Google ha insegnato ai robot a prendere decisioni da soli

Il team di DeepMind, parte di Google, ha presentato la nuova versione del suo modello Vision-Language-Action (VLA) Robotics Transformer di seconda generazione, che semplifica notevolmente l’addestramento dei robot. Consente alle macchine di “ragionare” e analizzare i dati disponibili per risolvere problemi sconosciuti.

In precedenza, per risolvere qualsiasi compito di base, come la raccolta dei rifiuti, era necessario addestrare il robot passo dopo passo, iniziando con l’identificazione di ciò che costituiva i rifiuti, e poi spiegare come raccoglierli e dove smaltirli. Con RT-2, le macchine possono utilizzare i dati precedentemente appresi per risolvere nuovi compiti. Pertanto, il robot non ha più bisogno di spiegare cosa sia il rifiuto: è in grado di dedurre autonomamente quali oggetti sono più adatti per raggiungere l’obiettivo prefissato.

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In DeepMind hanno notato che il robot Everyday Robot è stato addestrato con RT-1 per più di 700 compiti. Il suo database includeva 130.000 dimostrazioni, il che ha permesso al robot di completare con successo i compiti assegnati nel 97% dei casi. Con RT-2, il risultato dovrebbe essere ancora migliore, poiché il modello è stato addestrato su dati web e di robotica, utilizzando le innovazioni nelle grandi modelli di linguaggio, come Bard di Google o GPT di OpenAI, combinandoli tra loro.

I dipendenti di DeepMind hanno condotto una serie di esperimenti qualitativi e quantitativi sui modelli RT-2 durante più di 6.000 test di robot. Ogni compito richiedeva la comprensione di concetti visivo-semantici e la capacità del robot di gestirli, come “prendi la borsa che sta per cadere dal tavolo”. In tutti i casi, i ricercatori hanno osservato un aumento delle prestazioni di generalizzazione di oltre 3 volte rispetto ai precedenti indicatori di base. L’uso del modello RT-2 ha permesso di migliorare l’efficienza dell’esecuzione dei compiti affidati al robot in scenari precedentemente sconosciuti dal 32% al 62% rispetto a RT-1.

Per ulteriori informazioni sulla nuova modello di addestramento dei robot, si può fare riferimento al blog dell’azienda.

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