DeepMind は、さまざまなモデルのロボット アームを制御するための汎用 AI モデルを作成しました

DeepMind は、RoboCat と呼ばれる人工知能モデルを開発しました。これは、さまざまなタスクを実行できます。

ロボット アームのさまざまなモデル。 

何が知られている

RoboCat は、以下の画像とデータでトレーニングされました。シミュレーションと現実の両方で組み立てられたロボットのアクション。研究者らはまず、このタスクのデモンストレーションを 100 ～ 1,000 件収集しました。次に、彼らは RoboCat をミッションに合わせて訓練し、特化した「サイド」を作成しました。 アクションを平均 10,000 回実行したモデル。

研究者たちは、新しいデータと既存のデモンストレーションを使用して、継続的にデータセットを増やし、アルゴリズムを改善しました。

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RoboCat の最終バージョンは 253 でトレーニングされましたタスクを作成し、シミュレーションと現実世界でこれらのタスクの 141 のバリエーションをテストしました。 DeepMind は、数時間にわたって組み立てられた 1,000 人の人間によるデモを見た後、RoboCat はさまざまなロボット アームの制御方法を学習したと主張しています。

テスト中、タスクを完了する成功率は、難しい条件での 13% から簡単な条件での 99% まで、大きく異なりました。 

研究チームは今後、実証回数を10回まで減らすつもりだ。

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