«DeepMind от Google революционизирует робототехнику»
«DeepMind от Google революционный прорыв в робототехнике»
Благодаря совместным усилиям между Google Deepmind и 33 академическими лабораториями, мир робототехники может быть перевернут с ног на голову. Цель этого предприятия – выбить робототехнику из жесткой парадигмы специфических наборов данных для конкретных задач.
Согласно их блогу, при успехе набора данных Open X-Embodiment и модели RT-X может родиться универсальный робот, способный обучаться и адаптироваться к различным типам роботов. В статье, написанной о проекте, этот большой коллектив учреждений работал вместе, чтобы собрать данные с целого ряда впечатляющих главных устройств для роботов.
В этом грандиозном усилии было продемонстрировано более 500 навыков и 150 000 задач в рамках впечатляющих 1 миллиона эпизодов. Этот набор данных является самой обширной и разнообразной коллекцией робототехнических данных на сегодняшний день.
- Мета исследователи искусственного интеллекта предлагают усовершенствованные LLM с долгим контекстом.
- Подготовьте свои данные для Amazon Personalize с помощью Amazon SageMaker Data Wrangler.
- Расшифровка Трансформеры объяснены простым английским языком
Без правильного оборудования, програмное обеспечение не имело бы средства для функционирования, и в этом и заключается роль модели RT-X. Эта модель родилась от трансформирующих моделей робототехники RT-1 и RT-2 Google DeepMind. Она была обучена на наборе данных Open X-Embodiment и проявляет удивительную производительность в различных воплощениях роботов.
Во время оценки в университетах-партнерах RT-1-X систематически превосходил модели, нацеленные на конкретные задачи, обладая средней степенью улучшения в 50%. Этот успех сигнализирует о грандиозном сдвиге в развитии более гибких и приспособляемых роботов.
Настоящая магия RT-X заключается в его способности приобретать новые навыки, извлекая знания из разных роботов. Эксперименты с RT-2-X показывают утроенное улучшение в выполнении ранее невозможных задач.
Это включает лучшее пространственное понимание, как показано в тонкой разнице между командами “переместить яблоко рядом с тканью” и “переместить яблоко на ткань”. Расширенные навыки RT-2-X подчеркивают огромный потенциал совместного обучения с разнообразными данными, особенно в сочетании с архитектурами высокой емкости.
Как показывает эта работа, модели способные обобщать по различным воплощениям, не только возможны, но и невероятно многообещающи. Возможности огромны, от интеграции механизмов самоусовершенствования до исследования влияния различных смесей наборов данных на обобщение кросс-воплощений. Эти достижения гонят исследования в области робототехники в неизведанные просторы.
Теперь, с такими достижениями, день универсальной робототехники может быть ближе, чем ожидалось ранее. И если будет доказано, что ее разработка на массовую шкалу станет экономически целесообразной, то она может помочь революционизировать отрасль так же, как это сделало паровое движение.
Google DeepMind также выпустил интересную анимацию RT-X, которую вы можете посмотреть ниже:
