DeepMind crée un modèle d'IA universel pour contrôler différents modèles de bras robotiques
DeepMind a développé le modèle d'intelligence artificielle RoboCat qui peut effectuer un certain nombre de tâches sur différents modèles de bras robotiques.
Ce que l'on sait
RoboCat a été entraîné à partir d'images et de données sur les actions des robots collectées à la fois en simulation et dans la vie réelle. Les chercheurs ont d'abord collecté 100 à 1000 démonstrations de tâches. Ils ont ensuite entraîné RoboCat à cette tâche, en créant un modèle "latéral " spécialisé qui a pratiqué l'action en moyenne 10 000 fois.
En utilisant les nouvelles données et les démonstrations existantes, les chercheurs ont continuellement augmenté l'ensemble de données et amélioré l'algorithme.
La version finale de RoboCat a été entraînée sur 253 tâches et testée sur 141 variations de ces tâches en simulation et dans le monde réel. DeepMind affirme qu'après avoir observé 1 000 démonstrations humaines recueillies pendant plusieurs heures, RoboCat a appris à contrôler différents bras robotiques.
Lors des tests, le taux de réussite des tâches a beaucoup varié, allant de 13 % dans des conditions difficiles à 99 % dans des conditions simples.
À l'avenir, l'équipe de recherche entend réduire le nombre de démonstrations à dix.
Source : TechCrunch TechCrunch
