RT-2 ng Google DeepMind: Paano Binabago ng Vision-Language-Action Model na Ito ang Pag-aaral ng Robot

Panimula sa RT-2

Ang RT-2, na binuo ng Google DeepMind, ay isang napakahalagang vision-language-action (VLA) model na nagmamarka ng isang malaking pag-unlad sa AI para sa robotics. Pinapagana ng model na ito ang mga robot na iproseso ang mga visual na input, unawain ang mga natural na utos ng wika, at magsagawa ng mga tiyak na aksyon, na lumilikha ng isang tuluy-tuloy na tulay sa pagitan ng digital AI at mga pisikal na operasyon ng robot.

• Bilang isang pambihirang tagumpay, pinahuhusay ng RT-2 ang pag-aaral ng robot sa pamamagitan ng pagpapahintulot sa mga sistema na matuto mula sa malawak na mga dataset ng mga imahe, teksto, at aksyon, na ginagawang mas madali para sa mga robot na umangkop sa mga bagong kapaligiran. Halimbawa, sa platform ng AY-Robots, maaaring gamitin ng mga teleoperator ang mga model na inspirasyon ng RT-2 upang sanayin ang mga robot para sa mga gawain tulad ng pagmamanipula ng bagay, kung saan natututo ang robot na tukuyin at kunin ang mga bagay batay sa mga verbal na tagubilin.
• Pinagsasama ng RT-2 ang paningin para sa pang-unawa sa kapaligiran, wika para sa interpretasyon ng utos, at aksyon para sa pagsasagawa sa totoong mundo, na humahantong sa pinahusay na kahusayan sa pag-aaral. Ang isang praktikal na halimbawa ay isang robot na nag-uuri ng mga pakete sa isang bodega; gumagamit ito ng paningin upang makita ang mga bagay, wika upang maunawaan ang mga pamantayan sa pag-uuri, at aksyon upang ilagay ang mga ito nang tama, lahat ay pinasimple sa pamamagitan ng pagkolekta ng datos sa mga platform tulad ng AY-Robots.
• Sa pagtulay ng mga modelo ng AI sa mga aplikasyon sa totoong mundo, pinapadali ng RT-2 ang paglipat ng kaalaman mula sa mga simulated na kapaligiran patungo sa mga pisikal na robot, na binabawasan ang oras ng pagsasanay. Sa AY-Robots, nangangahulugan ito na ang mga teleoperator ay maaaring mangolekta ng mataas na kalidad na datos ng pagsasanay nang malayuan, na nagpapagana sa mga robot na magsagawa ng mga kumplikadong gawain tulad ng pag-navigate sa mga landas na puno ng hadlang na may kaunting pagsasaayos sa lugar.

Ano ang Vision-Language-Action (VLA) Model?

Ang Vision-Language-Action (VLA) model ay isang advanced na arkitektura ng AI na nagsasama ng tatlong pangunahing bahagi: pagproseso ng paningin para sa pagbibigay kahulugan sa visual na datos, pag-unawa sa wika para sa pag-unawa sa mga textual o verbal na input, at pagsasagawa ng aksyon para sa pagsasagawa ng mga pisikal na gawain. Ang holistic na diskarte na ito ay nagpapahintulot sa mga robot na gumawa ng mga desisyon batay sa multimodal na datos, na higit na lumalampas sa mga tradisyonal na modelo ng AI na madalas na humahawak lamang ng isang uri ng input.

• Sa puso nito, ang isang VLA model tulad ng RT-2 ay gumagamit ng mga neural network upang iproseso ang mga imahe sa pamamagitan ng computer vision, i-parse ang wika sa pamamagitan ng natural language processing, at bumuo ng mga aksyon sa pamamagitan ng reinforcement learning. Halimbawa, sa pagsasanay ng robot sa platform ng AY-Robots, ang isang VLA model ay maaaring kumuha ng isang utos tulad ng 'Kunin ang pulang mansanas' at gumamit ng paningin upang hanapin ito, wika upang kumpirmahin ang tagubilin, at aksyon upang hawakan ito.
• Ang mga VLA model ay naiiba sa tradisyonal na AI sa pamamagitan ng pagpapagana ng end-to-end na pag-aaral mula sa iba't ibang mga mapagkukunan ng datos, sa halip na siloed na pagproseso. Ang mga tradisyonal na modelo ay maaaring mangailangan ng hiwalay na mga module para sa paningin at wika, na humahantong sa mga inefficiencies, samantalang pinagsasama-sama ng VLA ang mga ito para sa mas mabilis na pag-angkop. Sa AY-Robots, ito ay maliwanag sa mga sesyon ng teleoperation kung saan ang mga operator ay nangongolekta ng datos na nagsasanay sa mga VLA model upang mahawakan ang mga real-time na pagkakaiba-iba, tulad ng pagbabago ng mga kondisyon ng pag-iilaw sa panahon ng pagkilala ng bagay.
• Sa aksyon para sa pagsasanay ng robot at pagkolekta ng datos, ang mga VLA model ay mahusay sa mga sitwasyon tulad ng autonomous driving o surgical assistance. Halimbawa, gamit ang AY-Robots, maaaring malayuang kontrolin ng mga teleoperator ang isang robot arm upang magsagawa ng mga maselang gawain, kung saan natututo ang VLA model mula sa datos upang mapabuti ang hinaharap na awtonomiya, na tinitiyak ang mataas na katapatan na mga dataset ng pagsasanay para sa pinahusay na pagganap.

