Peneliti MIT telah mengembangkan model pelatihan robot baru, heterogen pra-terlatih transformator (HPT), yang dirancang untuk mengatasi masalah bahwa pembelajaran imitasi tradisional rentan terhadap kegagalan dalam menghadapi perubahan lingkungan dan tantangan baru. Model ini mengintegrasikan data dari berbagai sensor dan lingkungan dan menggunakan arsitektur transformator yang kuat untuk pelatihan, sehingga meningkatkan kemampuan beradaptasi robot dalam berbagai situasi yang kompleks. Tim peneliti berharap untuk mencapai kemajuan terobosan dalam strategi robot melalui metode ini, seperti model bahasa besar, untuk memberikan robot pembelajaran dan kemampuan beradaptasi yang lebih kuat.
Tim peneliti MIT melatih robot menggunakan arsitektur transformator untuk meningkatkan kemampuan beradaptasi mereka dengan mengintegrasikan berbagai sensor dan data lingkungan. Pengguna dapat menyesuaikan desain robot, konfigurasi, dan tugas, dan model akan dilatih berdasarkan input. Didanai sebagian oleh Toyota Research Institute, penelitian ini menunjukkan investasi berkelanjutan dalam pembelajaran robotika dan kemitraannya dengan Boston Dynamics. Para peneliti percaya bahwa ketika skala model berkembang, terobosan besar dalam strategi robot akan tercapai, seperti keberhasilan model bahasa besar. Meskipun masih dalam tahap awal, tim peneliti yakin di masa depan dan berkomitmen untuk mengembangkan otak robot universal untuk membuatnya lebih mudah digunakan dan digunakan.
Pengguna dapat memasukkan desain robot, konfigurasi dan apa yang ingin mereka lakukan, dan kemudian melatih robot dengan model baru. Para peneliti mengatakan pendekatan ini dapat memungkinkan terobosan dalam strategi robot, seperti model bahasa besar.
Bagian dari dana untuk penelitian ini adalah dari Toyota Research Institute. Tahun lalu, Toyota Research Institute menunjukkan metode pelatihan robot semalam di TechCrunch Disrupt. Baru -baru ini, perusahaan mencapai kemitraan tengara yang akan menggabungkan penelitian robotika pembelajarannya dengan Boston Dynamics Hardware.
"Impian kami adalah memiliki otak robot universal yang dapat Anda unduh dan gunakan tanpa pelatihan apa pun," kata David Held, associate professor di Universitas Carnegie Mellon. model bahasa. "
Penelitian ini menandai kemajuan penting dalam bidang pelatihan robot, meletakkan dasar untuk membangun robot yang lebih pintar dan lebih mudah beradaptasi di masa depan, dan menguasai terobosan baru dalam teknologi robotika. Melalui upaya dan inovasi yang berkelanjutan, kami percaya bahwa robot akan dapat melayani manusia dengan lebih baik di masa depan.