RT-2: Як моделі зору-мови-дії переносять веб-знання в керування роботами

Розуміння моделі RT-2: Зір-Мова-Дія

RT-2 розширює візуально-мовні моделі, включаючи вихідні дії як токени, що дозволяє наскрізне прогнозування роботизованих дій на основі візуальних та текстових вхідних даних. Ця Архітектура VLA розглядає дії робота як частину словника мовної моделі, забезпечуючи безперешкодну інтеграцію просторів зору, мови та дії. RT-2: Моделі Зір-Мова-Дія Передають Веб-Знання Робототехніці

По суті, RT-2 використовує архітектури на основі трансформерів, такі як PaLM-540B або PaLI-X, у поєднанні з візуальними кодувальниками, такими як ViT, для обробки вхідних зображень. Шляхом спільного доналаштування на веб-масштабних наборах даних разом з даними траєкторій роботів з таких джерел, як Bridge або RoboNet, RT-2 передає інтернет-знання для фізичного керування роботами. Цей метод досягає чудової узагальненості, причому бенчмарки показують більш ніж 2-кратне покращення в обробці невідомих об'єктів та середовищ порівняно з RT-1. RT-2: Моделі Зір-Мова-Дія Передають Веб-Знання Робототехніці

Сила дій як токенів у RT-2

Підхід Дії-як-токени у RT-2 є революційним. Представляючи дії робота — такі як швидкості суглобів або позиції кінцевого ефектора — як токени у словнику мовної моделі, RT-2 забезпечує безперешкодну передачу знань веб-масштабу до фізичного керування. Це підвищує масштабованість для розгортання кількох роботів, що робить його ідеальним для робототехнічних компаній, які прагнуть оптимізувати свої флотилії. Grounded Decoding: Guiding Text Generation with Grounded Models

Наприклад, за допомогою підказок "ланцюжка думок" RT-2 покращує міркування для складних завдань, дозволяючи роботам виконувати нові дії, не бачені в навчальних даних. Це особливо корисно для AI Training for Robotic Tasks, де нові можливості, такі як розуміння семантичних зв'язків з веб-даних, можуть призвести до імпровізованих рішень. Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models

Як показано на демонстраціях, RT-2 може обробляти інструкції, що стосуються небачених об'єктів, використовуючи попередньо навчені знання з величезних інтернет-наборів даних. Це зменшує потребу у великих даних, специфічних для завдання, потенційно скорочуючи витрати на збір даних до 90% для стартапів у галузі робототехніки. RT-X: Відкриті моделі X-втілення

Нові можливості та реальні застосування

Одним з найцікавіших аспектів RT-2 є його Нові можливості в робототехніці. Вони включають багатоетапне міркування, наприклад, імпровізоване використання інструментів або розуміння семантичних концепцій, таких як «вимерлий динозавр», для ідентифікації іграшки. Такі здібності походять від навчання моделі на різноманітних веб-даних, що дозволяє роботам узагальнювати до нових середовищ. Новий ШІ Google DeepMind може керувати роботами

На практиці RT-2 демонструє надійність з показниками успішності до 80% у складних завданнях. Для операторів робототехніки це означає підвищену продуктивність у промислових умовах, причому дані показують 2-3-кратне збільшення швидкості виконання завдань. Крім того, зменшуючи залежність від людського телеуправління для навчання, моделі VLA, такі як RT-2, підвищують ефективність та знижують експлуатаційні витрати. Google DeepMind представляє RT-2 — трансформаційну модель ШІ для роботів

1. Крок 1: Попереднє навчання на веб-масштабних текстах та зображеннях для широких знань.
2. Крок 2: Спільне доналаштування з роботизованими наборами даних, такими як Bridge, для інтеграції дій.
3. Крок 3: Розгортання в реальних сценаріях для тестування нових навичок.

Ці можливості також підвищують рентабельність інвестицій у розгортання ШІ в робототехніці , оскільки роботи адаптуються до динамічного середовища, приносячи прибуток протягом 6-12 місяців завдяки зменшенню апаратних збоїв та підвищеній адаптивності. Ланцюжок думок у підказках викликає міркування у великих мовних моделях

Ефективність даних та методи навчання

Навчання RT-2 використовує великомасштабне попереднє навчання на інтернет-даних, доопрацьоване з використанням наборів даних робототехніки. Це Ефективність даних у моделях VLA, мінімізує потребу в дорогій телеоперації в реальному світі, підтримуючи ефективний збір даних за допомогою веб-скрейпінгу та симуляції.

