Blog

Temukan bagaimana Isaac Lab NVIDIA merevolusi pembelajaran robot multi-modal melalui simulasi yang dipercepat GPU, memungkinkan pelatihan AI yang lebih cepat, penerapan yang terukur, dan ROI yang dioptimalkan untuk peneliti dan perusahaan robotika.

Temukan bagaimana Isaac Gym merevolusi pembelajaran robot dengan simulasi fisika asli GPU, memungkinkan ribuan lingkungan paralel untuk pembelajaran penguatan yang cepat, pelatihan model VLA, dan teleoperasi robot AI yang efisien. Jelajahi tolok ukur, integrasi dengan PyTorch, dan aplikasi dunia nyata yang menjembatani kesenjangan sim-ke-nyata.

Jelajahi bagaimana BC-Z merevolusi pembelajaran imitasi robot dengan memungkinkan generalisasi tugas zero-shot melalui data demonstrasi yang diskalakan. Temukan hukum penskalaan, model VLA, praktik terbaik teleoperasi, dan manfaat ROI untuk perusahaan robotika dan insinyur AI.

Temukan bagaimana Dataset DROID, dataset manipulasi robot skala besar, mengubah pelatihan AI untuk robot dengan lebih dari 76.000 demonstrasi dari lingkungan dunia nyata. Pelajari tentang dampaknya pada model VLA, tolok ukur, dan metode pengumpulan data yang dapat diskalakan untuk perusahaan robotika.

Jelajahi bagaimana BridgeData V2 menyediakan data robot murah dalam skala besar, meningkatkan metode pembelajaran imitasi dan pembelajaran penguatan offline. Temukan tolok ukur utama, model VLA dalam robotika, dan alur kerja teleoperasi robot yang efisien untuk pengumpulan data pelatihan AI.

Temukan bagaimana Open X-Embodiment, dataset kolaboratif yang mencakup lebih dari 20 embodiment robot, mengubah pembelajaran robot. Pelajari tentang model RT-X, generalisasi lintas embodiment, dan strategi praktis bagi perusahaan robotika untuk meningkatkan ROI melalui pengumpulan data dan teleoperasi yang efisien.

Discover how Pi-Zero's flow-matching technique, combined with VLM initialization, is transforming generalist robot policies for dexterous control. Learn about its advantages over traditional methods, efficiency in AI training data for robotics, and implications for scalable robot deployment in industries.

Temukan bagaimana Model Visi-Bahasa-Aksi RT-2 Google merevolusi kontrol robot dengan mentransfer pengetahuan web ke tindakan fisik. Pelajari tentang arsitekturnya, metode pelatihan, kemampuan yang muncul, dan implikasinya bagi perusahaan dan operator robotika, termasuk integrasi dengan teleoperasi untuk pelatihan AI yang efisien.

Explore how Vision-Language-Action (VLA) models are revolutionizing robot learning by integrating vision, language, and action for smarter, more efficient robotics. Discover architectures, training methods, benchmarks, and ROI for deployment in this comprehensive guide.

Temukan bagaimana model RT-2 Google DeepMind merevolusi robotika AI dengan menekankan peran penting data pelatihan berkualitas tinggi daripada algoritma canggih. Artikel ini menguraikan eksperimen yang menunjukkan mengapa pengumpulan data yang efektif sangat penting untuk kinerja robot di dunia nyata. Pelajari bagaimana platform seperti AY-Robots dapat membantu menjembatani kesenjangan dalam data pelatihan untuk inovasi masa depan.

Temukan bagaimana model Visi-Bahasa-Aksi (VLA) RT-2 dari Google membentuk kembali pembelajaran robot dengan mengintegrasikan data visual, bahasa alami, dan tindakan waktu nyata. Teknologi AI inovatif ini meningkatkan pengumpulan data untuk teleoperator dan meningkatkan efisiensi dalam aplikasi robotika. Jelajahi potensi dampaknya pada masa depan robot yang digerakkan oleh AI di AY-Robots.