DeepMind створила універсальну ШІ-модель для управління різними моделями роботизованих рук
Компанія DeepMind розробила модель штучного інтелекту RoboCat, яка може виконувати низку завдань на різних моделях роботизованих рук.
Що відомо
RoboCat навчили на зображеннях і даних про дії роботів, зібраних як у симуляції, так і в реальному житті. Спочатку дослідники зібрали від 100 до 1000 демонстрацій завдання. Потім вони тренували RoboCat на завданні, створюючи спеціалізовану "побічну" модель, яка відпрацьовувала дію в середньому 10 000 разів.
Використовуючи нові дані та наявні демонстрації, дослідники постійно збільшували датасет і вдосконалювали алгоритм.
Остаточну версію RoboCat навчили на 253 завданнях і протестували на 141 варіації цих завдань у симуляції та реальному світі. У DeepMind стверджують, що після спостереження за 1000 демонстрацій за участю людини, зібраних протягом кількох годин, RoboCat навчився керувати різними роботизованими руками.
Під час тестування показник успішного виконання завдань сильно варіювався - від 13% у складних умовах до 99% у простих умовах.
Надалі дослідницька група має намір скоротити кількість демонстрацій до десяти.
Джерело: TechCrunch
