Rola modeli Image-to-3D w robotyce

✨ Wstęp: Era Foundation Models w Robotyce

Foundation Models, czyli modele fundamentowe, zapoczątkowane w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP) i vision-language models (VLMs), rewolucjonizują podejście do uczenia maszynowego w robotyce. Są to modele trenowane na ogromnych i różnorodnych zestawach danych, które następnie można dostosować do szerokiego zakresu zadań downstream.

W robotyce modele te oferują obietnicę generalizacji, adaptacyjności i skalowalności, które są kluczowe dla działania robotów w nieustrukturyzowanych, czytaj, rzeczywistych środowiskach. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, które często wymagają oddzielnego modelu dla każdego zadania i środowiska, Foundation Models mają potencjał zapewnienia jednolitej architektury zdolnej do obsługi wielu aspektów autonomii robota – od percepcji i planowania po wykonanie i kontrolę.

Jednym z największych wyzwań w robotyce jest ubóstwo danych. Podczas gdy modeje oparte na internecie, takie jak LLMs, są trenowane na terabajtach tekstu, robotyczne zbiory danych są rzadkie, drogie w pozyskiwaniu i często ograniczone do specyficznych zadań lub platform. Foundation Models w robotyce dążą do przezwyciężenia tego wąskiego gardła poprzez wykorzystanie wstępnego treningu na dużych, dostępnych publicznie zbiorach danych, w tym filmach z Internetu, symulacjach i danych z czujników, a następnie dostrojenie do specyficznych zadań robotycznych.

🔍 Aktualny Stan Badań nad Foundation Models w Robotyce

📊 1. Kluczowe Projekty i Osiągnięcia

Badania nad Foundation Models dla robotyki dynamicznie się rozwijają, o czym świadczy rosnąca liczba publikacji i specjalnych inicjatyw:

• IEEE T-RO Special Issue on Foundation Models for Robotics: Czołowe czasopismo IEEE Transactions on Robotics (T-RO) ogłosiło specjalny numer poświęcony Foundation Models w robotyce, który ma zostać opublikowany w lipcu 2026 roku. Tematyka obejmuje m.in. uogólnienie na różne embodimente robotów, świadomość przestrzenną, wielomodalność, bezpieczeństwo i wykonywanie w czasie rzeczywistym na urządzeniach o ograniczonych zasobach.
• Postępy w dziedzinie generalistycznych modeli robotycznych: Firma Boston Dynamics, we współpracy z Toyota Research Institute (TRI), opracowała dla humanoidalnego robota Atlas large behavior model (LBM), który wykorzystuje pojedynczy model AI do kontroli zarówno chodu, jak i manipulacji obiektami. Model ten, zasilany danymi wizualnymi, proprioceptywnymi i językowymi, wykazuje nawet emergentne zachowania, takie jak podnoszenie upuszczonego przedmiotu bez explicitnego treningu w tej dziedzinie.
• Covariant i Robotics Foundation Models (RFMs): Firma Covariant, założona przez byłych członków OpenAI i UC Berkeley, opracowała Covariant Brain – foundation model dla robotyki szkolony na ogromnych, różnorodnych danych z rzeczywistych operacji magazynowych (obejmujących miliony SKU) oraz danych syntetycznych. Model ten osiąga wysoki poziom autonomii i ogólności w zadaniach magazynowych, takich jak identyfikacja obiektów, prognozowanie chwytu i umieszczania.
• Learning from Videos (LfV): Badania nad uczeniem robotów z filmów internetowych (Internet Video) zyskują na popularności. Artykuł przeglądowy „Towards Generalist Robot Learning from Internet Video: A Survey” podkreśla potencjał wykorzystania dużych zbiorów wideo do dostarczenia robotom foundational knowledge o dynamice fizycznej, zachowaniach i zadaniach, mimo wyzwań takich jak distribution shift czy brakujących etykiet działań.
• Imitation Learning i RHyME: Badacze z Cornell University opracowali framework RHyME (Retrieval for Hybrid Imitation under Mismatched Execution), który pozwala robotom uczyć się zadań, oglądając pojedynczy film instruktażowy (how-to video). System ten radzi sobie z problemem mismatch między sposobem poruszania się ludzi i robotów, wykorzystując pamięć poprzednio widzianych demonstracji wideo do uogólniania na nowe zadania. Osiągnięto ponad 50% wzrost skuteczności wykonywania zadań w porównaniu z poprzednimi metodami.

