RT-2: Kako modeli vizije-jezika-akcije prenose znanje s weba na kontrolu robota

Razumijevanje RT-2 modela vizije-jezika-akcije

RT-2 proširuje modele vizije-jezika uključivanjem akcijskih izlaza kao tokena, omogućujući predviđanje robotskih akcija od kraja do kraja iz vizualnih i tekstualnih unosa. Ova VLA arhitektura tretira robotske akcije kao dio rječnika jezičnog modela, omogućujući besprijekornu integraciju vizije, jezika i akcijskih prostora. RT-2: Modeli vizije-jezika-akcije prenose znanje s weba na Ro

U svojoj srži, RT-2 koristi arhitekture temeljene na transformatorima, kao što su PaLM-540B ili PaLI-X, u kombinaciji s vizijskim enkoderima poput ViT za obradu slikovnih unosa. Ko-finim podešavanjem na web-skalnim skupovima podataka uz podatke o robotskoj putanji iz izvora kao što su Bridge ili RoboNet, RT-2 prenosi internetsko znanje na fizičku kontrolu robota. Ova metoda postiže izvanrednu generalizaciju, s referentnim vrijednostima koje pokazuju više od 2x poboljšanja u rukovanju neviđenim objektima i okruženjima u usporedbi s RT-1. RT-2: Modeli vizije-jezika-akcije prenose znanje s weba na Ro

Snaga akcija kao tokena u RT-2

Pristup Akcije kao tokeni u RT-2 je revolucionaran. Predstavljanjem robotskih akcija—kao što su zglobne brzine ili položaji krajnjeg efektora—kao tokena u rječniku jezičnog modela, RT-2 omogućuje besprijekoran prijenos znanja web-skale na fizičku kontrolu. To poboljšava skalabilnost za implementacije s više robota, što ga čini idealnim za robotske tvrtke koje žele optimizirati svoje flote. Uzemljeno dekodiranje: Usmjeravanje generiranja teksta s uzemljenim modelima

Na primjer, putem poticanja lanca misli, RT-2 poboljšava rezoniranje za složene zadatke, omogućujući robotima da izvode nove radnje koje nisu viđene u podacima obuke. Ovo je posebno korisno za AI obuka za robotske zadatke , gdje emergentne sposobnosti poput razumijevanja semantičkih odnosa iz web podataka mogu dovesti do improviziranih rješenja. Otvoreno X-Utjelovljenje: Skupovi podataka za robotsko učenje i RT-X modeli

Kao što je prikazano u demonstracijama, RT-2 može rukovati uputama koje uključuju neviđene objekte, koristeći unaprijed obučeno znanje iz ogromnih internetskih skupova podataka. To smanjuje potrebu za opsežnim podacima specifičnim za zadatak, potencijalno smanjujući troškove prikupljanja podataka do 90% za robotske startupe. RT-X: Otvoreni modeli X-Utjelovljenja

Emergentne sposobnosti i primjene u stvarnom svijetu

Jedan od najuzbudljivijih aspekata RT-2 je njegov Emergentne sposobnosti u robotici. To uključuje rezoniranje u više koraka, kao što je korištenje alata improvizacijski ili shvaćanje semantičkih koncepata poput 'izumrlog dinosaura' za identifikaciju igračke. Takve sposobnosti proizlaze iz obuke modela na raznolikim web podacima, omogućujući robotima da generaliziraju na nova okruženja. Novi AI Google DeepMinda može kontrolirati robote

U praktičnom smislu, RT-2 pokazuje robusnost s stopama uspjeha do 80% na izazovnim zadacima. Za operatere robotike to znači poboljšanu produktivnost u industrijskim okruženjima, s uvidima koji pokazuju povećanje stope dovršetka zadataka za 2-3x. Štoviše, smanjenjem ovisnosti o ljudskoj teleoperaciji za obuku, VLA modeli poput RT-2 poboljšavaju učinkovitost i smanjuju operativne troškove. Google DeepMind predstavlja RT-2 transformativni AI model za robote

1. Korak 1: Unaprijed obučite na web-skalnom tekstu i slikama za široko znanje.
2. Korak 2: Ko-fino podesite sa skupovima podataka robotike poput Bridge za integraciju akcija.
3. Korak 3: Implementirajte u scenarijima stvarnog svijeta za testiranje emergentnih vještina.

Ove sposobnosti također povećavaju ROI u implementaciji AI robota , jer se roboti prilagođavaju dinamičkim okruženjima, donoseći povrat unutar 6-12 mjeseci kroz smanjene kvarove hardvera i poboljšanu prilagodljivost. Poticanje lanca misli izaziva rezoniranje u velikim jezičnim M

Učinkovitost podataka i metode obuke

RT-2 obuka koristi opsežno unaprijed obučavanje na internetskim podacima, fino podešeno sa skupovima podataka robotike. Ova Učinkovitost podataka u VLA modelima minimizira potrebu za skupom teleoperacijom u stvarnom svijetu, podržavajući učinkovito prikupljanje podataka putem web struganja i simulacije.

