RT-2: Jak modely vize-jazyka-akce přenášejí webové znalosti do řízení robotů

Porozumění vizuálně-jazykově-akčnímu modelu RT-2

RT-2 rozšiřuje vizuálně-jazykové modely začleněním akčních výstupů jako tokenů, což umožňuje komplexní predikci robotických akcí z vizuálních a textových vstupů. Tato Architektura VLA považuje robotické akce za součást slovníku jazykového modelu, což umožňuje bezproblémovou integraci vizuálních, jazykových a akčních prostorů. RT-2: Vizuálně-jazykově-akční modely přenášejí webové znalosti do ro

Ve svém jádru RT-2 využívá architektury založené na transformerech, jako jsou PaLM-540B nebo PaLI-X, v kombinaci s vizuálními kodéry jako ViT pro zpracování obrazových vstupů. Společným dolaďováním na datových sadách webového rozsahu spolu s daty robotických trajektorií ze zdrojů jako Bridge nebo RoboNet, RT-2 přenáší internetové znalosti do fyzického řízení robotů. Tato metoda dosahuje pozoruhodné generalizace, přičemž benchmarky ukazují více než dvojnásobné zlepšení v manipulaci s neznámými objekty a prostředími ve srovnání s RT-1. RT-2: Vizuálně-jazykově-akční modely přenášejí webové znalosti do ro

Síla akcí jako tokenů v RT-2

Přístup Akce-jako-tokeny v RT-2 je revoluční. Reprezentací akcí robota – jako jsou rychlosti kloubů nebo pozice koncového efektoru – jako tokenů ve slovníku jazykového modelu, RT-2 umožňuje bezproblémový přenos znalostí z webového měřítka do fyzického řízení. To zvyšuje škálovatelnost pro nasazení více robotů, což je ideální pro robotické společnosti, které chtějí optimalizovat své flotily. Grounded Decoding: Guiding Text Generation with Grounded Models

Například, prostřednictvím řetězce myšlenkových podnětů, RT-2 zlepšuje uvažování pro komplexní úkoly, což umožňuje robotům provádět nové akce, které nebyly viděny v tréninkových datech. To je obzvláště výhodné pro AI Training for Robotic Tasks , kde se objevující schopnosti, jako je porozumění sémantickým vztahům z webových dat, mohou vést k improvizovaným řešením. Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models

Jak ukázaly demonstrace, RT-2 dokáže zpracovat instrukce zahrnující neviděné objekty, přičemž využívá předem natrénované znalosti z rozsáhlých internetových datových sad. To snižuje potřebu rozsáhlých dat specifických pro daný úkol, což potenciálně snižuje náklady na sběr dat až o 90 % pro robotické startupy. RT-X: Open X-Embodiment Models

Vznikající schopnosti a aplikace v reálném světě

Jedním z nejzajímavějších aspektů RT-2 jsou jeho Vznikající schopnosti v robotice. Ty zahrnují vícestupňové uvažování, jako je improvizované používání nástrojů nebo chápání sémantických konceptů, jako je 'vyhynulý dinosaurus', k identifikaci hračky. Takové schopnosti pramení z tréninku modelu na rozmanitých webových datech, což robotům umožňuje zobecňovat na nová prostředí. Nová AI od Google DeepMind dokáže ovládat roboty

V praxi RT-2 prokazuje robustnost s úspěšností až 80 % u náročných úkolů. Pro operátory robotiky to znamená zvýšenou produktivitu v průmyslových prostředích, přičemž poznatky ukazují 2-3násobné zvýšení míry dokončení úkolů. Navíc, snížením závislosti na lidské teleoperaci pro trénink, modely VLA jako RT-2 zlepšují efektivitu a snižují provozní náklady. Google DeepMind představuje RT-2, transformační model AI pro roboty

1. Krok 1: Předtrénování na textu a obrázcích z webu pro široké znalosti.
2. Krok 2: Společné doladění s robotickými datovými sadami jako Bridge pro integraci akcí.
3. Krok 3: Nasazení v reálných scénářích pro testování nově vznikajících dovedností.

Tyto schopnosti také zvyšují návratnost investic (ROI) v nasazení robotické AI , jelikož se roboti přizpůsobují dynamickým prostředím, což přináší návratnost do 6-12 měsíců díky sníženým selháním hardwaru a zvýšené adaptabilitě. Řetězec myšlenek (Chain of Thought) vyvolává uvažování ve velkých jazykových modelech

Datová efektivita a tréninkové metody

Trénink RT-2 využívá rozsáhlé předtrénování na internetových datech, doladěné s robotickými datovými sadami. Toto Efektivita dat v modelech VLA minimalizuje potřebu drahé teleoperace v reálném světě a podporuje efektivní sběr dat prostřednictvím web scraping a simulace.

