MIT-Forscher haben ein neues Robotertrainingsmodell entwickelt, das heterogene vorgeborene Transformator (HPT), das das Problem überwinden soll, dass das traditionelle Nachahmungslernen angesichts von Umweltveränderungen und neuen Herausforderungen anfällig ist. Dieses Modell integriert Daten aus verschiedenen Sensoren und Umgebungen und verwendet eine leistungsstarke Transformatorarchitektur für das Training, wodurch die Anpassungsfähigkeit des Roboters in einer Vielzahl komplexer Situationen verbessert wird. Das Forschungsteam hofft, durch diese Methode einen bahnbrechenden Fortschritt bei Roboterstrategien zu erzielen, genau wie große Sprachmodelle, um Robotern ein stärkeres Lernen und Anpassungsfähigkeit zu verleihen.
Das MIT -Forschungsteam trainiert Roboter mit Transformatorarchitekturen, um ihre Anpassungsfähigkeit durch Integration verschiedener Sensoren und Umgebungsdaten zu verbessern. Benutzer können Roboterdesign, Konfiguration und Aufgaben anpassen, und das Modell wird basierend auf der Eingabe geschult. Die Forschung wird teilweise vom Toyota Research Institute finanziert und zeigt ihre fortgesetzten Investitionen in das Lernen von Robotik und seine Partnerschaft mit Boston Dynamics. Forscher glauben, dass mit dem Ausmaß des Modells ein großer Durchbruch in der Roboterstrategie erreicht wird, genau wie der Erfolg großer Sprache. Obwohl es sich noch in einem frühen Stadium befindet, ist das Forschungsteam in Zukunft zuversichtlich und verpflichtet sich, ein universelles Roboter -Gehirn zu entwickeln, um die Verwendung und den Einsatz zu erleichtern.
Benutzer können das Roboterdesign, die Konfiguration und das, was sie tun möchten, eingeben und dann den Roboter mit dem neuen Modell trainieren. Die Forscher sagen, dieser Ansatz kann wie große Sprachmodelle Durchbrüche in Roboterstrategien ermöglichen.
Ein Teil der Finanzierung für diese Studie stammte vom Toyota Research Institute. Im vergangenen Jahr hat das Toyota Research Institute eine Methode zur Ausbildung von Robotern über Nacht bei TechCrunch -Disrupt gezeigt. Kürzlich hat das Unternehmen eine wegweisende Partnerschaft erreicht, die seine Robotik -Lernforschung mit Boston Dynamics Hardware kombinieren wird.
"Unser Traum ist es, ein universelles Roboter -Gehirn zu haben, das Sie ohne Ausbildung herunterladen und verwenden können", sagte David, Associate Professor an der Carnegie Mellon University. Sprachmodelle. “
Diese Forschung ist ein wichtiger Fortschritt im Bereich des Robotertrainings, wobei die Grundlage für den Aufbau von intelligenteren und anpassungsfähigeren Robotern in der Zukunft basiert und einen neuen Durchbruch in der Robotik -Technologie eingeht. Durch kontinuierliche Bemühungen und Innovationen glauben wir, dass Roboter in Zukunft besser dienen können.