Dans un collaboration Entre 33 laboratoires universitaires du monde entier, un consortium de chercheurs a dévoilé une approche révolutionnaire de la robotique.
Traditionnellement, les robots excellaient dans des tâches spécifiques, mais avaient du mal à être polyvalents, nécessitant une formation individuelle pour chaque tâche unique. Cependant, cette limitation pourrait bientôt appartenir au passé.
Open X-Embodiment : La passerelle vers les robots généralistes
Au cœur de cette transformation se trouve l’ensemble de données Open X-Embodiment, un effort monumental regroupant les données de 22 types de robots distincts.
Grâce aux contributions de plus de 20 instituts de recherche, cet ensemble de données comprend plus de 500 compétences, englobant un nombre impressionnant de 150 000 tâches réparties sur plus d'un million d'épisodes.
Ce trésor de diverses démonstrations robotiques représente un pas significatif vers la formation d’un modèle robotique universel capable d’effectuer des tâches multiformes.
RT-1-X : un modèle robotique à usage général
Cet ensemble de données est accompagné de RT-1-X, le produit d'une formation méticuleuse sur RT-1 – un modèle de contrôle robotique du monde réel – et RT-2, un modèle vision-langage-action. Cette fusion a abouti au RT-1-X, présentant une transférabilité exceptionnelle des compétences entre divers modes de réalisation de robots.
Lors de tests rigoureux effectués dans cinq laboratoires de recherche, le RT-1-X a surpassé ses homologues de 50 % en moyenne.
Le succès du RT-1-X signifie un changement de paradigme, démontrant que la formation d'un modèle unique avec des données diverses et inter-incarnations améliore considérablement ses performances sur divers robots.
Compétences émergentes : un saut vers l’avenir
L'expérimentation ne s'est pas arrêtée là. Les chercheurs ont exploré les compétences émergentes et exploré les territoires inexplorés des capacités robotiques.
RT-2-X, une version avancée du modèle vision-langage-action, a montré des capacités remarquables de compréhension spatiale et de résolution de problèmes. En incorporant les données de différents robots, RT-2-X a démontré un répertoire élargi de tâches, démontrant le potentiel de l'apprentissage partagé dans le domaine robotique.
Une démarche responsable
Surtout, cette recherche met l’accent sur une approche responsable du progrès de la robotique.
En partageant ouvertement des données et des modèles, la communauté mondiale peut collectivement élever le domaine, en transcendant les limites individuelles et en favorisant un environnement de connaissances et de progrès partagés.
L’avenir de la robotique réside dans l’apprentissage mutuel, où les robots s’enseignent mutuellement et où les chercheurs apprennent les uns des autres. La réalisation capitale dévoilée cette semaine ouvre la voie à un avenir dans lequel les robots s’adapteront de manière transparente à diverses tâches, annonçant une nouvelle ère d’innovation et d’efficacité.
(Photo par Brett Jordan sur Unsplash)
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