Paano Gumagana ang RT-2: Teknikal na Pagkakasira

Ang arkitektura ng RT-2 ay binuo sa isang transformer-based na pundasyon na nagpoproseso ng paningin, wika, at mga input ng aksyon nang sabay-sabay, na nagpapahintulot para sa mahusay na pag-aaral at paggawa ng desisyon sa mga robotic system.

• Kabilang sa mga pangunahing mekanismo ang isang shared encoder para sa paningin at datos ng wika, na sinusundan ng isang decoder na naglalabas ng mga pagkakasunud-sunod ng aksyon. Pinapagana ng setup na ito ang RT-2 na humawak ng mga kumplikadong gawain sa pamamagitan ng paggamit ng mga pre-trained na modelo na fine-tuned sa mga dataset ng robotics, na ginagawa itong perpekto para sa mga platform tulad ng AY-Robots kung saan ang pagkolekta ng datos ay susi.
• Ang pagsasama ay nangyayari sa pamamagitan ng isang pinag-isang neural network na pinagsasama ang pagproseso ng paningin (hal., pagtukoy ng mga bagay mula sa mga camera feed), pag-unawa sa wika (hal., pagbibigay kahulugan sa mga utos ng gumagamit), at pagsasagawa ng aksyon (hal., pagkontrol sa mga motor para sa paggalaw). Ang isang praktikal na halimbawa sa AY-Robots ay ang pagsasanay ng isang robot upang magtipon ng mga bahagi; ginagamit ng modelo ang paningin upang makita ang mga bahagi, wika upang sundin ang mga tagubilin sa pagpupulong, at aksyon upang maisagawa ang gawain nang tumpak.
• Ang malakihang pagkolekta ng datos ay mahalaga para sa pagsasanay ng RT-2, na kinasasangkutan ng milyun-milyong mga halimbawa mula sa mga pakikipag-ugnayan sa totoong mundo. Sa AY-Robots, nag-aambag ang mga teleoperator sa pamamagitan ng pagbibigay ng annotated na datos sa panahon ng mga sesyon, na tumutulong na pinuhin ang modelo at pagbutihin ang paglalahat nito, tulad ng pagtuturo sa mga robot na umangkop sa mga bagong bagay nang walang malawak na retraining.

Binabago ang Pag-aaral ng Robot gamit ang RT-2

Binabago ng RT-2 kung paano natututo at umaangkop ang mga robot, na nag-aalok ng walang kapantay na antas ng flexibility at kahusayan sa AI-driven robotics.

• Pinapabuti ng RT-2 ang pagiging madaling ibagay ng robot sa pamamagitan ng pagpapahintulot sa mabilis na pag-aaral mula sa mga demonstrasyon at pagwawasto, na nagpapahusay sa paggawa ng desisyon sa mga dynamic na kapaligiran. Halimbawa, sa pagmamanupaktura, ang isang robot na gumagamit ng RT-2 ay maaaring mag-adjust sa mga pagbabago sa linya ng pagpupulong batay sa real-time na datos na nakolekta sa pamamagitan ng mga tool sa teleoperation ng AY-Robots.
• Nakikinabang ang mga teleoperator mula sa RT-2 sa pamamagitan ng pag-access sa mga tool na nagpapasimple sa mataas na kalidad na pagkolekta ng datos, na binabawasan ang mga pagkakamali at pinapabilis ang mga cycle ng pagsasanay. Sa AY-Robots, nangangahulugan ito na maaaring malayuang gabayan ng mga operator ang mga robot sa pamamagitan ng mga gawain, kung saan awtomatikong isinasama ng modelo ang datos upang pinuhin ang mga pag-uugali, tulad ng pagpapabuti ng lakas ng pagkakahawak para sa maselang paghawak ng bagay.
• Kabilang sa mga halimbawa sa totoong mundo ang RT-2 na nagpapagana sa mga robot sa pangangalagang pangkalusugan upang tumulong sa pangangalaga ng pasyente, tulad ng pagkuha ng mga gamot batay sa mga utos ng boses, kung saan pinapadali ng AY-Robots ang pagkolekta ng datos upang mapahusay ang kahusayan at kaligtasan sa mga aplikasyon na ito.

