Техническая реализация World Models: от архитектуры Vision Transformers до симуляции физики MuJoCo

Введение: Проблема обучения на сырых данных

Традиционные подходы к обучению с подкреплением (RL) требуют тщательно размеченных сред и ручной инженерии признаков. World Models предлагают альтернативу: агент самостоятельно строит компактное представление среды через предсказание будущих состояний. Ключевой вызов — обработка высокоразмерных входных данных (видео 60+ FPS, лидары 128x128, IMU 1кГц) без потери физической осмысленности.

1. Мультимодальные архитектуры: от пикселей к латентному пространству

Vision Transformers для пространственно-временного кодирования

Современные реализации (например, Genie3 от DeepMind) используют иерархические ViT-архитектуры. Кадр видео разбивается на патчи 16x16, которые проходят через эмбеддинг-слой с позиционными кодированиями. Temporal Attention механизмы (как в TimeSformer) добавляют отдельные временные оси внимания, позволяя модели улавливать долгосрочные зависимости.

Интеграция IMU и лидарных данных

Для робототехнических задач (например, в Visual Interaction Networks) используются отдельные энкодеры:

• IMU encoder: 1D-CNN или Transformer для временных рядов (акселерометр, гироскоп)
• LiDAR encoder: Voxel-based 3D CNN или PointNet++ для облаков точек
• Fusion layer: Cross-attention между модальностями в латентном пространстве

2. Предсказание видео: Frame-to-Frame и loss-функции

Задача video prediction формулируется как p(x_{t+1} | x_{≤t}, a_{≤t}), где x — кадр, a — действие. Современные подходы используют:

Реконструктивные loss-функции

Стратегии предсказания

Модели работают в двух режимах:

1. Autoregressive ( punishing): На каждом шаге используется предсказание модели как вход (накапливает ошибку)
2. Teacher Forcing: На обучении используются реальные кадры, на инференсе — autoregressive
3. Mixed Curriculum: Плавный переход от teacher forcing к autoregressive

3. Интеграция физических симуляторов: MuJoCo и реальное время

Интеграция проходит через Hybrid Physics-Neural Models. Примерная схема:

class PhysicsAugmentedWorldModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        self.visual_encoder = ViT(...)  # Кодирует кадр в латент z
        self.dynamics_net = nn.Sequential(  # Physics-informed network
            nn.Linear(z_dim + action_dim, 256),
            nn.ReLU(),
            PhysicsLayer(256)  # Внедряет законы Ньютона
        )
        self.contact_predictor = ContactDetector()  # Предсказывает столкновения
        
    def forward(self, z, a):
        dz = self.dynamics_net(torch.cat([z, a], dim=-1))
        # MuJoCo-like constraints:
        dz = apply_contact_constraints(dz, self.contact_predictor(z))
        return z + dz

Колонки контакта и трение

В MuJoCo контакт моделируется через:

• Impulse-based dynamics: Импульсы рассчитываются для каждой пары геометрий
• Friction cone: Трение моделируется как ограничение на тангенциальную силу
• Compliance: Упругость материалов (жесткость, демпфирование)

В нейросетевых моделях эти законы встраиваются через differentiable physics layers (например, в Brax или DiffTaichi), что позволяет градиентному спуску учитывать физические ограничения.

4. Обучение без подписей: Предсказание как задача

Unsupervised learning в World Models строится на предиктивной ошибке как intrinsic reward. Агент не получает внешних наград, а оптимизирует способность предсказывать последствия своих действий.

В Dreamer и Genie используется многоуровневая оптимизация:

1. Энкодер: Сжимает наблюдение в латент z (通常 через VAE или β-VAE)
2. Динамическая модель: p(z_{t+1} | z_t, a_t) — предсказывает следующее состояние
3. Модель награды: r(z_t, a_t) — предсказывает extrinsic reward (если есть)
4. Планировщик: Ищет последовательность действий, максимизирующую ожидаемую награду в модели

5. Примеры кода и библиотеки

Visual Interaction Networks (VIN)

VIN — одна из первых работ, объединивших CNN для кодирования объектов и Graph Neural Networks для их взаимодействий. Открытая реализация на PyTorch:

# Упрощенный псевдокод VIN
class VIN(nn.Module):
    def __init__(self):
        self.object_encoder = CNNEncoder()  # [B, C, H, W] → [B, N, d]
        self.relational_net = GNN()         # Учитывает пары объектов
        self.dynamics = MLP()               # Предсказывает Δpose объектов
        
    def forward(self, frames, actions):
        # Извлекаем объекты из кадров
        objects = self.object_encoder(frames)  # [B, T, N, d]
        # Строим граф взаимодействий
        edges = build_graph(objects)
        # Предсказываем следующее состояние
        delta = self.dynamics(objects, edges, actions)
        return objects + delta

Доступные датасеты

• Perception Test (DeepMind): Мультимодальный датасет для video prediction с задачами на физику
• Kinetics-600: Большой набор видео для предобучения ViT
• MuJoCo environments: Стандартные симуляции (Ant, Humanoid, HalfCheetah) с рендерингом
• CARLA: Автономное вождение с лидаром и IMU

Open-source реализации

Заключение: Вызовы и перспективы

Несмотря на прогресс, World Models сталкиваются с фундаментальными ограничениями:

1. Вычислительная сложность: ViT для видео 128x128@30FPS требует ~10 TFLOPS на инференс, что неприемлемо для edge-устройств.
2. Долгосрочная стабильность: Ошибки накапливаются в autoregressive режиме, делая предсказания на горизонте >10 сек нефизичными.
3. Обобщение на новые среды: Модели, обученные на MuJoCo, плохо переносятся на реальные роботы из-за разрыва (reality gap).
4. Экспертиза в домене: Требуется тонкая настройка loss-компонент под конкретную задачу (манипуляция vs. передвижение).