Pro robotické společnosti to znamená škálovatelné trénování AI, kde malé datové sady specifické pro roboty postačují pro doladění, což nabízí rychlou návratnost investic díky rychlému prototypování.

Integrace teleoperace s RT-2 pro optimální výsledky

Zatímco RT-2 snižuje potřebu rozsáhlých dat, teleoperace zůstává klíčová pro vysoce kvalitní robotické datové sady. Platformy jako AY-Robots poskytují Osvědčené postupy pro teleoperaci robotů , propojující roboty s globální sítí operátorů pro sběr dat 24/7.

Operátoři si mohou vydělat konkurenceschopné sazby prostřednictvím Potenciál výdělku při sběru robotických dat , zatímco společnosti těží z praktických pracovních postupů, které integrují teleoperaci s modely AI jako RT-2.

Omezení a budoucí směry

Navzdory svým silným stránkám má RT-2 omezení, včetně závislosti na vysoce kvalitních robotických datech a výzev u úkolů s dlouhým horizontem bez explicitního plánování. Budoucí práce může zahrnovat moduly z modelů jako je Vnitřní monolog pro lepší plánování.

Nicméně, RT-2 otevírá cestu pro Škálovatelné trénování robotické AI , zejména v kombinaci s teleoperací pro průběžné zpřesňování dat.

Analýza návratnosti investic pro nasazení robotiky

Investice do modelů VLA, jako je RT-2, může přinést značné výnosy. Umožněním generalizace na neznámá prostředí snižuje náklady na přeškolení a zlepšuje efektivitu úkolů.

Pro startupy to znamená rychlejší iteraci a nasazení, podporované nástroji pro Teleoperaci a integraci AI .

Závěr: Budoucnost řízení robotů s RT-2

Schopnost RT-2 přenášet webové znalosti do řízení robotů znamená novou éru v robotice. Díky své architektuře VLA, akcím jako tokenům a nově vznikajícím schopnostem nabízí výzkumníkům v robotice, AI inženýrům, společnostem a operátorům výkonné nástroje pro inovace.

V AY-Robots jsme nadšeni z integrace RT-2 s naší teleoperační platformou, abychom vám pomohli dosáhnout Praktických pracovních postupů pro operátory robotů. Začněte optimalizovat svou robotickou AI ještě dnes.

Porozumění architektuře VLA v RT-2

Architektura VLA, neboli model Vision-Language-Action (vidění-jazyk-akce), představuje průlomový přístup v robotické AI. Ve svém jádru RT-2 integruje zpracování vidění a jazyka s generováním akcí, což robotům umožňuje interpretovat a jednat na základě komplexních instrukcí odvozených z dat webového rozsahu. Tato architektura staví na předchozích modelech jako je PaLM-E, což umožňuje bezproblémový přenos znalostí z rozsáhlých internetových datových sad do řízení robotů v reálném světě.

Jednou z klíčových inovací v architektuře VLA je sjednocení senzorických vstupů. Vizuální data z kamer jsou zpracovávána společně s popisy v přirozeném jazyce, což vede k akceschopným výstupům. Tato multimodální integrace zlepšuje schopnost modelu zvládat různorodé úkoly bez rozsáhlého tréninku specifického pro daný úkol, jak je podrobně popsáno v blogovém příspěvku DeepMind o RT-2.

• Fúze vizuálních transformátorů pro porozumění obrazu
• Jazykové modely pro sémantické uvažování
• Akční tokenizéry, které mapují předpovědi na pohyby robota
• Škálovatelné tréninkové pipeline využívající webové znalosti

Díky použití této architektury dosahuje RT-2 vynikajícího výkonu v generalizaci, což ho činí ideálním pro škálovatelný trénink robotické AI. Výzkumníci poznamenali, že takové modely snižují potřebu ručního sběru dat, čímž zlepšují datovou efektivitu v modelech VLA.

Akce jako tokeny: Klíčový mechanismus

Přístup akcí jako tokenů je klíčový pro funkčnost RT-2. Namísto toho, aby RT-2 zacházelo s akcemi jako se samostatnými entitami, kóduje je jako tokeny v rámci slovníku jazykového modelu. To umožňuje modelu předpovídat sekvence akcí stejným způsobem, jakým generuje text, jak je prozkoumáno v původním článku o RT-2.

Tato metoda usnadňuje vznikající schopnosti v robotice tím, že umožňuje robotům provádět nové úkoly, pro které nebyly explicitně trénovány. Například řetězení jednoduchých akcí naučených z webových dat může vést ke komplexnímu chování, jako je třídění objektů na základě abstraktních popisů.

