VT2021 ROS2 fiche

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Robot Operatin System 2 (ROS2)

Auteurs

Résumé

ROS2 est une plateforme Open Source pour le développement en robotique qui vient succéder à ROS1 (Robot Operating System). L’idée de ROS est de fournir une plateforme d’exécution ainsi qu’un ensemble d’outils de développement qui s’adapte à une multitude de projets en robotique. ROS2 est né avec la volonté de venir s’adapter aux nouveaux besoins qui n’était pas présent au moment de la création de ROS1 : la collaboration entre robots, les contraintes temps réel, l’environnement de production plutôt que de développement, … La première distribution de ROS2 est arrivée en 2017 et près de 8 distributions existent à ce jour.

Mots Clés

Système d’exploitation pour robots (ROS) : plateforme offrant des services proche de ceux des systèmes d'exploitation comme l'abstraction du matériel, la gestion de la concurrence, gestion des processus, etc...
nœuds : c'est l'élément de base des graphes ROS, il correspond à une unité fonctionnelle (ex: contrôle des roues) et il peut envoyer et recevoir des données à d'autres noeuds.
topic : Système de transport de l'information basé sur le concept de publisher et subscriber.
service : Système de transmission de l'information basé sur une structure client/serveur, où le client fait des requêtes au serveur pour obtenir une donné.
action : Système de transmission combinant les topics et les services très utlisés pour les tâches de longues durées car il permet d'avoir un feedback régulier de ce qui est fait par le node pendant la tâche.

Abstract

ROS2 is an open source platform for the development of robots that comes after ROS1 (Robot Operating System). The idea behind ROS is to create a platform that can execute the robot’s code while also bringing development tools for any robot developer. ROS2 was created with the will to adapt to new needs that didn’t exist when ROS1 was created : collaboration between robots, real time constraint, production environment, … The first ROS2 distribution arrived in 2017 and 7 other distributions have been created since then.


Keywords

Robot Operating System (ROS) : platform offering operating systems services like the abstraction of the material, the control of the process, etc...
node : basic ROS element around one functional unit (example: control of the wheels). It can send and receive data to other nodes.
topic : Data transport system based on subscriber/publisher idea.
service : Data transport system based on client/server idea, where the client needs to call for the ressource to get it from the server.
action : Système de transmission combinant les topics et les services très utlisés pour les tâches de longues durées car il permet d'avoir un feedback régulier de ce qui est fait par le node pendant la tâche.


Modèle Tâche
Davinci Complex intent, cause and effect, summarization for audience
Curie Language translation, complex classification, text sentiment, summarization
Babbage Moderate classification, semantic search classification
Ada Parsing text, simple classification, address correction, keywords

Applications en production qui utilisent GPT-3

  • Duolingo : Utilise GPT-3 pour donner des corrections en grammaire Française.
  • HyperClova : modèle TAL de coréen basé sur GPT-3, développé par Naver.
  • 500+ Openers for Tinder : GPT-3 a généré des centaines de phrases d’introduction pour les conversations Tinder.

Bibliographie

[1] Attention Is All You Need: https://arxiv.org/abs/1706.03762

[2] The true names/sizes of the 4 GPT-2 models (Issue): https://github.com/openai/gpt-2/issues/209

[3] Language Models are Unsupervised Multitask Learners : https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf

[4] Le projet sur github pour plus d’informations: https://github.com/kingoflolz/mesh-transformer-jax/

[5] Documentation de GPT-J sur Huggingface: https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/gptj

[6] Documentation de la pile: https://pile.eleuther.ai/

[7] The Pile: An 800GB Dataset of Diverse Text for Language Modeling: https://arxiv.org/pdf/2101.00027.pdf

[8] GPT-J-6B: 6B JAX-Based Transformer (Aran Komatsuzaki): https://arankomatsuzaki.wordpress.com/2021/06/04/gpt-j/

[9] Language Models are Few-Shot Learners: https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf

[10] How Biased is GPT-3: https://medium.com/fair-bytes/how-biased-is-gpt-3-5b2b91f1177