Các nhà nghiên cứu MIT phát triển phương pháp mới để huấn luyện robot sử dụng đa năng
MIT phát triển HPT giúp robot học và thích ứng đa nhiệm tốt hơn.
Các nhà nghiên cứu tại MIT đã phát triển một phương pháp mới giúp những robot đa dụng học hỏi và thích nghi linh hoạt hơn, lấy cảm hứng từ các mô hình ngôn ngữ lớn, như GPT-4. Phương pháp này, Heterogeneous Pretrained Transformers (HPT), sử dụng một tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để dạy robot thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau.
HPT sử dụng mạng nơron transformer để xử lý dữ liệu từ các cảm biến khác nhau, bao gồm dữ liệu thị giác và cảm nhận cơ học, tạo ra một 'ngôn ngữ' chung mà mô hình AI có thể hiểu và học hỏi. Điều này giúp hệ thống truyền đạt kiến thức một cách hiệu quả khi học các nhiệm vụ mới, chỉ cần một lượng nhỏ dữ liệu tập huấn cụ thể.
Phương pháp HPT đã cho thấy hiệu quả vượt trội hơn phương pháp huấn luyện truyền thống tới hơn 20% trong cả các nhiệm vụ giả lập và thực tế. Với mục tiêu tham vọng, các nhà nghiên cứu MIT hy vọng sẽ tạo ra một 'bộ não đa năng' cho robot với sự hỗ trợ một phần từ Amazon Greater Boston Tech Initiative và Toyota Research Institute.