Za robotske tvrtke to se prevodi u skalabilnu AI obuku, gdje su mali skupovi podataka specifični za robote dovoljni za fino podešavanje, nudeći brzi ROI kroz brzu izradu prototipa.

Integracija teleoperacije s RT-2 za optimalne rezultate

Iako RT-2 smanjuje potrebu za opsežnim podacima, teleoperacija ostaje ključna za visokokvalitetne skupove podataka robotike. Platforme poput AY-Robots pružaju Najbolje prakse teleoperacije robota , povezujući robote s globalnom mrežom operatera za prikupljanje podataka 24/7.

Operateri mogu zaraditi konkurentne stope putem Potencijal zarade u prikupljanju podataka robota , dok tvrtke imaju koristi od praktičnih tijekova rada koji integriraju teleoperaciju s AI modelima poput RT-2.

Alati kao što su Robot Operating System (ROS) i platforme za označavanje podataka poput Scale AI poboljšavaju ovu integraciju, osiguravajući učinkovitost podataka i robusnost modela.

Ograničenja i budući smjerovi

Unatoč svojim snagama, RT-2 ima ograničenja, uključujući ovisnost o visokokvalitetnim robotskim podacima i izazove u zadacima dugog horizonta bez eksplicitnog planiranja. Budući rad može uključivati module iz modela poput Unutarnji monolog za bolje planiranje.

Ipak, RT-2 utire put za Skalabilna AI obuka robota , posebno u kombinaciji s teleoperacijom za kontinuirano poboljšanje podataka.

ROI analiza za implementacije robotike

Ulaganje u VLA modele poput RT-2 može donijeti značajan povrat. Omogućavanjem generalizacije na neviđena okruženja, smanjuje troškove ponovne obuke i poboljšava učinkovitost zadataka.

Za startupe to znači bržu iteraciju i implementaciju, podržanu alatima za Teleoperacija i AI integracija .

Zaključak: Budućnost kontrole robota s RT-2

Sposobnost RT-2 da prenese znanje s weba na kontrolu robota označava novu eru u robotici. Sa svojom VLA arhitekturom, akcijama kao tokenima i emergentnim sposobnostima, nudi robotskim istraživačima, AI inženjerima, tvrtkama i operaterima moćne alate za inovacije.

U AY-Robots, uzbuđeni smo zbog integracije RT-2 s našom platformom za teleoperaciju kako bismo vam pomogli da postignete Praktični tijekovi rada za operatere robota . Započnite optimizirati svoju AI robotiku danas.

Razumijevanje VLA arhitekture u RT-2

VLA arhitektura, ili model vizije-jezika-akcije, predstavlja revolucionarni pristup u robotici AI. U svojoj srži, RT-2 integrira viziju i obradu jezika s generiranjem akcija, omogućujući robotima da tumače i djeluju prema složenim uputama izvedenim iz web-skalnih podataka. Ova arhitektura se nadovezuje na prethodne modele poput PaLM-E, omogućujući besprijekoran prijenos znanja iz ogromnih internetskih skupova podataka na stvarnu robotsku kontrolu.

Jedna od ključnih inovacija u VLA arhitekturi je ujedinjenje senzornih unosa. Vizualni podaci s kamera obrađuju se uz opise prirodnog jezika, proizvodeći djelotvorne izlaze. Ova multimodalna integracija poboljšava sposobnost modela da rukuje raznolikim zadacima bez opsežne obuke specifične za zadatak, kao što je detaljno opisano u DeepMind blog postu o RT-2.

• Fuzija vizijskih transformatora za razumijevanje slike
• Jezični modeli za semantičko rezoniranje
• Akcijski tokenizatori koji mapiraju predviđanja na pokrete robota
• Skalabilni cjevovodi za obuku koji koriste web znanje

Korištenjem ove arhitekture, RT-2 postiže superiorne performanse u generalizaciji, što ga čini idealnim za skalabilnu AI obuku robota. Istraživači su primijetili da takvi modeli smanjuju potrebu za ručnim prikupljanjem podataka, čime se poboljšava učinkovitost podataka u VLA modelima.

Akcije kao tokeni: Temeljni mehanizam

Pristup akcije kao tokeni ključan je za funkcionalnost RT-2. Umjesto da tretira akcije kao zasebne entitete, RT-2 ih kodira kao tokene unutar rječnika jezičnog modela. To omogućuje modelu da predviđa nizove akcija na isti način na koji generira tekst, kao što je istraženo u izvornom RT-2 radu.

Ova metoda olakšava emergentne sposobnosti u robotici omogućujući robotima da izvode nove zadatke za koje nisu eksplicitno obučeni. Na primjer, povezivanje jednostavnih akcija naučenih iz web podataka može dovesti do složenih ponašanja, kao što je sortiranje objekata na temelju apstraktnih opisa.

