BridgeData V2: குறைந்த செலவில் ரோபோ தரவு - எந்த பிரதிபலிப்பு கற்றல் மற்றும் ஆஃப்லைன் RL முறைகள் உண்மையில் பயனடைகின்றன

ரோபோடிக்ஸ் மற்றும் AI இன் வேகமாக வளர்ந்து வரும் துறையில், பிரதிபலிப்பு கற்றல் முறைகள் மற்றும் ஆஃப்லைன் வலுவூட்டல் கற்றலை (RL) மேம்படுத்துவதற்கு உயர்தர, அளவிடக்கூடிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கான அணுகல் அவசியம். BridgeData V2 ஒரு கேம்-சேஞ்சராக வெளிப்படுகிறது, இது குறைந்த செலவில் ரோபோ தரவை வழங்குகிறது, இது ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் நிறுவனங்களுக்கு அதிக செயல்திறன் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க உதவுகிறது. BridgeData V2 அதன் முன்னோடியை எவ்வாறு விரிவுபடுத்துகிறது என்பதை இந்த கட்டுரை ஆராய்கிறது, பிரதிபலிப்பு கற்றல் மற்றும் ஆஃப்லைன் RL இல் எந்த குறிப்பிட்ட முறைகள் அதிக நன்மைகளைப் பெறுகின்றன என்பதை எடுத்துக்காட்டுகிறது. ரோபோ கற்றல், ரோபோடிக்ஸில் VLA மாதிரிகள் மற்றும் ரோபோ டெலிஆபரேஷன் பணிப்பாய்வுகள் மற்றும் AI பயிற்சி தரவு சேகரிப்பு திறன் போன்ற நடைமுறை அம்சங்களில் அளவுகோல்களை ஆராய்வோம். BridgeData V2: அளவிடக்கூடிய ரோபோ கையாளுதலுக்கான தரவுத்தொகுப்பு

BridgeData V2 என்றால் என்ன, அது ரோபோடிக்ஸுக்கு ஏன் முக்கியமானது?

BridgeData V2 என்பது BridgeData V1 ஐ அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு விரிவாக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பாகும், இது மலிவு ரோபோ கைகளிலிருந்து சேகரிக்கப்பட்ட ரோபோ தொடர்புகளின் பெரிய, மிகவும் மாறுபட்ட தொகுப்பை வழங்குகிறது. இந்த தரவுத்தொகுப்பு குறிப்பாக பிரதிபலிப்பு கற்றல் முறைகள் மற்றும் ஆஃப்லைன் வலுவூட்டல் கற்றல் ஆகியவற்றிற்கு மதிப்புமிக்கது, ஏனெனில் இது நிஜ உலக சூழல்களிலிருந்து பல மாதிரி தரவுகளை உள்ளடக்கியது. BridgeData V2 அளவிடக்கூடிய பயிற்சியை செயல்படுத்துகிறது, விலையுயர்ந்த வன்பொருளின் தேவையை குறைக்கிறது மற்றும் மாதிரி மேம்பாட்டில் விரைவான மறு செய்கையை அனுமதிக்கிறது என்பது முக்கிய நுண்ணறிவு. NeurIPS 2023: BridgeData V2 ஒரு அளவுகோல் தரவுத்தொகுப்பாக

டெலிஆபரேஷன் மூலம் குறைந்த விலை ரோபோ தரவு சேகரிப்பில் கவனம் செலுத்துவது தனித்துவமான அம்சங்களில் ஒன்றாகும், இது உயர்தர ரோபோடிக்ஸ் தரவுத்தொகுப்புகளுக்கான அணுகலை ஜனநாயகப்படுத்துகிறது. AI பொறியாளர்கள் மற்றும் ரோபோடிக்ஸ் நிறுவனங்களுக்கு, இது ரோபோ பயிற்சி தரவில் சிறந்த ROI ஐக் குறிக்கிறது, ஏனெனில் தரவுத்தொகுப்பு பல்வேறு பணிகளையும் சூழல்களையும் ஆதரிக்கிறது, இது மேம்பட்ட பொதுமைப்படுத்தலுக்கு வழிவகுக்கிறது. BridgeData V2 GitHub களஞ்சியம்