Для робототехнічних компаній це означає масштабоване навчання ШІ, де невеликих наборів даних, специфічних для роботів, достатньо для тонкого налаштування, що забезпечує швидку окупність інвестицій завдяки швидкому прототипуванню.

Інтеграція телеоперації з RT-2 для оптимальних результатів

Хоча RT-2 зменшує потребу у великих обсягах даних, телеоперація залишається вирішальною для високоякісних наборів даних робототехніки. Такі платформи, як AY-Robots, надають Найкращі практики телеоперації роботів, підключаючи роботів до глобальної мережі операторів для цілодобового збору даних.

Оператори можуть заробляти конкурентні ставки завдяки Потенціал заробітку у зборі даних для роботів, тоді як компанії отримують вигоду від практичних робочих процесів, які інтегрують телеоперацію з моделями ШІ, такими як RT-2.

Обмеження та майбутні напрямки

Незважаючи на свої сильні сторони, RT-2 має обмеження, зокрема залежність від високоякісних роботизованих даних та труднощі у виконанні довгострокових завдань без явного планування. Майбутня робота може включати модулі з таких моделей, як Inner Monologue для кращого планування.

Тим не менш, RT-2 відкриває шлях для Масштабоване навчання ШІ для роботів, особливо в поєднанні з телеоперацією для постійного уточнення даних.

Аналіз рентабельності інвестицій для розгортання робототехніки

Інвестиції в моделі VLA, такі як RT-2, можуть принести значні прибутки. Забезпечуючи узагальнення до невідомих середовищ, це зменшує витрати на перенавчання та підвищує ефективність завдань.

Для стартапів це означає швидшу ітерацію та розгортання, підтримане інструментами для Телеоперації та інтеграції ШІ .

Висновок: Майбутнє керування роботами з RT-2

Здатність RT-2 передавати веб-знання для керування роботами знаменує нову еру в робототехніці. Завдяки своїй архітектурі VLA, діям як токенам та можливостям, що виникають, він пропонує дослідникам робототехніки, інженерам ШІ, компаніям та операторам потужні інструменти для інновацій.

У AY-Robots ми раді інтегрувати RT-2 з нашою платформою телеоперації, щоб допомогти вам досягти Практичних робочих процесів для операторів роботів. Почніть оптимізувати свій ШІ для робототехніки вже сьогодні.

Розуміння архітектури VLA в RT-2

Архітектура VLA, або модель «Зір-Мова-Дія», представляє новаторський підхід у робототехнічному ШІ. В основі RT-2 лежить інтеграція обробки зору та мови з генерацією дій, що дозволяє роботам інтерпретувати та діяти відповідно до складних інструкцій, отриманих з веб-масштабних даних. Ця архітектура базується на попередніх моделях, таких як PaLM-E, забезпечуючи безперешкодну передачу знань з величезних інтернет-наборів даних до реального керування роботами.

Однією з ключових інновацій в архітектурі VLA є уніфікація сенсорних входів. Візуальні дані з камер обробляються разом з описами природною мовою, створюючи дієві результати. Ця мультимодальна інтеграція покращує здатність моделі виконувати різноманітні завдання без інтенсивного навчання для конкретних завдань, як детально описано в дописі в блозі DeepMind про RT-2.

• Злиття візуальних трансформерів для розуміння зображень
• Мовні моделі для семантичного міркування
• Токенізатори дій, які відображають передбачення на рухи роботів
• Масштабовані конвеєри навчання, що використовують веб-знання

Застосовуючи цю архітектуру, RT-2 досягає чудової продуктивності в узагальненні, що робить її ідеальною для масштабованого навчання роботів ШІ. Дослідники відзначили, що такі моделі зменшують потребу в ручному зборі даних, тим самим покращуючи ефективність даних у моделях VLA.

Дії як токени: Основний механізм

Підхід «дії як токени» є ключовим для функціональності RT-2. Замість того, щоб розглядати дії як окремі сутності, RT-2 кодує їх як токени у словнику мовної моделі. Це дозволяє моделі передбачати послідовності дій так само, як вона генерує текст, як досліджено в оригінальній статті про RT-2.

Цей метод сприяє появі нових можливостей у робототехніці, дозволяючи роботам виконувати нові завдання, для яких вони не були спеціально навчені. Наприклад, об'єднання простих дій, отриманих з веб-даних, може призвести до складної поведінки, такої як сортування об'єктів на основі абстрактних описів.

