Исследовательское партнерство направлено на ускорение разработки гуманоидных роботов общего назначения с использованием больших моделей поведения TRI и робота Atlas от Boston Dynamics.
Последнее поколение Atlas является результатом многолетней совместной разработки аппаратного и программного обеспечения, направленной на создание наиболее мощной платформы для гуманоидов, как с точки зрения физических возможностей, так и программных интерфейсов для создания моделей поведения всего тела.
Это делает его идеальной платформой для развития науки о навыках манипулирования на основе искусственного интеллекта.
В то же время, TRI широко признана мировым лидером в быстром развитии больших моделей поведения (LBM) для робототехники. Это включает в себя новаторскую работу по политике диффузии, которая положила начало успешному применению генеративного ИИ для расширения возможностей ловкого манипулирования в робототехнике.
TRI также сыграла ведущую роль в разработке моделей и наборов данных искусственного интеллекта роботов с открытым исходным кодом. Используя дополнительные возможности в области компьютерного зрения и обучения больших языковых моделей, работа TRI над LBM направлена на создание многозадачных, обусловленных зрением и языком базовых моделей для ловких манипуляций.
Физические возможности нового электрического робота Atlas в сочетании с возможностью программного управления и дистанционного управления широким спектром бимануальных манипуляций со всем телом позволят исследовательским группам использовать робота для выполнения ряда задач и собирать данные о его производительности.
Эти данные, в свою очередь, будут использоваться для поддержки обучения продвинутых LBM с использованием строгого аппаратного обеспечения и оценки моделирования, чтобы продемонстрировать, что большие, предварительно обученные модели могут позволить быстро приобрести новые надежные навыки работы всего тела.
Совместная команда также проведет исследования, чтобы ответить на фундаментальные вопросы обучения гуманоидных роботов, способности исследовательских моделей использовать сенсорику всего тела, а также понять взаимодействие человека и робота и случаи обеспечения безопасности для поддержки этих новых возможностей.
Если вам понравился материал, кликните значок - вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал - не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