• வலுவான பயிற்சிக்கு பல்வேறு சூழல்கள் மற்றும் செயல்கள்
• குறைந்த விலை சேகரிப்பு முறைகள் தடைகளை குறைக்கின்றன
• VLA மாதிரிகளில் பல மாதிரி தரவுக்கான ஆதரவு

BridgeData V1 இலிருந்து விரிவாக்கம்

V1 உடன் ஒப்பிடும்போது, BridgeData V2 மாறுபட்ட அமைப்புகளில் குறைந்த விலை கைகளிலிருந்து சேகரிக்கப்பட்ட அதிக தரவை வழங்குகிறது. இந்த விரிவாக்கம் BridgeData V2 இல் பிரதிபலிப்பு கற்றல் வழிமுறைகளை மதிப்பிடுதல் போன்ற ஆதாரங்களில் விரிவாகக் கூறப்பட்டுள்ளது, இது கையாளுதல் பணிகளில் மேம்பட்ட செயல்திறனைக் காட்டுகிறது. ரோபோடிக்ஸில் குறைந்த விலை தரவுத்தொகுப்புகளின் எழுச்சி

BridgeData V2 இலிருந்து பயனடையும் பிரதிபலிப்பு கற்றல் முறைகள்

நடத்தை குளோனிங் (BC) போன்ற பிரதிபலிப்பு கற்றல் முறைகள், BridgeData V2 இல் பயிற்சி அளிக்கும்போது கணிசமான முன்னேற்றங்களைக் காண்கின்றன. நிஜ உலக தொடர்புகளில் தரவுத்தொகுப்பின் பன்முகத்தன்மை, ரோபோ கற்றலில் அளவுகோல்களில் சிறப்பித்துக் காட்டப்பட்டுள்ளபடி, மாதிரிகள் காணப்படாத பணிகளுக்கு பொதுமைப்படுத்த அனுமதிக்கிறது. ஆஃப்லைன் வலுவூட்டல் கற்றல்: பயிற்சி மதிப்பாய்வு மற்றும் முன்னோக்குகள்

உதாரணமாக, இந்த தரவில் பயிற்சி பெற்ற BC மாதிரிகள், பணக்கார செயல்கள் மற்றும் சூழல்களுக்கு நன்றி, கையாளுதலில் அதிக வெற்றி விகிதங்களை அடைகின்றன. AI மாதிரிகளை விரைவாக வரிசைப்படுத்த விரும்பும் ரோபோடிக்ஸ் நிறுவனங்களுக்கு இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். ICLR 2023: BridgeData உடன் பிரதிபலிப்பு கற்றல்

மேலே உள்ள வீடியோவில் காட்டப்பட்டுள்ளபடி, BridgeData V2 உடன் பிரதிபலிப்பு கற்றலின் நடைமுறை விளக்கங்கள் மாதிரி வலிமையில் அதன் தாக்கத்தை வெளிப்படுத்துகின்றன.

நடத்தை குளோனிங் மற்றும் அதற்கு அப்பால்

BC க்கு அப்பால், கண்காணிப்பிலிருந்து நடத்தை குளோனிங் போன்ற முறைகள் தரவுத்தொகுப்பின் சத்தமில்லாத, நிஜ உலக தரவிலிருந்து பயனடைகின்றன, இது கண்காணிப்பிலிருந்து நடத்தை குளோனிங் இல் விவாதிக்கப்பட்டுள்ளது. இது விநியோக மாற்றங்களை சிறப்பாக கையாள வழிவகுக்கிறது.

