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Insights on robotics, AI, and data collection

RoboTurk : Apprentissage robotique collaboratif par téléopération à distance
Découvrez comment RoboTurk révolutionne l’apprentissage robotique en faisant appel à la collaboration pour obtenir des données de haute qualité par le biais de la téléopération à distance, ce qui permet de créer des ensembles de données évolutifs pour les modèles d’IA en robotique. Explorez son impact sur l’apprentissage par imitation, les modèles VLA et le retour sur investissement pour les entreprises de robotique.

Politiques de robot à correspondance de flux Pi-Zero : Révolutionner le contrôle habile avec l'initialisation VLM
Découvrez comment la technique de correspondance de flux de Pi-Zero, combinée à l'initialisation VLM, transforme les politiques de robot généralistes pour le contrôle habile. Découvrez ses avantages par rapport aux méthodes traditionnelles, son efficacité dans les données d'entraînement de l'IA pour la robotique et ses implications pour le déploiement évolutif de robots dans les industries.

Isaac Lab : simulation GPU de nouvelle génération pour l’apprentissage robotique multimodal
Découvrez comment Isaac Lab de NVIDIA révolutionne l’apprentissage robotique multimodal grâce à des simulations accélérées par GPU, permettant une formation plus rapide de l’IA, un déploiement évolutif et un retour sur investissement optimisé pour les chercheurs et les entreprises en robotique.

Isaac Gym : Simulation physique native GPU pour l’apprentissage robotique - Mise à l’échelle de milliers d’environnements parallèles
Découvrez comment Isaac Gym révolutionne l’apprentissage robotique grâce à la simulation physique native GPU, permettant des milliers d’environnements parallèles pour l’apprentissage rapide par renforcement, la formation de modèles VLA et la téléopération efficace des robots IA. Explorez les benchmarks, l’intégration avec PyTorch et les applications du monde réel qui comblent le fossé entre la simulation et la réalité.

BridgeData V2 : données robotiques à faible coût à grande échelle - Quelles méthodes d’apprentissage par imitation et de RL hors ligne sont réellement avantageuses
Découvrez comment BridgeData V2 fournit des données robotiques à faible coût à grande échelle, améliorant les méthodes d’apprentissage par imitation et l’apprentissage par renforcement hors ligne. Découvrez les principaux critères de référence, les modèles VLA en robotique et les flux de travail efficaces de téléopération robotique pour la collecte de données d’entraînement en IA.

RT-2 : Comment les modèles vision-langage-action transfèrent les connaissances du Web au contrôle robotique
Découvrez comment le modèle vision-langage-action RT-2 de Google révolutionne le contrôle robotique en transférant les connaissances du Web aux actions physiques. Découvrez son architecture, ses méthodes de formation, ses capacités émergentes et ses implications pour les entreprises et les opérateurs de robotique, y compris l’intégration à la téléopération pour une formation efficace en IA.
RT-2 par Google DeepMind : Comment ce modèle Vision-Langage-Action transforme l'apprentissage des robots
Découvrez comment le modèle Vision-Langage-Action (VLA) RT-2 de Google transforme l'apprentissage des robots en intégrant des données visuelles, le langage naturel et des actions en temps réel. Cette technologie d'IA innovante améliore la collecte de données pour les téléopérateurs et augmente l'efficacité dans les applications robotiques. Explorez son impact potentiel sur l'avenir des robots pilotés par l'IA sur AY-Robots.
RT-2 : Pourquoi les Données d'Entraînement de Robot de Haute Qualité Surpassent les Algorithmes – Les Insights Révolutionnaires de Google DeepMind
Découvrez comment le modèle RT-2 de Google DeepMind révolutionne la robotique IA en soulignant le rôle crucial des données d'entraînement de haute qualité par rapport aux algorithmes avancés. Cet article analyse les expériences qui démontrent pourquoi une collecte de données efficace est essentielle pour les performances des robots dans le monde réel. Apprenez comment des plateformes comme AY-Robots peuvent combler les lacunes en matière de données d'entraînement pour les innovations futures.