Výhody pro řízení robotů

Implementace akcí jako tokenů zlepšuje řízení robotů na základě webových znalostí, což umožňuje AI čerpat z miliard online příkladů. Tento paradigma přenosového učení je klíčové pro trénink AI pro robotické úkoly, snižuje čas a náklady spojené s tradičními metodami.

Vznikající schopnosti a aplikace v reálném světě

RT-2 demonstruje vznikající schopnosti, kde model vykazuje dovednosti nad rámec svých tréninkových dat. Například dokáže uvažovat o možnostech použití objektů nebo řetězit myšlenky pro vícestupňové plánování, inspirované technikami v promptování řetězce myšlenek.

Tyto schopnosti otevírají dveře praktickým aplikacím, včetně integrace s teleoperačními systémy. Kombinací AI s lidským dohledem mohou operátoři dosáhnout vyšší návratnosti investic (ROI) při nasazení robotické AI díky efektivnímu provádění úkolů.

1. Sbírejte různorodé datové sady prostřednictvím platforem jako je
3. .
4. Trénujte modely pomocí škálovatelných frameworků z
6. .
7. Integrujte teleoperaci pro jemné doladění, dodržujte osvědčené postupy v robotické teleoperaci.
8. Nasazujte v reálných scénářích k měření výkonu a návratnosti investic (ROI).

Porozumění architektuře VLA v RT-2

Architektura VLA (Vision-Language-Action) v RT-2 představuje významný skok v řízení robotů na základě webových znalostí. Integrací vizuálních a jazykových modelů s akčními výstupy umožňuje RT-2 robotům interpretovat a jednat podle složitých instrukcí odvozených z rozsáhlých internetových dat. Tato architektura navazuje na předchůdce jako jsou PaLM-E a Inner Monologue modely, což umožňuje bezproblémový přenos znalostí.

Ve svém jádru architektura VLA zpracovává vizuální vstupy spolu s výzvami v přirozeném jazyce k generování tokenizovaných akcí. Tento akce jako tokeny přístup považuje pohyby robota za součást slovníku jazykového modelu, čímž zlepšuje škálovatelný trénink robotické AI.

Vznikající schopnosti v robotice s RT-2

RT-2 představuje vznikající schopnosti v robotice které vznikají tréninkem na datových sadách webového rozsahu. Ty zahrnují uvažování typu „řetězec myšlenek“ pro úkoly, jako je třídění objektů podle barvy nebo velikosti, jak je prozkoumáno v Výzvy typu „řetězec myšlenek“. Roboti se nyní mohou zobecnit na neviděné scénáře, čímž zlepšují datovou efektivitu v modelech VLA.

• Vylepšené rozpoznávání objektů z webových obrázků, snižující potřebu specializovaných tréninkových dat.
• Vznikající vícestupňové plánování, umožňující robotům zvládat nové úkoly bez explicitního programování.
• Zvýšená bezpečnost díky rozhodování založenému na jazyce, minimalizující chyby v dynamických prostředích.

Integrace RT-2 s teleoperací a integrací AI umožňuje operátorům vzdáleně navádět roboty, zatímco se model učí v reálném čase. Osvědčené postupy z modelů RT-X zdůrazňují efektivní sběr dat, čímž posilují tréninková data AI pro roboty.

ROI v nasazení robotické AI

Nasazení RT-2 nabízí značnou návratnost investic v nasazení robotické AI snížením nákladů na ruční programování. Podle MIT Technology Review, organizace mohou dosáhnout až o 50 % rychlejší adaptace úkolů, což se promítá do vyšší produktivity.

Pro ty, kteří se zabývají osvědčenými postupy v robotické teleoperaci , RT-2 se integruje s nástroji jako je Bridge Dataset pro efektivní pracovní postupy. To nejen zefektivňuje operace, ale také otevírá potenciál výdělku ve sběru robotických dat prostřednictvím rolí teleoperátorů na volné noze.

Praktické pracovní postupy pro operátory robotů

Operátoři mohou využívat nástroje pro teleoperaci jako jsou ty od RoboNet ke sběru vysoce kvalitních dat. Typický pracovní postup zahrnuje počáteční teleoperační sezení následované jemným doladěním AI, jak je podrobně popsáno ve studii RT-2.

1. Nastavte teleoperační rozhraní s kompatibilním hardwarem.
2. Sbírejte různorodá akční data v rozmanitých prostředích.
3. Jemně dolaďte model VLA pomocí shromážděných datových sad.
4. Nasaďte a monitorujte nově vznikající schopnosti.

Tento přístup zajišťuje praktické pracovní postupy pro operátory robotů , maximalizuje efektivitu a je v souladu s modely vize a jazyka pro řízení robotů pokroky.