ஆஃப்லைன் வலுவூட்டல் கற்றல்: BridgeData V2 உடன் சிறந்த செயல்திறன் கொண்டவர்கள்

ஆஃப்லைன் RL முறைகள் அதன் அளவு மற்றும் தரம் காரணமாக BridgeData V2 இல் செழித்து வளர்கின்றன. கன்சர்வேடிவ் Q-கற்றல் (CQL) மற்றும் உள்ளமைந்த Q-கற்றல் (IQL) போன்ற வழிமுறைகள் ஆஃப்லைன் RL க்கான கன்சர்வேடிவ் Q-கற்றல் மற்றும் ஆஃப்லைன் RL க்கான உள்ளமைந்த Q-கற்றல் (IQL) ஆய்வுகளின்படி குறிப்பிடத்தக்க ஆதாயங்களைக் காட்டுகின்றன.

CQL துணை உகந்த தரவைக் கையாள்வதில் சிறந்து விளங்குகிறது, அதே நேரத்தில் IQL பாரம்பரிய TD3 ஐ ஆஃப்லைன் அமைப்புகளில் விஞ்சுகிறது, இது நிகழ்நேர தொடர்பு இல்லாமல் ஆஃப்லைன் RL அளவிடுதலை செயல்படுத்துகிறது.

1. குறைந்த விலை டெலிஆபரேஷன் மூலம் தரவை சேகரிக்கவும்
2. BridgeData V2 இல் ஆஃப்லைன் RL மாதிரிகளுக்கு பயிற்சி அளிக்கவும்
3. மேம்பட்ட பொதுமைப்படுத்தலுடன் வரிசைப்படுத்தவும்

இந்த முறைகள் ஆன்லைன் RL இன் ஆதிக்கத்திற்கு சவால் விடுகின்றன, சில களங்களில் செயல்திறனை பொருத்துகின்றன அல்லது மீறுகின்றன, இது BridgeData V2 ஆஃப்லைன் RL ஐ எவ்வாறு புரட்சிகரமாக்குகிறது இல் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது.

ஒப்பீட்டு அளவுகோல்கள்

VLA மாதிரிகளில் டிரான்ஸ்ஃபார்மர் அடிப்படையிலான கட்டமைப்புகள் அதிக வெற்றி விகிதங்களை அடைந்து அதிக பயனடைகின்றன என்பதை அளவுகோல்கள் வெளிப்படுத்துகின்றன. மேலும் தகவலுக்கு, ரோபோடிக்ஸிற்கான பார்வை-மொழி-செயல் மாதிரிகள் கட்டுரையைப் பார்க்கவும்.

ரோபோடிக்ஸில் VLA மாதிரிகள்: BridgeData V2 உடன் ஒருங்கிணைப்பு

ரோபோடிக்ஸில் உள்ள விஷன்-மொழி-செயல் (VLA) மாதிரிகள் BridgeData V2 இன் பல மாதிரி தரவிலிருந்து மேம்பட்ட ஜீரோ-ஷாட் திறன்களைப் பெறுகின்றன. இது உருவகப்படுத்துதல்-உண்மையான இடைவெளிகளைக் குறைக்கிறது, இது RT-2: விஷன்-மொழி-செயல் மாதிரிகள் இல் ஆராயப்பட்டது.

VLA மாதிரிகளுக்கான வரிசைப்படுத்தல் உத்திகள் விரைவான மறு செய்கையை வலியுறுத்துகின்றன, ரோபோ பயிற்சி தரவில் ROI ஐ அதிகரிக்கும்.

ஜீரோ-ஷாட் திறன்கள் மற்றும் வரிசைப்படுத்தல்

பயிற்சி பெற்ற VLA மாதிரிகள் வலுவான நீண்ட-ஹாரிசான் பணி செயலாக்கத்தை நிரூபிக்கின்றன, இது படிநிலை RL அணுகுமுறைகளால் ஆதரிக்கப்படுகிறது.