Mga Aplikasyon sa Robotics at AI

Ang mga kakayahan ng RT-2 ay umaabot sa iba't ibang industriya, na nagtutulak ng pagbabago sa pakikipagtulungan ng tao-robot at data-driven robotics.

• Sa pagmamanupaktura, tumutulong ang RT-2 sa automated na pagpupulong at kontrol sa kalidad; sa pangangalagang pangkalusugan, sinusuportahan nito ang mga surgical robot; at sa mga autonomous system, pinahuhusay nito ang pag-navigate. Halimbawa, sa AY-Robots, ginagamit ng mga teleoperator ang RT-2 upang sanayin ang mga robot para sa warehouse automation, na nagpapabuti sa bilis at katumpakan.
• Ginagamit ng AY-Robots ang RT-2 para sa tuluy-tuloy na pakikipagtulungan ng tao-robot, na nagpapahintulot sa mga teleoperator na pangasiwaan ang mga gawain nang malayuan habang pinangangasiwaan ng modelo ang mga nakagawiang desisyon, tulad ng sa mga sitwasyon ng pagtugon sa sakuna kung saan nagna-navigate ang mga robot sa mga mapanganib na lugar batay sa mga input ng operator.
• Ang mga hamon tulad ng privacy ng datos at bias ng modelo sa pagpapatupad ng mga VLA model ay maaaring tugunan sa pamamagitan ng mga secure na protocol ng datos sa AY-Robots, na tinitiyak ang etikal na pagsasanay at mga solusyon para sa real-time na pagiging madaling ibagay sa data-driven robotics.

Mga Implikasyon at Hamon sa Hinaharap

Habang nagbibigay daan ang RT-2 para sa advanced na AI sa robotics, nagdadala ito ng parehong mga pagkakataon at responsibilidad para sa etikal na pag-unlad.

• Kabilang sa mga potensyal na pag-unlad ang mas maraming autonomous na robot para sa pang-araw-araw na paggamit, na hinihimok ng kakayahan ng RT-2 na matuto mula sa kaunting datos, na maaaring pagbutihin ng AY-Robots sa pamamagitan ng pinalawak na mga tampok ng teleoperation para sa mga pandaigdigang gumagamit.
• Kabilang sa mga etikal na pagsasaalang-alang ang pagtiyak ng patas na pagkolekta ng datos at pag-iwas sa mga bias, na tinutugunan ng AY-Robots sa pamamagitan ng mga anonymized na dataset at transparent na mga proseso ng pagsasanay ng AI upang mapanatili ang tiwala sa mga robotic na aplikasyon.
• Maaaring gamitin ng AY-Robots ang RT-2 upang mapabuti ang mga karanasan ng teleoperator sa pamamagitan ng pagsasama ng mga VLA model para sa mga intuitive na kontrol, tulad ng mga utos na pinapagana ng boses, na ginagawang mas madaling ma-access at mahusay ang malayuang pagsasanay ng robot.

Konklusyon: Ang Daan Pasulong

Sa buod, binabago ng RT-2 ng Google DeepMind ang pag-aaral ng robot sa pamamagitan ng pagsasama ng paningin, wika, at aksyon, na nagtataguyod ng pagbabago sa AI robotics at nagbubukas ng mga bagong daan para sa mga praktikal na aplikasyon.

• Ang epekto ng model na ito ay nakasalalay sa kakayahan nitong pahusayin ang pagiging madaling ibagay, kahusayan, at pakikipagtulungan, tulad ng ipinakita sa pamamagitan ng mga platform tulad ng AY-Robots para sa epektibong pagkolekta ng datos ng pagsasanay.
• Hinihikayat namin ang mga mambabasa na tuklasin ang AY-Robots para sa hands-on na pagsasanay sa robotics, kung saan maaari mong maranasan ang mga kakayahan na tulad ng RT-2 sa mga sitwasyon sa totoong mundo.
• Habang umuunlad ang mga VLA model, ang hinaharap ng robotics ay nangangako ng higit na pagsasama sa mga aktibidad ng tao, na hinihimok ang patuloy na etikal na pag-unlad at paggalugad sa mga platform tulad ng AY-Robots.