Prednosti za kontrolu robota

Implementacija akcija kao tokena poboljšava kontrolu robota iz web znanja, omogućujući AI da crpi iz milijardi online primjera. Ova paradigma prijenosa učenja ključna je za AI obuku za robotske zadatke, smanjujući vrijeme i troškove povezane s tradicionalnim metodama.

Emergentne sposobnosti i primjene u stvarnom svijetu

RT-2 demonstrira emergentne sposobnosti, gdje model pokazuje vještine izvan svojih podataka obuke. Na primjer, može rezonirati o mogućnostima objekata ili povezivati misli za planiranje u više koraka, inspirirano tehnikama u poticanje lanca misli.

Ove sposobnosti otvaraju vrata praktičnim primjenama, uključujući integraciju s teleoperacijskim sustavima. Kombiniranjem AI s ljudskim nadzorom, operateri mogu postići veći ROI u implementaciji AI robotike kroz učinkovito izvršavanje zadataka.

1. Prikupite raznolike skupove podataka putem platformi poput
3. .
4. Obučite modele koristeći skalabilne okvire iz
6. .
7. Integrirajte teleoperaciju za fino podešavanje, slijedeći najbolje prakse u teleoperaciji robota.
8. Implementirajte u scenarijima stvarnog svijeta za mjerenje performansi i ROI.

Razumijevanje VLA arhitekture u RT-2

VLA (vizija-jezik-akcija) arhitektura u RT-2 predstavlja značajan skok u kontroli robota iz web znanja. Integriranjem modela vizije i jezika s akcijskim izlazima, RT-2 omogućuje robotima da tumače i djeluju prema složenim uputama izvedenim iz ogromnih internetskih podataka. Ova arhitektura se nadovezuje na prethodnike poput PaLM-E i Unutarnji monolog modela, omogućujući besprijekoran prijenos znanja.

U svojoj srži, VLA arhitektura obrađuje vizualne unose uz upite prirodnog jezika za generiranje tokeniziranih akcija. Ovaj akcije kao tokeni pristup tretira pokrete robota kao dio rječnika jezičnog modela, poboljšavajući skalabilnu AI obuku robota.

Emergentne sposobnosti u robotici s RT-2

RT-2 prikazuje emergentne sposobnosti u robotici koje proizlaze iz obuke na web-skalnim skupovima podataka. To uključuje rezoniranje lanca misli za zadatke poput sortiranja objekata po boji ili veličini, kao što je istraženo u Poticanje lanca misli. Roboti sada mogu generalizirati na neviđene scenarije, poboljšavajući učinkovitost podataka u VLA modelima.

• Poboljšano prepoznavanje objekata sa web slika, smanjujući potrebu za specijaliziranim podacima za obuku.
• Emergentno planiranje u više koraka, omogućujući robotima da rukuju novim zadacima bez eksplicitnog programiranja.
• Poboljšana sigurnost kroz donošenje odluka utemeljeno na jeziku, minimizirajući pogreške u dinamičkim okruženjima.

Integracija RT-2 s teleoperacijom i AI integracijom omogućuje operaterima da vode robote na daljinu dok model uči u stvarnom vremenu. Najbolje prakse iz RT-X modeli naglašavaju učinkovito prikupljanje podataka, povećavajući podatke za obuku AI za robote.

ROI u implementaciji AI robotike

Implementacija RT-2 nudi značajan ROI u implementaciji AI robotike smanjenjem troškova ručnog programiranja. Prema MIT Technology Review, organizacije mogu postići do 50% bržu prilagodbu zadataka, što se prevodi u veću produktivnost.

Za one u najboljim praksama teleoperacije robota , RT-2 se integrira s alatima poput Bridge Dataset za učinkovite tijekove rada. To ne samo da pojednostavljuje operacije, već i otvara potencijal zarade u prikupljanju podataka robota kroz freelance uloge teleoperacije.

Praktični tijekovi rada za operatere robota

Operateri mogu koristiti alate za teleoperaciju kao što su oni iz RoboNet za prikupljanje visokokvalitetnih podataka. Tipični tijek rada uključuje početne sesije teleoperacije nakon čega slijedi AI fino podešavanje, kao što je detaljno opisano u RT-2 studiji.

1. Postavite sučelje za teleoperaciju s kompatibilnim hardverom.
2. Prikupite raznolike podatke o akcijama u različitim okruženjima.
3. Fino podesite VLA model koristeći prikupljene skupove podataka.
4. Implementirajte i nadzirite emergentne sposobnosti.

Ovaj pristup osigurava praktične tijekove rada za operatere robota , maksimizirajući učinkovitost i usklađujući se s modelima vizije-jezika za kontrolu robota napretkom.