ரோபோ டெலிஆபரேஷன்: சிறந்த நடைமுறைகள் மற்றும் திறன்

BridgeData V2 இன் குறைந்த விலை அணுகுமுறைக்கு ரோபோ டெலிஆபரேஷன் முக்கியமானது, இது உருவகப்படுத்துதல்களுடன் ஒப்பிடும்போது செலவுகளை 50-70% குறைக்கிறது. அளவிடுதலுக்கான மட்டு தரவு குழாய்கள் சிறந்த நடைமுறைகளில் அடங்கும், இது திறமையான டெலிஆபரேஷனுக்கான சிறந்த நடைமுறைகள் படி.

ரோபோ ஆபரேட்டர்களுக்கு, இதன் பொருள் திறமையான பணிப்பாய்வுகள் மற்றும் AY-ரோபோட்ஸ் போன்ற தளங்கள் மூலம் ரோபோ தரவிலிருந்து சம்பாதிப்பதற்கான வாய்ப்புகள்.

• தரவு சேகரிப்புக்கு மலிவு வன்பொருளைப் பயன்படுத்தவும்
• பன்முகத்தன்மைக்கு மனித டெலிஆபரேஷனை செயல்படுத்தவும்
• வரிசைப்படுத்தலுக்கான VLA மாதிரிகளுடன் ஒருங்கிணைக்கவும்

செலவு-பயன் பகுப்பாய்வு

ஒரு செலவு-பயன் பகுப்பாய்வு குறைக்கப்பட்ட செலவுகளைக் காட்டுகிறது, இது ஸ்டார்ட்அப்களுக்கு ஏற்றது. ஆஃப்லைன் RL: ரோபோடிக்ஸ் ஸ்டார்ட்அப்களுக்கான கேம் சேஞ்சர் இலிருந்து நுண்ணறிவுகளைப் பார்க்கவும்.

ரோபோ பயிற்சி தரவில் அளவிடுதல் மற்றும் ROI

BridgeData V2 ரோபோ தரவு அளவிடுதலை மேம்படுத்துகிறது, இது குறைந்தபட்ச உள்கட்டமைப்புடன் டெராபைட் தரவை அனுமதிக்கிறது. இது பல பணி கற்றலுக்கான வள ஒதுக்கீட்டை மேம்படுத்துகிறது.

ஸ்டார்ட்அப்கள் ஆஃப்லைன் RL நன்மைகளுக்காக இந்த தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் அதிக ROI ஐ அடைய முடியும், இது ரோபோடிக்ஸ் மற்றும் தரவு சேகரிப்புக்கான அளவிடுதல் சட்டங்கள் இல் விவாதிக்கப்பட்டுள்ளது.

தரவு அதிகரிப்பு மற்றும் மாதிரி வலிமை

BridgeData V2 இல் தரவு அதிகரிப்பை இணைப்பது விளிம்பு நிகழ்வுகளுக்கான வலிமையை மேம்படுத்துகிறது, குறிப்பாக கையாளுதல் பணிகளில்.

ரோபோக்களுக்கான AI பயிற்சி தரவில் இடைவெளிகளைக் குறைத்து, நிஜ உலக வரிசைப்படுத்தலுக்கு இது முக்கியமானது.

படிநிலை RL அணுகுமுறைகள்

பிரதிபலிப்பு மூலம் கற்ற உயர் மட்ட கொள்கைகள் அளவிலிருந்து பயனடைகின்றன, இது வலுவான செயலாக்கத்திற்கு வழிவகுக்கிறது, இது BridgeData உடன் பல பணி பிரதிபலிப்பு கற்றல் படி.

சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால திசைகள்

BridgeData V2 பல சிக்கல்களைத் தீர்க்கும் அதே வேளையில், தீவிர விநியோக மாற்றங்களைக் கையாள்வதில் சவால்கள் உள்ளன. எதிர்கால வேலை டெலிஆபரேஷனுக்கான ரோபோ இயக்க முறைமை (ROS) போன்ற கருவிகளுடன் ஒருங்கிணைப்பதில் கவனம் செலுத்தலாம்.

