In un collaborazione tra 33 laboratori accademici in tutto il mondo, un consorzio di ricercatori ha svelato un approccio rivoluzionario alla robotica.
Tradizionalmente, i robot eccellono in compiti specifici, ma hanno difficoltà a raggiungere la versatilità, richiedendo una formazione individuale per ogni lavoro specifico. Tuttavia, questa limitazione potrebbe presto diventare un ricordo del passato.
Open X-Embodiment: la porta d’accesso ai robot generalisti
Al centro di questa trasformazione c’è il set di dati Open X-Embodiment, uno sforzo enorme che mette in comune i dati di 22 tipi distinti di robot.
Con il contributo di oltre 20 istituti di ricerca, questo set di dati comprende oltre 500 competenze, che comprendono l’incredibile cifra di 150.000 attività in oltre un milione di episodi.
Questo tesoro di diverse dimostrazioni robotiche rappresenta un passo avanti significativo verso la formazione di un modello robotico universale capace di compiti sfaccettati.
RT-1-X: un modello di robotica per scopi generali
Ad accompagnare questo set di dati c’è RT-1-X, un prodotto di una meticolosa formazione su RT-1 – un modello di controllo robotico del mondo reale – e RT-2, un modello di visione-linguaggio-azione. Questa fusione ha dato come risultato RT-1-X, che mostra un’eccezionale trasferibilità delle competenze tra varie forme di realizzazione del robot.
In test rigorosi condotti in cinque laboratori di ricerca, RT-1-X ha sovraperformato le sue controparti in media del 50%.
Il successo di RT-1-X significa un cambiamento di paradigma, dimostrando che l’addestramento di un singolo modello con dati diversi e incrociati migliora notevolmente le sue prestazioni su vari robot.
Competenze emergenti: fare un salto nel futuro
La sperimentazione non si è fermata qui. I ricercatori hanno esplorato le competenze emergenti, addentrandosi in territori inesplorati delle capacità robotiche.
RT-2-X, una versione avanzata del modello visione-linguaggio-azione, ha mostrato notevoli capacità di comprensione spaziale e di risoluzione dei problemi. Incorporando dati provenienti da diversi robot, RT-2-X ha dimostrato un repertorio ampliato di compiti, dimostrando il potenziale dell’apprendimento condiviso nel regno robotico.
Un approccio responsabile
Fondamentalmente, questa ricerca sottolinea un approccio responsabile al progresso della robotica.
Condividendo apertamente dati e modelli, la comunità globale può elevare collettivamente il campo, trascendendo i limiti individuali e promuovendo un ambiente di conoscenza e progresso condivisi.
Il futuro della robotica risiede nell’apprendimento reciproco, in cui i robot si insegnano a vicenda e i ricercatori imparano gli uni dagli altri. L’importante risultato svelato questa settimana apre la strada a un futuro in cui i robot si adatteranno perfettamente a diversi compiti, annunciando una nuova era di innovazione ed efficienza.
(Fotografato da Brett Jordan SU Unsplash)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
