Google DeepMind 的 RT-2：这种视觉-语言-动作模型如何改变机器人学习

RT-2 简介

RT-2 由 Google DeepMind 开发，是一种突破性的视觉-语言-动作 (VLA) 模型，标志着机器人 AI 的重大进步。该模型使机器人能够处理视觉输入、理解自然语言命令并执行精确的动作，从而在数字 AI 和物理机器人操作之间建立无缝桥梁。

• 作为一项突破，RT-2 通过允许系统从大量的图像、文本和动作数据集中学习来增强机器人学习，从而使机器人更容易适应新环境。例如，在 AY-Robots 平台上，远程操作员可以使用 RT-2 启发的模型来训练机器人执行诸如物体操作之类的任务，其中机器人学习根据口头指令识别和拾取物品。
• RT-2 结合了用于环境感知的视觉、用于命令解释的语言和用于现实世界执行的动作，从而提高了学习效率。一个实际的例子是机器人在仓库中对包裹进行分类；它使用视觉来检测物品，使用语言来理解分类标准，并使用动作来正确放置它们，所有这些都通过 AY-Robots 等平台上的数据收集进行简化。
• 在将 AI 模型与现实世界应用连接起来的过程中，RT-2 促进了知识从模拟环境到物理机器人的转移，从而减少了训练时间。在 AY-Robots 上，这意味着远程操作员可以远程收集高质量的训练数据，使机器人能够执行复杂的任务，例如以最少的现场调整导航充满障碍物的路径。

什么是视觉-语言-动作 (VLA) 模型？

视觉-语言-动作 (VLA) 模型是一种先进的 AI 架构，它集成了三个关键组件：用于解释视觉数据的视觉处理、用于理解文本或口头输入的语言理解以及用于执行物理任务的动作执行。这种整体方法允许机器人基于多模态数据做出决策，远远超过了通常只处理一种输入类型的传统 AI 模型。

• VLA 模型（如 RT-2）的核心是使用神经网络通过计算机视觉处理图像，通过自然语言处理解析语言，并通过强化学习生成动作。例如，在 AY-Robots 平台上的机器人训练中，VLA 模型可以接收诸如“拿起红色苹果”之类的命令，并使用视觉来定位它，使用语言来确认指令，并使用动作来抓住它。
• VLA 模型与传统 AI 的不同之处在于，它能够从不同的数据源进行端到端学习，而不是孤立的处理。传统模型可能需要用于视觉和语言的单独模块，从而导致效率低下，而 VLA 将它们集成在一起以实现更快的适应。在 AY-Robots 上，这在远程操作会话中很明显，操作员收集数据以训练 VLA 模型来处理实时变化，例如对象识别期间不断变化的光照条件。
• 在机器人训练和数据收集的行动中，VLA 模型在诸如自动驾驶或外科辅助之类的场景中表现出色。例如，使用 AY-Robots，远程操作员可以远程控制机器人手臂来执行精细的任务，VLA 模型可以从数据中学习以提高未来的自主性，从而确保用于增强性能的高保真训练数据集。

RT-2 的工作原理：技术分解

RT-2 的架构建立在基于 Transformer 的基础上，该基础同时处理视觉、语言和动作输入，从而可以在机器人系统中进行高效的学习和决策。

• 关键机制包括用于视觉和语言数据的共享编码器，然后是由解码器输出动作序列。这种设置使 RT-2 能够通过利用在机器人数据集上微调的预训练模型来处理复杂的任务，使其成为 AY-Robots 等平台的理想选择，在这些平台上，数据收集至关重要。
• 集成通过统一的神经网络进行，该网络结合了视觉处理（例如，从摄像头馈送中识别对象）、语言理解（例如，解释用户命令）和动作执行（例如，控制电机进行运动）。AY-Robots 上的一个实际例子是训练机器人组装零件；该模型使用视觉来检测组件，使用语言来遵循组装说明，并使用动作来准确地执行任务。
• 大规模数据收集对于训练 RT-2 至关重要，涉及来自现实世界交互的数百万个示例。在 AY-Robots 上，远程操作员通过在会话期间提供带注释的数据来做出贡献，这有助于改进模型并提高其泛化能力，例如教机器人适应新对象而无需进行大量重新训练。

使用 RT-2 彻底改变机器人学习

RT-2 正在改变机器人学习和适应的方式，在 AI 驱动的机器人技术中提供前所未有的灵活性和效率。

• RT-2 通过允许从演示和更正中快速学习来提高机器人的适应性，从而增强了动态环境中的决策能力。例如，在制造业中，使用 RT-2 的机器人可以根据通过 AY-Robots 的远程操作工具收集的实时数据来调整装配线更改。
• 远程操作员可以通过访问简化高质量数据收集的工具来从 RT-2 中受益，从而减少错误并加速训练周期。在 AY-Robots 上，这意味着操作员可以远程引导机器人完成任务，该模型会自动合并数据以改进行为，例如提高精细物体处理的抓握强度。
• 现实世界的例子包括 RT-2 使医疗保健领域的机器人能够协助患者护理，例如根据语音命令获取药物，AY-Robots 促进数据收集以提高这些应用中的效率和安全性。

在机器人技术和 AI 中的应用

RT-2 的功能扩展到各个行业，推动了人机协作和数据驱动机器人技术的创新。

• 在制造业中，RT-2 有助于自动化装配和质量控制；在医疗保健领域，它支持外科手术机器人；在自主系统中，它增强了导航。例如，在 AY-Robots 上，远程操作员使用 RT-2 训练机器人进行仓库自动化，从而提高速度和准确性。
• AY-Robots 利用 RT-2 实现无缝的人机协作，允许远程操作员远程监督任务，而模型处理例行决策，例如在灾难响应场景中，机器人根据操作员的输入导航危险区域。
• 在实施 VLA 模型时，诸如数据隐私和模型偏差之类的挑战可以通过 AY-Robots 上的安全数据协议来解决，从而确保数据驱动机器人技术中的道德培训和实时适应性解决方案。

未来的影响和挑战

随着 RT-2 为机器人技术中的高级 AI 铺平道路，它为道德发展带来了机遇和责任。

• 潜在的进步包括更多用于日常使用的自主机器人，这得益于 RT-2 从最少数据中学习的能力，AY-Robots 可以通过扩展面向全球用户的远程操作功能来增强这一点。
• 道德方面的考虑包括确保公平的数据收集和避免偏差，AY-Robots 通过匿名数据集和透明的 AI 训练流程来解决这些问题，以保持对机器人应用的信任。
• AY-Robots 可以利用 RT-2 通过集成 VLA 模型以实现直观的控制（例如语音激活命令）来改善远程操作员体验，从而使远程机器人培训更易于访问和高效。

结论：前进的道路

总而言之，Google DeepMind 的 RT-2 通过合并视觉、语言和动作来彻底改变机器人学习，从而促进了 AI 机器人技术的创新，并为实际应用开辟了新途径。

• 该模型的影响在于其增强适应性、效率和协作的能力，这已通过 AY-Robots 等平台进行有效训练数据收集得到证明。
• 我们鼓励读者探索 AY-Robots 进行实践机器人培训，在那里您可以体验现实世界场景中类似 RT-2 的功能。
• 随着 VLA 模型的不断发展，机器人技术的未来有望与人类活动更好地融合，从而促使在 AY-Robots 等平台上继续进行道德进步和探索。