Может ли робототехника преодолеть проблему нехватки данных?

YOUTUBE · 23.11.2025 05:49

Ключевые темы и таймкоды

Дилемма с данными

0:29
  • Boston Dynamics обучает роботов балансировать, ходить, бегать и заниматься паркуром.
  • Сложность: тонкая моторная координация и обратная связь от нервов в пальцах.

Сбор данных в реальном мире

3:50
  • Использование симуляций и телеоперации для сбора данных.
  • Алгоритм обучения требует приличного количества повторений (50).
  • Использование пользовательского интерфейса для сбора данных.
  • Точность выше, чем при использовании телеоперации.
  • Недорого и проще изготовить захват, чем новую руку робота.

Проект rt one

8:43
  • Масштабный проект Google с 13 роботами-манипуляторами.
  • Сбор данных: 130 различных демонстраций задач.

Обучение роботов с помощью больших языковых моделей

9:19
  • В видео обсуждается использование больших языковых моделей для обучения роботов.
  • В статье Google "rt one" использовались 130 демонстраций роботов, выполняющих различные задачи, а в статье "rt two surprise" использовалась модель, основанная на данных со всего Интернета.
  • В статье "auto rt" использовалась большая языковая модель, которая была подсказана словами "я робот, работающий в офисной среде".

Проблемы с обучением роботов

14:36
  • В робототехнике сложно собрать данные для обучения моделей, так как роботы должны выполнять задачи в реальном мире, а не в симуляции.
  • Для решения этой проблемы можно использовать более эффективные методы обучения или более точно определить закономерности в данных.
  • В будущем возможно использование более эффективных алгоритмов обучения, таких как обратное распространение.

Обучение роботов

18:57
  • Видео обсуждает различные методы обучения роботов, включая использование тактильной обратной связи и визуальных подсказок.
  • Один из проверенных способов сбора данных для роботов - это заставить человека выполнять телеоперацию, где человек дистанционно управляет манипулятором робота.

Эксперименты Google

19:45
  • Google проводила эксперименты с роботизированными руками, пытаясь обучать все более сложные модели на основе сотен тысяч данных.
  • Они использовали типичную модель управления роботом, усовершенствованную модель языкового зрения и полностью немодифицированную модель большого языка.

Будущее робототехники

20:16
  • Робототехника продолжает развиваться, и возможно, потребуется инвестировать в более интеллектуальные методы обучения для сокращения количества параметров в моделях и объема данных, необходимых для обучения.
  • В будущем ожидается появление новых технологий и методов обучения роботов.