روبوتات Dyna تدرب DYNA-2 على مليون ساعة من فيديو الإنسان، بدون بيانات الروبوت

المطالبة مهمة بسبب موقع الconstraint في المجال. تم تدريب سياسات الروبوت العام إلى حد كبير على بيانات الإجراءات التي تم توجيهها عن طريق التل: البشر يوجهون روبوتات بشكل مادي من خلال المهام، ساعة بساعة. تلك البيانات مكلفة وبطيئة في الجمع، وقد قيدت مدى نمو نماذج أساس الروبوت. رهان DYNA-2 هو أن الفهم المادي الذي تحتاجه الروبوتات يمكن تعلمه من فيديو للأشخاص الذين يفعلون أشياء، ثم نقلها إلى أجهزة الروبوت.

“من خلال بناء نموذج العالم-الإجراء الذي يتصور كيف يتحرك العالم المادي قبل اتخاذ الإجراء، نمنح الروبوتات منطقًا مكانيًا و物理ًا للاتصال الذي يفتقده نماذج الرؤية واللغة التقليدية.”

كيف يتعلم DYNA-2 من الفيديو بدون رؤية روبوت

الهيكل هو ما يدعوه Dyna نموذج العالم-الإجراء، مبني على توليد الفيديو بدلاً من تعديلات الرؤية-اللغة-الإجراء التي سادت المجال. خلال التدريب المسبق، ي chạy النموذج هدفًا مزدوجًا (توقع الإطار التالي والعمل التالي) على مجموعة فيديو الإنسان. تقول الشركة إن هذا يعطي النموذج نموذجًا يعمل من فيزياء الاتصال والمنطق المكاني الذي ينقل عبر التمثيلات: أذرع روبوت محطة، نماذج إنسان آلي، وأيدي خمس أصابع مرنة، على الرغم من عدم ظهور أي من هذه الروبوتات في التدريب المسبق.

التكيف مع النتيجة على منصة معينة يأخذ ساعات من التعدين المحلي بدلاً من أسابيع من جمع البيانات. في حالة واحدة يذكرها Dyna، كانت 13 دقيقة من البيانات كافية لتعليم زوج من اليدين الروبوتية الخمس أصابع لفتح غطاء الزجاجة. المجمعة على 15 مهمة اختبار، السياسات المدربة مسبقًا على المزيد من بيانات الإنسان أدت بشكل أفضل من تلك المدربة على أقل، ومنحنى التماسك الذي تشير إليه الشركة هو القانون.

ال比較 الأكثر وضوحًا هو ضد نموذج Dyna السابق. واجه DYNA-1، نموذج الرؤية-اللغة-الإجراء الذي يعمل في عمليات Dyna التجارية، DYNA-2 في تقييمات فيزيائية متواجهة تحت خطوات تدريب و مجموعات بيانات متطابقة. على مهام مرنة مثل تقطيع الطعام وتنظيف مساحات العمل، تقول Dyna إن DYNA-2 استعاد من الاضطرابات الفيزيائية بدون تدخل بشري، حيث فشل نموذج VLA القياسي و احتاج إلى إعادة تعيين يدوي. خوارزمية التدريب المشترك على الفيديو رفع درجات اتباع التعليمات بنسبة 133٪ على المهام التي تتطلب حركات متميزة استجابة لأوامر المستخدم.

DYNA-2 بالأرقام

• أكثر من مليون ساعة من فيديو الإنسان الإيجوسينتري في التدريب المسبق — وصفها الشركة بـ “حوالي 170 عامًا من الخبرة المستمرة عند اليقظة”
• 20٪ → 80-90٪ معدلات نجاح المهمة على مهام التصنيع الدقيق، من حجم التدريب المسبق وحده
• 1.55 مرة أكثر المهام التي تم إكمالها من DYNA-1 في التقييمات المتواجهة في العالم الحقيقي
• 87٪ مقابل 46٪ معدلات المرور في موقع عميل، DYNA-2 مقابل DYNA-1
• 13 دقيقة من البيانات لتدريب اليدين الخمس أصابع لفتح غطاء الزجاجة
• 133٪ تحسن على مهام اتباع التعليمات من خوارزمية التدريب المشترك على الفيديو
• 10 ملايين ساعة: حجم بيانات التدريب التي تقول Dyna إن هذا النهج يفتح طريقًا تجاهه

عمليات Dyna كانت بالفعل قاعدة الاختبار

يصل DYNA-2 على قاعدة تجارية ملموسة غير عادية لشركة بهذا العمر. يتم نشر روبوتات Dyna، التي تعمل بنموذج DYNA-1، في الإنتاج في الفنادق والمطاعم والغسالات والجيم. تصف مواد Dyna الخاصة نموذج DYNA-1 طي أكثر من 40 قميص في الساعة بشكل مستمر ويعمل ستة عشر ساعة في اليوم في مواقع العملاء، بمعدل نجاح يزيد عن 99٪ خلال العمليات المستمرة لمدة 24 ساعة.

هذه قاعدة البيانات هي أيضًا عجلة البيانات وراء البحث.

المسار المعلن من هنا هو التوسع: إذا تم الحفاظ على منحنى التماسك البشري، تقول Dyna، فإن التدريب على 10 ملايين ساعة يصبح مسألة جمع الفيديو بدلاً من بناء أساطيل من أجهزة التوجيه عن بعد. نتيجة مليون ساعة هي الدليل على وجود المنحنى. سواء كان المنحنى سليمًا عند 10 أضعاف هو السؤال الهندسي المفتوح — وهو الآن السؤال الذي وضعت Dyna خارطتها عليه.