⚠️ 2. Główne Wyzwania

Pomimo obiecujących postępów, integracja Foundation Models z robotyką napotyka na poważne przeszkody:

• Brak danych odpowiednich dla robotyki (Data Scarcity): Internetowe zbiory danych dla wizji czy języka są ogromne, ale porównywalne zbiory danych dotyczące manipulacji, lokomocji czy nawigacji robotów są wciąż ograniczone i często prywatne.
• Zapewnienie bezpieczeństwa i niezawodności (Safety): Halucynacje modeli (hallucinations), niepewność (uncertainty quantification) oraz ryzyko podjęcia niebezpiecznych działań przez robota w prawdziwym świecie są krytycznymi problemami, które wymagają rygorystycznych testów i mechanizmów safeguards.
• Wymagania obliczeniowe i czasowe (Real-Time Performance): Duże modele często mają wysokie opóźnienia inferencyjne, co utrudnia ich zastosowanie w pętlach sterowania wymagających działania w czasie rzeczywistym.
• Generalizacja między embodimentami (Embodiment Gap): Model wytrenowany na danych z jednego typu robota (np. ramienia manipulatora) może nie generalize poprawnie na inny typ (np. robot humanoidalny).
• Zrozumienie przestrzeni 3D (Spatial Understanding): Many current vision-language models are still primarily 2D-oriented, lacking a deep, actionable understanding of the 3D geometry of the physical world, which is crucial for precise manipulation and interaction.

💡 Hipoteza: Pośredni Krokiem jest Image-to-3D – Klucz do Głębszego Rozumienia Świata

Tu pojawia się innowacyjna hipoteza: bezpośrednie tłumaczenie obrazu 2D na akcje przez Foundation Models może nie być optymalne. Brakuje mu bogatego, strukturalnego zrozumienia sceny 3D, które jest naturalne dla ludzi. Gdy człowiek patrzy na kubek z boku, nie widzi go jako płaskiego obrazu; jego mózg automatycznie inferuje jego trójwymiarowy kształt, głębokość, położenie, orientację, teksturę i właściwości materiałowe – tworzy wewnętrzną reprezentację 3D. Ta reprezentacja pozwala nam precyzyjnie planować ruchy: wiedzieć, pod jakim kątem chwycić kubek, aby nie wyślizgnął się z ręki, jak go przechylić, aby nalać wody, lub jak obrócić go do góry dnem, nie potrącając innych przedmiotów.

Proponujemy zatem, aby Foundation Models dla robotyki incorporowały explicitny etap generowania trójwymiarowej reprezentacji sceny (Image-to-3D) jako pośrednią reprezentację między percepcją a działaniem.