ஒட்டுமொத்தமாக, இது ரோபோடிக்ஸ் தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் ஆஃப்லைன் RL அளவிடுதலை மேம்படுத்துவதற்கான ஒரு முக்கிய ஆதாரமாகும்.

பிரதிபலிப்பு கற்றல் முறைகளில் BridgeData V2 இன் தாக்கத்தைப் புரிந்துகொள்வது

BridgeData V2 ரோபோடிக்ஸ் தரவுத்தொகுப்புகளின் துறையில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கிறது, இது குறைந்த செலவில் ரோபோ தரவை வழங்குகிறது, இது பிரதிபலிப்பு கற்றல் முறைகளை எவ்வாறு அணுகுகிறோம் என்பதை மாற்றும். கூகிள் ஆராய்ச்சியாளர்களால் உருவாக்கப்பட்ட இந்த தரவுத்தொகுப்பு, ரோபோ டெலிஆபரேஷன் தரவின் ஒரு பெரிய தொகுப்பை வழங்குகிறது, இது AI மாதிரிகள் விலையுயர்ந்த, உயர்-விசுவாச உருவகப்படுத்துதல்களின் தேவை இல்லாமல் சிக்கலான கையாளுதல் பணிகளைக் கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது. கூகிள் ரோபோடிக்ஸிலிருந்து ஒரு விரிவான கட்டுரை படி, BridgeData V2 பல்வேறு சூழல்களில் 60,000 க்கும் மேற்பட்ட பாதைகளை உள்ளடக்கியது, இது ரோபோடிக்ஸில் விஷன்-மொழி-செயல் (VLA) மாதிரிகளுக்கு பயிற்சி அளிக்க ஒரு சிறந்த ஆதாரமாக அமைகிறது.

BridgeData V2 இன் முக்கிய நன்மைகளில் ஒன்று ஆஃப்லைன் வலுவூட்டல் கற்றலில் (RL) அதன் முக்கியத்துவம் ஆகும், அங்கு வழிமுறைகள் நிகழ்நேர தொடர்பு இல்லாமல் முன் சேகரிக்கப்பட்ட தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்ள முடியும். இந்த அணுகுமுறை ரோபோ தரவு அளவிடுதலின் சவால்களை எதிர்கொள்கிறது, ஏனெனில் பாரம்பரிய முறைகளுக்கு தொடர்ச்சியான ஆன்லைன் தரவு சேகரிப்பு தேவைப்படுகிறது, இது நேரத்தை எடுத்துக்கொள்வது மற்றும் விலை உயர்ந்தது. BridgeData V2 ஐப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், ஆராய்ச்சியாளர்கள் பிரதிபலிப்பு கற்றல் முறைகளில் முன்னேற்றங்களைக் கண்டறிந்துள்ளனர், குறிப்பாக பல-படி பகுத்தறிவு மற்றும் புதிய காட்சிகளுக்கு பொதுமைப்படுத்துதல் தொடர்பான பணிகளில்.

• மேம்படுத்தப்பட்ட தரவு பன்முகத்தன்மை: BridgeData V2 பல ரோபோ தளங்களிலிருந்து தரவை ஒருங்கிணைக்கிறது, மாதிரி வலிமையை மேம்படுத்துகிறது.
• செலவு குறைந்த சேகரிப்பு: உருவகப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களின் விலையில் ஒரு பகுதியிலேயே தரவைச் சேகரிக்க திறமையான ரோபோ டெலிஆபரேஷன் பணிப்பாய்வுகளைப் பயன்படுத்துகிறது.
• அளவுகோல் திறன்கள்: நிஜ உலக ரோபோடிக்ஸ் பணிகளில் ஆஃப்லைன் RL முறைகளை மதிப்பிடுவதற்கான தரநிலையாக செயல்படுகிறது.

