Gipaila sa mga Tigdukiduki sa MIT ang Enhanced Training Technique HPT para sa mga Robot

Kaniadtong Oktubre 28, gipaila sa mga tigdukiduki sa MIT ang usa ka bag-ong teknik alang sa pagbansay sa mga robot nga pangkinatibuk-ang katuyoan, nga nagsaad nga mga pag-uswag sa kahusayan ug pagkamapasibo. Giinspirar sa dagkong mga modelo sa pinulongan (LLMs), nga mahimo nimong mahibal-an gikan sa generative AI nga mga himan, kini nga pamaagi gitawag nga heterogeneous pre-trained transformers (HPT). Pinaagi sa paghiusa sa lain-laing data gikan sa lain-laing mga dominyo ug modalidad, HPT nagtugot sa mga robot sa pagkat-on sa bag-ong mga buluhaton nga dili kinahanglan nga magsugod sa pagbansay gikan sa wala.

Pag-uswag sa pagbansay sa robot uban sa HPT

Lirui Wang, usa ka electrical engineering ug computer science graduate nga estudyante ug nanguna nga awtor sa pagtuon, mipasabut, “Sa robotics, ang mga tawo kasagarang moingon nga kita walay igong datos sa pagbansay. Apan sa akong tan-aw, usa pa ka dako nga problema mao nga ang datos gikan sa daghang lainlaing mga dominyo, modalidad, ug hardware sa robot. Gipakita sa among trabaho kung giunsa nimo mabansay ang usa ka robot nga gihiusa silang tanan. ”

Makapaikag usab: Gipalambo sa MIT ang Mga Soft Robot nga Adunay Flexible ug Stretchy Lawas

Ang nag-unang bentaha niini nga teknik mao ang abilidad niini sa paghiusa sa mga datos gikan sa lain-laing mga tinubdan ngadto sa usa ka hiniusa nga sistema. Kini nga pamaagi susama sa kung giunsa ang mga modelo sa dagkong pinulongan gibansay, nagpakita sa kahanas sa daghang mga buluhaton tungod sa ilang halapad ug lainlain nga datos sa pagbansay. Gitugotan sa HPT ang mga robot nga makakat-on gikan sa daghang mga kasinatian ug palibot.

Nagtanyag ang HPT ug hinungdanon nga mga benepisyo pinaagi sa pagkunhod sa oras ug gasto sa mga robot sa pagbansay. Sa naandan, ang mga robot sa pagbansay alang sa piho nga mga buluhaton kay kusog sa kapanguhaan sa termino sa oras ug salapi. Ang mga robot mahimong makab-ot ang mas maayo nga pasundayag niining bag-ong pamaagi, nga adunay mga datos nga nagpakita sa 20% nga pag-uswag sa mga simulation ug mga aplikasyon sa tinuod nga kalibutan kumpara sa nangaging mga teknik.

Jialiang Zhao, usa ka co-author ug kaubang EECS graduate nga estudyante, midugang, “Ang among pangandoy mao ang pagbaton ug unibersal nga utok sa robot nga mahimo nimong i-download ug magamit para sa imong robot nga walay bisan unsang pagbansay. Samtang naa pa kami sa una nga mga yugto, magpadayon kami sa pagduso pag-ayo ug ang paglaum nga ang pag-scale magdala ngadto sa usa ka kalampusan sa mga robotic nga mga palisiya, sama sa gibuhat sa dagkong mga modelo sa pinulongan.

Epekto sa industriya ug umaabot nga palaaboton

Kini nga pag-uswag adunay hinungdanon nga implikasyon alang sa mga industriya nga nagsalig sa robotics. Samtang ang mga robot nahimong labi ka mapahiangay ug episyente, ang ilang paghimo, pag-atiman sa kahimsog, ug paggamit sa logistik mahimong labi ka hapsay. Ang katakus nga dali nga mopahiangay sa bag-ong mga buluhaton ug palibot nga wala’y daghang pag-retraining mahimong mosangput sa mas lapad nga pagsagop sa mga robotics sa lainlaing mga sektor.

Sa wala ka pa: Unsa ang Mahimo sa Mga Robot sa sulod Nimo [Video]

Sa pagtan-aw sa unahan, ang mga tigdukiduki nagtinguha sa paghimo sa usa ka unibersal nga "utok sa robot" nga mahimong ma-download ug magamit sa lainlaing mga platform sa robot. Bisan kung naa pa sa sayong mga yugto, kini nga panan-awon adunay potensyal nga magbag-o sa mga robotics pinaagi sa pagpaarang sa hapsay nga pagpahiangay ug aplikasyon nga wala ang karon nga mga babag sa espesipiko sa datos ug mga limitasyon sa hardware.

Sa katingbanan, ang pag-uswag sa MIT sa HPT nagtimaan sa usa ka hinungdanon nga lakang sa unahan sa natad sa robotics, nga nagtanyag usa ka daklit nga pagtan-aw sa umaabot diin ang mga robot dili lamang mas makahimo apan labi ka dali nga magamit ug magamit. Samtang nag-uswag kini nga teknolohiya, mahimo’g mabag-o ang papel sa mga robot sa katilingban, nga himuon kini nga hinungdanon nga mga himan sa daghang mga industriya.

YouTube: PoCo – Komposisyon sa Polisiya Gikan ug Alang sa Heterogenous Robot Learning (Lirui Wang, Jialiang Zhao, Yilun Du, Edward Adelson, Russ Tedrake)

Kredito sa litrato: Ang mga hulagway nga gipakita sa maayong kabubut-on sa mga tigdukiduki ug MIT ug gihatag isip kabahin sa usa ka press release.
Tinubdan: MIT press release