DeepMind створила універсальну ІІ-модель для керування 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 та даних продіях роботів, зібраних як і симуляції, і у реальному житті. Спочатку дослідники зібрали від 100 до 1000 демонстрацій завдання. Потім вони тренували RoboCat на завданні, створюючи спеціалізовану “побічну” модель, яка відпрацьовувала дію у середньому 10 000 разів.

Використовуючи нові дані та існуючі демонстрації, дослідники постійно збільшували датасет та вдосконалювали алгоритм.

</ Img>

Остаточну версію RoboCat навчили на 253і 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.

У ході тестування показник успішного виконання завдань сильно змінювався - від 13% у складних умовах до 99% у простих умовах. 

Надалі дослідницька група має намір скоротити кількість демонстрацій до десяти.

</ P>