- Boston Dynamics и Toyota Research Institute (TRI) представили новый подход к обучению роботов на основе больших поведенческих моделей (LBM).
- Робот Atlas осваивает навыки через демонстрации человека, адаптируется к неожиданным ситуациям и выполняет сложные задачи.
- Обучение основано на архитектуре диффузионного преобразователя с 450 млн параметров, преобразующего данные с камер и языковые подсказки в плавные действия.
- Boston Dynamics и TRI разрабатывают «сквозные языковые политики» для робота Atlas, позволяющие выполнять долгосрочные задачи манипуляции.
- Atlas отличается высокой степенью подвижности и точности, имеет 78 степеней свободы и захваты с семью степенями свободы.
- Робот оснащен стереокамерами HDR и системой MPC для ориентации и управления движениями.
- Обучение одной нейросети множеству задач дает лучшие результаты, чем узкоспециализированные модели.
- Процесс обучения включает сбор данных, обработку и аннотацию информации, обучение нейросетей и тестирование на реальных задачах.