ஆழமாக மூழ்க விரும்பும் ஆர்வமுள்ளவர்களுக்கு, arXiv இல் அசல் ஆய்வு பல்வேறு பிரதிபலிப்பு கற்றல் வழிமுறைகளை அளவுகோலாகக் கொண்டுள்ளது, இந்த தரவுத்தொகுப்புடன் கன்சர்வேடிவ் Q-கற்றல் போன்ற முறைகள் விதிவிலக்காக சிறப்பாக செயல்படுகின்றன என்பதைக் காட்டுகிறது.

BridgeData V2 உடன் ஆஃப்லைன் RL நன்மைகள் மற்றும் அளவிடுதல்

ரோபோக்களுக்கான AI பயிற்சி தரவை மேம்படுத்துவதில் ஆஃப்லைன் RL அளவிடுதல் ஒரு முக்கியமான காரணியாகும். BridgeData V2 குறைந்தபட்ச கூடுதல் ஆதாரங்களுடன் மாதிரிகள் அளவிட அனுமதிக்கிறது, ரோபோ பயிற்சி தரவில் ஈர்க்கக்கூடிய ROI ஐ நிரூபிக்கிறது. BAIR இலிருந்து ஒரு வலைப்பதிவு இடுகை இந்த தரவுத்தொகுப்பு பல செயற்கை மாற்றுகளை விட சிறந்த நிஜ உலக தரவை வழங்குவதன் மூலம் ஆஃப்லைன் RL ஐ எவ்வாறு புரட்சிகரமாக்குகிறது என்பதை எடுத்துக்காட்டுகிறது.

ரோபோடிக்ஸில் VLA மாதிரிகளுக்கான வரிசைப்படுத்தல் உத்திகள் BridgeData V2 ஆல் பெரிதும் மேம்படுத்தப்பட்டுள்ளன. பார்வை, மொழி மற்றும் செயலை ஒருங்கிணைக்கும் இந்த மாதிரிகள், தரவுத்தொகுப்பின் பணக்கார டெலிஆபரேஷன் சிறந்த நடைமுறைகளிலிருந்து பயனடைகின்றன, இது கட்டமைப்பற்ற சூழல்களில் சிறந்த செயல்திறனை செயல்படுத்துகிறது. VLA மாதிரிகள் குறித்த ஒரு ஆய்வில் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளபடி, BridgeData V2 ஐ இணைப்பது பணிகளில் சிறந்த பொதுமைப்படுத்தலுக்கு வழிவகுக்கிறது.

BridgeData V2 ஐப் பயன்படுத்தி RL க்கான அளவுகோல்கள் மற்றும் மாதிரி கட்டமைப்புகள்

வெவ்வேறு அணுகுமுறைகளை ஒப்பிடுவதற்கு ரோபோ கற்றலில் அளவுகோல்கள் அவசியம், மேலும் BridgeData V2 அத்தகைய மதிப்பீடுகளுக்கு ஒரு மூலக்கல்லாக செயல்படுகிறது. ஹக்கிங் ஃபேஸ் போன்ற தளங்களில் தரவுத்தொகுப்பின் கிடைக்கும் தன்மை, RL க்கான மாதிரி கட்டமைப்புகளை சோதிக்க ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு எளிதான அணுகலை அனுமதிக்கிறது.

1. அதிகாரப்பூர்வ களஞ்சியத்திலிருந்து தரவுத்தொகுப்பைப் பதிவிறக்கவும்.
2. பிரபலமான கட்டமைப்புகளுடன் பொருந்தக்கூடிய தன்மைக்கு வழங்கப்பட்ட ஸ்கிரிப்ட்களைப் பயன்படுத்தி தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்கவும்.
3. ஆஃப்லைன் RL நன்மைகளை மதிப்பிடுவதற்கு துணைக்குழுக்களில் மாதிரிகளுக்கு பயிற்சி அளிக்கவும்.
4. நிறுவப்பட்ட அளவுகோல்களுக்கு எதிராக முடிவுகளை ஒப்பிடுக.