Переваги для керування роботами

Впровадження дій як токенів покращує керування роботами за допомогою веб-знань, дозволяючи ШІ використовувати мільярди онлайн-прикладів. Ця парадигма трансферного навчання є вирішальною для тренування ШІ для роботизованих завдань, зменшуючи час і витрати, пов'язані з традиційними методами.

Нові можливості та застосування в реальному світі

Ці можливості відкривають двері для практичних застосувань, включаючи інтеграцію з системами телеоперації. Поєднуючи ШІ з людським наглядом, оператори можуть досягти вищого ROI при розгортанні ШІ в робототехніці завдяки ефективному виконанню завдань.

1. Збирайте різноманітні набори даних через такі платформи, як
3. .
4. Навчайте моделі, використовуючи масштабовані фреймворки від
6. .
7. Інтегруйте телеоперацію для тонкого налаштування, дотримуючись найкращих практик у телеоперації роботів.
8. Розгортайте в реальних сценаріях для вимірювання продуктивності та ROI.

Розуміння архітектури VLA в RT-2

Архітектура VLA (Vision-Language-Action) в RT-2 є значним кроком у керуванні роботами на основі веб-знань. Інтегруючи моделі зору та мови з виходами дій, RT-2 дозволяє роботам інтерпретувати та діяти відповідно до складних інструкцій, отриманих з величезних обсягів інтернет-даних. Ця архітектура базується на попередниках, таких як PaLM-E та Inner Monologue моделі, що дозволяє безперешкодно передавати знання.

В основі своїй, VLA architecture обробляє візуальні вхідні дані разом із підказками природною мовою для генерації токенізованих дій. Цей actions-as-tokens підхід розглядає рухи робота як частину словника мовної моделі, покращуючи масштабоване навчання роботів ШІ.

Нові можливості в робототехніці з RT-2

RT-2 демонструє нові можливості в робототехніці, які виникають внаслідок навчання на веб-масштабних наборах даних. Вони включають міркування за принципом ланцюжка думок для таких завдань, як сортування об'єктів за кольором або розміром, як досліджено в Chain of Thought Prompting. Роботи тепер можуть узагальнювати до непередбачених сценаріїв, покращуючи ефективність даних у моделях VLA.

• Покращене розпізнавання об'єктів із веб-зображень, що зменшує потребу в спеціалізованих даних для навчання.
• Нове багатоетапне планування, що дозволяє роботам виконувати нові завдання без явного програмування.
• Підвищена безпека завдяки прийняттю рішень на основі мови, мінімізуючи помилки в динамічних середовищах.

Інтеграція RT-2 з телеоперацією та інтеграцією ШІ дозволяє операторам віддалено керувати роботами, поки модель навчається в реальному часі. Найкращі практики з моделей RT-X наголошують на ефективному зборі даних, що сприяє збільшенню даних для навчання ШІ для роботів.

Рентабельність інвестицій у розгортання ШІ для робототехніки

Розгортання RT-2 забезпечує значну рентабельність інвестицій у розгортання ШІ для робототехніки за рахунок скорочення витрат на ручне програмування. За даними MIT Technology Review, організації можуть досягти до 50% швидшої адаптації завдань, що призводить до підвищення продуктивності.

Для тих, хто займається найкращими практиками телеоперації роботів, RT-2 інтегрується з такими інструментами, як Bridge Dataset для ефективних робочих процесів. Це не тільки оптимізує операції, але й відкриває потенціал заробітку на зборі даних роботів через фріланс-ролі телеоператорів.

Практичні робочі процеси для операторів роботів

Оператори можуть використовувати інструменти для телеоперації, такі як ті, що походять від RoboNet для збору високоякісних даних. Типовий робочий процес включає початкові сесії телеоперації, за якими слідує точне налаштування ШІ, як детально описано в RT-2 study.

1. Налаштуйте інтерфейс телеоперації із сумісним обладнанням.
2. Збирайте різноманітні дані про дії в різних середовищах.
3. Точно налаштуйте модель VLA, використовуючи зібрані набори даних.
4. Розгортайте та відстежуйте нові можливості.

Цей підхід забезпечує практичні робочі процеси для операторів роботів , максимізуючи ефективність та узгоджуючись з візуально-мовними моделями для керування роботами досягненнями.