MIT 연구원들은 환경 변화와 새로운 도전에 직면하여 전통적인 모방 학습이 실패하기 쉬운 문제를 극복하기 위해 설계된 새로운 로봇 훈련 모델 인 HPT (Heergenous Pre-Redained Transformer)를 개발했습니다. 이 모델은 다양한 센서와 환경의 데이터를 통합하고 강력한 변압기 아키텍처를 사용하여 교육을 통해 다양한 복잡한 상황에서 로봇의 적응성을 향상시킵니다. 연구팀은 큰 언어 모델과 마찬가지로이 방법을 통해 로봇의 학습과 적응성을 제공하기 위해이 방법을 통해 로봇 전략에서 획기적인 발전을 달성하기를 희망합니다.
MIT 연구팀은 변압기 아키텍처를 사용하여 로봇을 훈련시켜 다양한 센서와 환경 데이터를 통합하여 적응성을 향상시킵니다. 사용자는 로봇 설계, 구성 및 작업을 사용자 정의 할 수 있으며 입력에 따라 모델이 교육됩니다. Toyota Research Institute가 부분적으로 자금을 지원 한이 연구는 로봇 공학 학습에 대한 지속적인 투자와 Boston Dynamics와의 파트너십을 보여줍니다. 연구원들은 모델의 규모가 확장됨에 따라 대형 언어 모델의 성공과 마찬가지로 로봇 전략의 주요 획기적인 획기적인 발전이 달성 될 것이라고 믿는다. 아직 초기 단계이지만, 연구팀은 미래에 자신감을 가지고 있으며 사용하고 배포하기 쉽도록 보편적 인 로봇 뇌를 개발하기 위해 노력하고 있습니다.
사용자는 로봇 디자인, 구성 및 원하는 작업을 입력 한 다음 새 모델로 로봇을 교육 할 수 있습니다. 연구원들은이 접근법이 큰 언어 모델과 마찬가지로 로봇 전략에서 획기적인 것을 가능하게 할 수 있다고 말합니다.
이 연구에 대한 자금의 일부는 Toyota Research Institute의 일부였습니다. 작년에 Toyota Research Institute는 TechCrunch Disrupt에서 하룻밤 동안 로봇을 훈련하는 방법을 시연했습니다. 최근이 회사는 로봇 공학 학습 연구와 Boston Dynamics 하드웨어를 결합한 획기적인 파트너십에 도달했습니다.
카네기 멜론 대학교 (Carnegie Mellon University)의 부교수 인 데이비드 홀드 (David Held)는“우리의 꿈은 훈련없이 다운로드하고 사용할 수있는 보편적 인 로봇 뇌를 갖는 것입니다. 언어 모델.”
이 연구는 로봇 훈련 분야에서 중요한 진보를 나타내며, 앞으로 더 똑똑하고 더 적응할 수있는 로봇을 구축하기위한 토대를 마련하고 로봇 기술의 새로운 혁신을 예고합니다. 지속적인 노력과 혁신을 통해 로봇은 미래에 인간에게 더 나은 서비스를 제공 할 수 있다고 생각합니다.