குறைந்த விலை ரோபோ தரவில் கவனம் செலுத்துவதன் மூலம், ரோபோடிக்ஸ் தரவு சேகரிப்பு திறன் BridgeData V2 பிரகாசிக்கும் மற்றொரு பகுதியாகும், இது உயர்தர AI பயிற்சி தரவு சேகரிப்புக்கான அணுகலை ஜனநாயகப்படுத்துகிறது. மேம்பட்ட கற்றல் விளைவுகளின் மூலம் ரோபோ தரவிலிருந்து சம்பாதிப்பதில் அளவிடக்கூடிய தரவுத்தொகுப்புகளின் முக்கியத்துவத்தை டீப்மைண்டின் வலைப்பதிவு வலியுறுத்துகிறது.

குறிப்பிட்ட பயன்பாடுகளின் அடிப்படையில், BridgeData V2 ரோபோ டெலிஆபரேஷன் தரவுத்தொகுப்புகளை மேம்படுத்துவதில் கருவியாக உள்ளது. குறைந்த விலை டெலிஆபரேஷன் குறித்த ஒரு IEEE ஆய்வு தரவு சேகரிப்பில் சிறந்த நடைமுறைகளை ஊக்குவிக்கும் தரவுத்தொகுப்பின் வடிவமைப்போடு சரியாக பொருந்தக்கூடிய பணிப்பாய்வுகளை விவரிக்கிறது.

வழக்கு ஆய்வுகள் மற்றும் நிஜ உலக பயன்பாடுகள்

BridgeData V2 இன் நடைமுறை நன்மைகளை பல வழக்கு ஆய்வுகள் விளக்குகின்றன. உதாரணமாக, ஒரு CoRL 2023 மதிப்பீட்டில் ஆராய்ச்சியாளர்கள் கையாளுதல் பணிகளுக்கு ஆஃப்லைன் RL முறைகளைப் பயன்படுத்தினர், இது முந்தைய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் ஒப்பிடும்போது 20% சிறந்த வெற்றி விகிதங்களை அடைந்தது.

மேலும், டென்சர்ஃப்ளோ தரவுத்தொகுப்புகள் போன்ற கருவிகளுடன் BridgeData V2 ஐ ஒருங்கிணைப்பது AI பொறியாளர்களுக்கான பணிப்பாய்வை ஒழுங்குபடுத்துகிறது, இது ரோபோடிக்ஸில் புதுமையை வளர்க்கிறது.

எதிர்கால திசைகள் மற்றும் ரோபோ பயிற்சி தரவில் ROI

முன்னோக்கிப் பார்க்கும்போது, BridgeData V2 வழங்கிய ரோபோ பயிற்சி தரவில் ROI நம்பிக்கைக்குரிய எதிர்கால திசைகளைக் குறிக்கிறது. ரோபோடிக்ஸிற்கான AI பயிற்சி தரவு தொடர்ந்து உருவாகி வருவதால், இது போன்ற தரவுத்தொகுப்புகள் மேம்பட்ட ரோபோடிக்ஸை அணுகக்கூடியதாக மாற்றுவதில் ஒரு முக்கிய பங்கு வகிக்கும். ஒரு வென்ச்சர் பீட் கட்டுரை BridgeData V2 ரோபோ AI ஐ எவ்வாறு ஜனநாயகப்படுத்துகிறது என்பதைப் பற்றி விவாதிக்கிறது, இது உற்பத்தி மற்றும் சுகாதாரம் போன்ற தொழில்களில் பரவலான தத்தெடுப்புக்கு வழிவகுக்கும்.

பயன்களை அதிகரிக்க, பயிற்சியாளர்கள் ஆஃப்லைன் RL இல் வளர்ந்து வரும் நுட்பங்களுடன் BridgeData V2 ஐ இணைப்பதில் கவனம் செலுத்த வேண்டும். உதாரணமாக, கன்சர்வேடிவ் Q-கற்றல் கட்டுரை தரவுத்தொகுப்பின் அமைப்புடன் நன்றாக பொருந்தக்கூடிய அடிப்படை நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது, இது ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது.