RoboCat di DeepMind rivoluziona l'esecuzione dei compiti robotici tra i diversi modelli

DeepMind ha recentemente annunciato la creazione di RoboCat, un modello di intelligenza artificiale in grado di eseguire in modo efficiente una moltitudine di compiti utilizzando più bracci robotici del mondo reale. Questa innovazione innovativa è la prima nel suo genere ad affrontare in modo efficiente diversi compiti adattandosi a diversi modelli robotici, abbassando potenzialmente la barriera per la risoluzione di nuovi compiti nella robotica.

RoboCat è stato sviluppato sulla base del precedente modello di DeepMind chiamato Gato, che funziona come un sistema di intelligenza artificiale in grado di analizzare e interagire con testi, immagini ed eventi. È stato addestrato su dati di immagini e azioni provenienti da robotica simulata e reale. I dati utilizzati per l'addestramento comprendono modelli di robot che controllano ambienti virtuali, robot controllati dall'uomo e precedenti iterazioni di RoboCat.

I ricercatori hanno iniziato l'addestramento raccogliendo da 100 a 1.000 dimostrazioni di attività o di insegnamento di bracci robotici controllati dall'uomo. Successivamente, RoboCat è stato messo a punto sul compito, creando modelli specializzati che si sono esercitati sul compito per circa 10.000 volte. Aumentando il set di dati di addestramento di RoboCat utilizzando i dati dei modelli spin-off e i dati delle dimostrazioni, hanno generato nuove versioni del modello di intelligenza artificiale.

La versione finale di RoboCat è stata addestrata su un totale di 253 compiti e poi sottoposta a benchmark su una serie di 141 variazioni di questi compiti in scenari di simulazione e del mondo reale. DeepMind ha scoperto che, dopo aver osservato 1.000 dimostrazioni controllate dall'uomo, RoboCat era in grado di gestire diversi tipi di bracci robotici. Inoltre, nonostante sia stato addestrato su robot con bracci a due punte, il modello AI è stato in grado di adattarsi a un braccio più complesso con una pinza a tre dita e un numero doppio di input controllabili.

Tuttavia, il tasso di successo del modello variava drasticamente dal 13% al 99% su più compiti, a seconda del numero di dimostrazioni incluse nei dati di addestramento. Tuttavia, DeepMind ha rivelato che RoboCat è in grado di apprendere nuovi compiti con appena 100 dimostrazioni in alcuni casi.

Gli obiettivi futuri del team di ricerca prevedono di ridurre a meno di dieci il numero di dimostrazioni necessarie per insegnare a RoboCat un nuovo compito. Poiché lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale che assistono i compiti robotici continua a progredire, l'integrazione con le moderne piattaforme low-code e no-code come AppMaster potrebbe migliorare ulteriormente l'automazione e l'efficienza di un'ampia gamma di settori, tra cui la produzione e la logistica.

Piattaforme come AppMaster non solo aiutano le aziende a risolvere rapidamente problemi complessi, ma riducono anche i costi di sviluppo del software. Con l'emergere di modelli avanzati di intelligenza artificiale come RoboCat, la loro combinazione con le piattaforme low-code e no-code per la gestione di attività in diversi settori ha il potenziale per rivoluzionare i processi aziendali, la produttività e l'innovazione.