Robotképzéshez jóval kevesebb adatra lenne szükség az új rendszerrel

A X Square Robot bemutatta a XRZero-G0 nevű nyílt forráskódú rendszerét, amelynek célja a robotok képzéséhez szükséges adatok mennyiségének drasztikus csökkentése. A cég közlése szerint a keretrendszer kísérleti körülmények között akár 20-szorosára is csökkentheti az igényelt adathalmaz méretét. Ezzel párhuzamosan kiadták a G0-Datasetet, egy 2000 órás multimodális adattárat, amely a robotok és az emberi észlelések közötti szakadékot hidalja át a robotmentes adatgyűjtés szabványosításával.

A fejlesztéshez használt PICO 4 VR headset és a két fizikai markoló, az H-alakú, nyomásvezérelt és a G-alakú, ujjvezérelt markoló lehetővé teszi a milliméter pontosságú 6-DoF pozícióbecslést és az adatok szinkronizálását.

Kapcsolódó: autonóm robotika

Adatminőség és ellenőrzés

A X Square Robot szerint az adatminőség kritikus akadály volt a robotmentes tanulásban. A XRZero-G0 egy zárt „gyűjtés–ellenőrzés–képzés–értékelés” folyamaton keresztül formalizálja a taníthatóság kormányzását. Az észlelési szinten a többkamerás geometriai konzisztencia csökkenti a vizuális-kinematikai eltolódást, míg a kinematikai szinten a teljes test inverz kinematika szűri az érvénytelen pályákat.

Kapcsolódó: AI-modellek teljesítménye

Eredmények és elérhetőség

A cég lezárt kísérletei igazolják, hogy körülbelül 10 robotmentes epizód és egy valódi robot epizód kombinációja hasonló teljesítményt érhet el, mint a tisztán robotadatokon alapuló adathalmazok. A rendszer és az adathalmaz célja az általános célú robotok és a skálázható, megtestesült AI fejlesztésének felgyorsítása. A XRZero-G0 hardvertervei, automatizált ellenőrző folyamatai, képzési módszertanai és az adatkészletek a kutatóközösség számára elérhetőek a GitHubon és a HuggingFace-en.

Kapcsolódó: robotika piac

A teljes kutatási publikáció letölthető, a G0-Dataset pedig 2000 órás multimodális adattárat tartalmaz.

Kapcsolódó: gyorsabb robotértékelés