Команда Google по робототехнике DeepMind объявилао работе, которую она проделала с 33 исследовательскими институтами по созданию огромной общей базы данных под названием Open X-Embodiment. Исследователи, стоящие за проектом, сравнивают его с ImageNet, базой данных, содержащей более 14 млн изображений, созданной в 2009 году.
Кроме открытой базы данных, Google так же запустил RT-1-X, модель робототехнического трансформатора (RT), созданную на основе RT-1 и обученную на наборе данных, которая показывает передачу навыков во многих вариантах реализации робота. Команда протестировала модель RT-1-X в пяти различных исследовательских лабораториях, продемонстрировав улучшение показателей успеха в среднем на 50% для пяти различных широко используемых роботов по сравнению с методами, разработанными независимо и специально для каждого робота. Обучение такой модели визуального языкового действия RT-2 на данных из нескольких вариантов утроило ее эффективность в отношении реальных роботизированных навыков.
«Подобно тому как ImageNet стимулировал исследования в области компьютерного зрения, мы считаем, что Open X-Embodiment может сделать то же самое для развития робототехники. Создание набора данных с разнообразными демонстрациями роботов — это ключевой шаг к обучению универсальной модели, которая может управлять множеством различных типов роботов, следовать разнообразным инструкциям, выполнять базовые рассуждения о сложных задачах и эффективно обобщать», — отмечают исследователи DeepMind Куан Вуонг и Паннаг Санкети.
Они добавляют, что такая задача слишком велика, чтобы ее можно было доверить одной лаборатории. В базе данных содержится более 500 навыков и 150 тыс. задач, полученных от 22 различных типов роботов на 1 млн примеров. Google сделал данные доступными для исследовательского сообщества.
«Мы надеемся, что открытый доступ к данным и предоставление безопасных, но ограниченных моделей уменьшит барьеры и ускорит исследования. Будущее робототехники зависит от того, позволить ли роботам учиться друг у друга и, что наиболее важно, позволить исследователям учиться друг у друга», — добавляет команда.
До этого в октябре на новом мероприятии Google компания продемонстрировалаPixel и другие обновления, над чем работал бренд в последнее время. Было очень много обновлений по Pixel 8, Pixel Watch 2 и другим продуктам. Inc. суммировал наиболее важные части основной презентации.