Новый подход MIT ускорил создание тренировочных данных для роботов

В Массачусетском технологическом институте (MIT) была представлена новая платформа GenSim2, которая значительно упрощает обучение роботов выполнению сложных задач. Исследование, проведенное аспирантом Лирю Ванем и его командой в Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта, использует мультимодальные и логические языковые модели для генерации тренировочных данных, сокращая время подготовки на 50%.

GenSim2 комбинирует возможности языковых моделей, что позволяет на основе десяти реальных видеозаписей генерировать сто новых симуляционных видео. Платформа преобразует названия задач в описания и программный код, который затем может быть смоделирован в последовательности действий для роботов. Это может помочь домашним устройствам выполнять такие задачи, как разогрев завтрака или перемещение материалов на производстве.

В ходе экспериментов GenSim2 показала на 20% лучшую успешность в планировании задач по сравнению с предыдущими методами. Исследователи стремятся улучшить систему, чтобы она могла самостоятельно генерировать более сложные задачи с минимальным вмешательством человека.