Un avance del MIT podría transformar el entrenamiento de robots

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Investigadores del MIT han desarrollado un método para entrenar robots que reduce el tiempo y los costos al tiempo que aumenta la adaptabilidad a nuevas tareas y entornos.

Este enfoque, conocido como transformador de preentrenamiento heterogéneo (HPT), combina grandes cantidades de datos dispares de múltiples fuentes en un sistema unificado, creando efectivamente un lenguaje compartido que los modelos generativos de IA pueden procesar. Este enfoque difiere significativamente del entrenamiento de robots tradicional, en el que los ingenieros recopilan datos de robots individuales y de tareas específicas, generalmente en un entorno controlado.

El investigador principal Lirui Wang, estudiante de posgrado en ingeniería eléctrica e informática en el MIT, cree que si bien muchos consideran que la falta de datos de entrenamiento es un desafío clave en robótica, el problema más grande radica en la gran cantidad de dominios, modalidades y hardware robóticos diferentes. . Su trabajo muestra cómo combinar y utilizar eficazmente todos estos elementos diferentes.

El equipo de investigación desarrolló una arquitectura que unifica varios tipos de datos, incluidas imágenes de cámaras, instrucciones de lenguaje y mapas de profundidad. HPT utiliza un modelo transformador similar a un modelo de lenguaje de alto nivel para procesar información visual y propioceptiva.

En pruebas reales, el sistema mostró resultados notables: superó a los métodos de entrenamiento tradicionales en más de un 20% tanto en escenarios simulados como en la vida real. Esta mejora funciona incluso si el robot encuentra tareas que son significativamente diferentes de los datos de entrenamiento.

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Los investigadores recopilaron un impresionante conjunto de datos previo al entrenamiento, incluidos 52 conjuntos de datos que cubren más de 200.000 trayectorias de robots en cuatro categorías. Este enfoque permite a los robots aprender de ricas experiencias, incluidas demostraciones y simulaciones humanas.

Una de las innovaciones clave del sistema es el manejo de la propiocepción (la percepción del robot de su posición y movimiento). El equipo diseñó una arquitectura que pone igual énfasis en la propiocepción y la visión, lo que permite movimientos diestros más complejos.

De cara al futuro, el equipo pretende mejorar la capacidad de HPT para procesar datos sin etiquetar, de forma similar a los modelos de lenguaje de alto nivel. Su visión final es crear un cerebro de robot universal que pueda descargarse y usarse en cualquier robot sin capacitación adicional.

Si bien reconoce que aún es temprano, el equipo sigue siendo optimista en cuanto a que la expansión podría conducir a desarrollos innovadores en la política de robótica, similares a los avances logrados en los modelos de lenguaje a gran escala.

Puede encontrar copias de los artículos de los investigadores. aquí (PDF)

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(fotografía: Fotografía obsesionada)

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