1. Krok 1: Percepcja (Image/Video-to-3D): Model wizyjny (np. VLM wzmocniony o architekturę do rekonstrukcji 3D) analizuje klatkę wideo z kamery robota i generuje strukturalną reprezentację 3D sceny. Może to być mesh (siatka trójkątów), chmura punktów, voxel grid lub nerf (Neural Radiance Field). Ta reprezentacja koduje geometrię, kształty obiektów, ich wzajemne położenie w przestrzeni oraz inne właściwości.
2. Krok 2: Reasoning i Planowanie: Na podstawie tej bogatej reprezentacji 3D oraz ewentualnie instrukcji językowej, model (np. LLM lub specjalistyczny model planisty) może rozumować o scenie. Może inferować affordances obiektów (kubek jest nadający się do chwytu, można do niego nalać wody), przewidywać fizykę interakcji (jak przechylić kubek, aby woda wylała się w określony sposób) i generować symboliczny plan działania („chwyć kubek za uchwyt”, „przenieś nad zlew”, „przechyl o 45 stopni”).
3. Krok 3: Wykonanie (Action): Nisko poziomowy model akcyjny (policy model), szkolony poprzez imitację lub reinforcement learning, otrzymuje tę reprezentację 3D i/lub wygenerowany plan. Jego zadaniem jest przełożenie tego na precyzyjne trajectory jointów lub momenty silników niezbędne do wykonania zadania. Reprezentacja 3D dostarcza mu krytycznego kontekstu geometrycznego, który pozwala lepiej generalizować do nowych orientacji, pozycji czy nawet nieznanych wcześniej obiektów o podobnym kształcie.

🔬 Dlaczego to podejście jest obiecujące?

• Zmniejszenie Distribution Shift: Reprezentacje 3D są bardziej inwariantne względem zmian perspektywy, oświetlenia czy tekstury niż surowe piksele 2D. Model akcyjny uczy się na bardziej stabilnych i istotnych cechach.
• Lepsze Ugruntowanie w Świecie Fizycznym (Groundedness): Model explicite rozumie geometrię, co redukuje halucynacje i poprawia bezpieczeństwo. Wie, gdzie jest fizyczna przestrzeń, a gdzie jej nie ma, unikając kolizji.
• Skalowalność i Kompozycyjność: Reprezentację 3D można wzbogacać o semantykę (np. poprzez segmentację 3D) lub właściwości fizyczne, tworząc coraz bogatsze modele świata dla robota.
• Zgodność z Ludzkim Sposobem Percepcji: Inspiracja biologiczną inteligencją – ludzki mózg nie działa na pikselach, ale na wewnętrznych modelach świata.

🛠 Case Study: Narzędzia i Badania Wspierające Hipotezę Image-to-3D

🎨 Meshy AI – Przykład Zaawansowanego Modelu Image/Text-to-3D

Chociaż bezpośrednio nie zastosowany w robotyce, Meshy AI jest doskonałym przykładem potęgi współczesnych modeli generatywnych 3D. Pozwala on na generowanie wysokiej jakości modeli 3D (mesh + tekstury PBR) z prostych opisów tekstowych lub pojedynczych obrazów 2D w ciągu sekund.

• Funkcjonalności: Meshy oferuje tryby „Text-to-3D”, „Image-to-3D” (w tym Multi-view Image to 3D), „AI Texturing” i „Smart Remesh”.
• Zastosowania dla Robotyki: Tego typu narzędzia mogłyby być nieocenione w symulacji do szybkiego generowania ogromnych ilości photorealisticznych assetów 3D o zróżnicowanej geometrii do trenowania modeli percepcji i polityk. Ponadto, framework podobny do Meshy, zintegrowany bezpośrednio na pokładzie robota, mógłby teoretycznie służyć do real-time’owej inferencji 3D z obrazu z kamery, dostarczając tę właśnie pożądaną reprezentację pośrednią.

📚 Powiązane Prace Badawcze

Chociaż pełna, end-to-end implementacja tej hipotezy w skali foundation model jest wciąż przedmiotem badań, istnieją prace, które zmierzają w tym kierunku i potwierdzają jej sens:

1. PaLM-E (Google): Jeden z pierwszych truly embodied multimodal language models. PaLM-E trenowany był na różnych zadaniach robotycznych i danych wizyjno-językowych. Kluczowym insightem było traktowanie danych z różnych modalności (w tym obrazów) jako po prostu kolejnych tokenów, które model uczy się integrować. Praca ta pokazała, że model może nauczyć się implicitnie inferować właściwości 3D świata, aby planować działania.
2. VoxPoser (MIT, Stanford): Ta praca wykorzystuje LLMs do generowania mapy potencjałów (potencial fields) w przestrzeni 3D (reprezentowanej jako voxel grid) na podstawie instrukcji językowej. LLM „rozumie” język i commonsense, a następnie „rysuje” w przestrzeni 3D, gdzie robot powinien się poruszać lub których obszarów unikać. To doskonały przykład explicitnego wykorzystania reprezentacji 3D jako interfejsu między high-level reasoning a low-level control.
3. RHyME (Cornell): Chociaż nie generuje explicitnych modeli 3D, framework RHyME pokazuje siłę reprezentacji wideo jako pomostu między demonstracjami ludzkimi a wykonaniem robota. Jego mechanizm retrievu pozwala robotowi znajdować fragmenty wideo analogiczne do bieżącego zadania, co można postrzegać jako krok w kierunku bardziej abstrakcyjnych reprezentacji przestrzennych.
4. Learning Affordances z Wideo: Przegląd „Learning by Watching” oraz prace przytoczone w „Towards Generalist Robot Learning from Internet Video” wskazują, że modele są w stanie uczyć się affordances obiektów (czyli możliwości interakcji) po prostu przez pasywne oglądanie ogromnych ilości filmów z Internetu. Jest to blisko związane z ideą inferowania właściwości użytkowych z geometrii 3D.

Poniższa tabela podsumowuje potencjalny pipeline przetwarzania od obrazu do akcji z wykorzystaniem reprezentacji 3D:

🔮 Podsumowanie i Przyszłe Kierunki Badań

Hipoteza wykorzystania modeli image-to-3D jako pośredniej, strukturalnej reprezentacji w pipeline’ach Foundation Models dla robotyki jest niezwykle obiecująca i znajduje oparcie w nascentnych trendach badawczych. To podejście bezpośrednio adresuje kluczowe wyzwania, takie jak głębokie zrozumienie geometrii, generalizacja i bezpieczeństwo.

Przyszłe prace badawcze powinny koncentrować się na:

1. Opracowanie Specjalizowanych Modeli Image-to-3D dla Robotyki: Modele muszą być szybkie (działające zbliżone do czasu rzeczywistego), odporne na różne warunki środowiskowe i generujące reprezentacje optymalizowane pod kątem planowania i kontroli (np. z dokładnością w obszarach chwytu).
2. Integracja End-to-End: Zbudowanie pełnych architektur, które płynnie łączą percepcję (2D->3D), reasoning (3D+Language -> Plan) i wykonanie (Plan+3D -> Action) w sposób, który można trenować zarówno end-to-end, jak i modularnie.
3. Gromadzenie i Trenowanie na Danych 3D: Skalowanie treningu tych modeli będzie wymagało ogromnych zestawów danych parujących obrazy 2D z ground-truth reprezentacjami 3D (np. z symulatorów lub czujników 3D) oraz danych wideo pokazujących interakcje.
4. Bezpieczeństwo i Niepewność w 3D: Opracowanie metod uncertainty quantification specyficznie dla generowanych reprezentacji 3D, aby robot mógł ocenić wiarygodność swojego „wyobrażenia” 3D świata i działać ostrożnie, gdy jest ona niska.

Podsumowując, integracja modeli image-to-3D z Foundation Models nie jest jedynie ciekawostką techniczną, ale potencjalnie koniecznym ewolucyjnym krokiem w dążeniu do prawdziwie ogólnej, inteligentnej i niezawodnej robotyki. Pozwala ona robotom „myśleć” i „widzieć” świat w trzech wymiarach, tak jak ludzie, co jest fundamentalne dla znaczącej interakcji z fizycznym środowiskiem. Prace nad tą hipotezą znajdują się na samym froncie badań nad AI i robotyką i mają szansę stać się kluczowym elementem przyszłych general-purpose robotów.