設計されています。 シミュレーションだけではキャプチャできなくなりました 生産において重要な故障モード、接触ダイナミクス、およびエッジケース。

私たちが考える「環境」とは

弊社ではシミュレーターは提供しておりません。 ここでの RL 環境とは、完全に仕様化された継続的に動作可能なシステムです。つまり、物理的なロボットのセットアップ、明確に定義されたタスクと成功基準、安定した観察とアクションのスペース、確定的なリセットと初期化の手順、継続的なデータのログ記録と評価信号、繰り返される試行と失敗の下での安全な実行です。

私たちが提供するもの

永続的な現実世界の環境 — 各環境は毎日実行され、数千のエピソード、オンラインまたはオフラインの RL、ポリシー バージョン間の回帰テスト、および長期的なパフォーマンス追跡をサポートします。 当社は、ハードウェアのセットアップ、校正、メンテナンス、および運用の安全性を扱います。

学習準備完了信号 — 関節の状態、視覚 (RGB/RGB-D)、力と触覚のフィードバック、明示的な成功/失敗/終了条件。 すべての信号は時間同期されており、トレーニングおよび評価パイプラインに直接接続できるように構成されています。

大規模な障害の制御 — 私たちの環境では、掴みの失敗、滑り、衝突、回復の試みが安全に実行されます。 故障軌跡は第一級のデータであり、シミュレータが常に見逃しているエッジケースを明らかにします。

実稼働環境の例

接触が多い操作 — 摩擦変動による把握、触感を意識した挿入、滑りの検出と回復。 純粋にシミュレーションでトレーニングされたポリシーは、多くの場合、理想的な接触に過剰適合します。 実際の触覚と力のフィードバックにより、故障モードが早期に明らかになります。

遠隔操作ブートストラップ RL — ポリシーの初期化、オンラインまたはオフラインの RL 微調整、展開中の継続的なデータセット拡張のための人間参加型のデモンストレーション。

回帰およびベンチマーク環境 — タスク定義、反復可能なリセット、バージョン管理された評価指標を修正しました。

なぜシミュレーションだけではだめなのでしょうか?

シミュレーションは不可欠ですが、不完全です。 チームは、転送されない接触ダイナミクス、シミュレーションでは見えない安定性の問題、ベンチマークには合格しても導入に失敗するポリシー、ハードウェア固有のエッジ ケースに遭遇したときに私たちに相談に来ます。 私たちの環境は、シミュレーションが予測できなくなる場所に存在します。