Revolucionando la Robótica: Aprendizaje Ampliado a Través de Diversas Realizaciones
En una colaboración con 33 laboratorios académicos, se ha creado una plataforma única para enseñar a robots diversas tareas, revolucionando el aprendizaje robótico.
CIENTÍFICOS/PERIODISTICOS
Franco Mansilla
12/16/2023
¿Cómo sería entrenar a un robot para realizar diversas tareas sin tener que empezar desde cero cada vez? En una colaboración épica con 33 laboratorios académicos, se ha desarrollado una innovadora plataforma de aprendizaje para robots que promete cambiar el juego. Descubre cómo se está ampliando el aprendizaje en una variedad de robots, desde brazos robóticos hasta modelos de visión-lenguaje-acción.
Ampliando el Horizonte de la Robótica: El Proyecto Open X-Embodiment
En el fascinante mundo de la robótica, la especialización es la norma, pero se desafía ese paradigma. Se han reunido datos de 22 tipos diferentes de robots para crear el conjunto de datos Open X-Embodiment y el modelo RT-X. Este proyecto pionero busca entrenar a robots de propósito general, superando las limitaciones de la especialización tradicional. Descubre cómo esta iniciativa está revolucionando la forma en que los robots aprenden y ejecutan tareas cotidianas.
Open X-Embodiment Dataset: Recopilación de datos para entrenar robots de IA
Open X-Embodiment: Datos para la Revolución Robótica
La creación del conjunto de datos Open X-Embodiment marca un hito en la robótica. Se ha colaborado con más de 20 instituciones académicas para recopilar datos de 22 realizaciones de robots, demostrando más de 500 habilidades y 150,000 tareas en más de 1 millón de episodios. Este conjunto de datos integral es esencial para entrenar un modelo generalista que pueda controlar una variedad de robots y realizar tareas complejas. Explora ejemplos visuales que destacan la diversidad de habilidades que abarca este conjunto de datos único.
Ejemplos del conjunto de datos Open X-Embodiment que demuestran más de 500 habilidades y 150.000 tareas.
RT-X: El Futuro de la Robótica de Propósito General
El modelo RT-X, derivado de exitosos transformadores robóticos, es el corazón de esta revolución. Entrenado en el conjunto de datos Open X-Embodiment, RT-1-X muestra un rendimiento un 50% superior en comparación con métodos específicos para cada robot. Descubre cómo esta nueva arquitectura está superando las barreras de la especialización y abriendo las puertas a un mundo donde los robots pueden aprender y generalizar habilidades de manera más efectiva.
Videos de las evaluaciones RT-1-X realizadas en diferentes universidades asociadas
Habilidades Emergentes: Más Allá de los Datos Originales
La verdadera magia de RT-X se revela cuando se exploran las habilidades emergentes. El modelo RT-2-X, entrenado con datos de otras plataformas, demuestra una comprensión mejorada de las relaciones espaciales y realiza tareas novedosas que no estaban presentes en el conjunto de datos original. Sumérgete en videos que ilustran la capacidad del RT-2-X para entender y ejecutar tareas con una maestría sorprendente.
RT-2-X demuestra la comprensión de las relaciones espaciales entre objetos.
Avanzando Responsablemente: Colaboración Global en Robótica
Más allá de las innovaciones técnicas, este proyecto destaca la importancia de la colaboración global en la investigación robótica. La apertura de datos y la compartición de modelos son fundamentales para avanzar en este emocionante campo. Descubre cómo este enfoque colaborativo está allanando el camino para el futuro de la robótica, donde los robots aprenden unos de otros y los investigadores comparten conocimientos para impulsar la evolución de esta tecnología.
En resumen, el proyecto Open X-Embodiment y el modelo RT-X están transformando la forma en que los robots aprenden, superando las limitaciones de la especialización y abriendo un mundo de posibilidades. ¡Únete a ellos en este emocionante viaje hacia el futuro de la robótica!