Itinai.com lat lay of a minimalist ai business toolkit on a c 0402bced 02f4 46e4 b510 37913864cde9 0

Исследователи MIT разработали гибкие предобученные трансформеры для обучения роботов на разнородных данных.

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!

«`html

Робототехника и ИИ: Преимущества HPT

В современном мире создание роботизированных систем становится все сложнее. Это связано с необходимостью сбора специфических данных для каждого робота и задачи. Недавние достижения в сборе данных открытого доступа позволяют проводить предварительное обучение на больших и разнообразных данных.

Проблемы и решения

Роботы различаются по физической форме, датчикам и условиям работы. Важно учитывать как проприоцепцию, так и визуальную информацию для сложных задач. Плохое обучение может привести к повторению действий в определенных условиях.

Современные методы обучения требуют сбора данных от одного робота для конкретной задачи. Это ограничивает возможность обобщения для других задач. Методы предварительного обучения и переноса знаний используют данные из других областей, чтобы помочь моделям адаптироваться к новым задачам.

Heterogeneous Pre-trained Transformers (HPT)

Группа исследователей из MIT и Meta разработала архитектуру HPT. Она позволяет эффективно обучать роботов, используя уже изученные знания. Это ускоряет процесс обучения и делает его более эффективным.

Архитектура HPT состоит из трех частей: специфичная для воплощения основа, общая часть и специфичные для задачи выходы. Она объединяет данные от различных датчиков и использует предварительно обученные модели.

Результаты и эффективность

Исследования показали, что HPT работает не только с реальными роботами, но и с другими типами воплощений. Это улучшает производительность на более чем 20% в новых задачах.

Выводы

Предложенная архитектура HPT решает проблемы разнородности в обучении роботов, улучшая обобщение и производительность. Хотя предварительное обучение может занять больше времени, этот подход открывает новые возможности для будущих исследований.