Достижения в области генеративного искусственного интеллекта позволяют создавать разнообразные реалистичные симуляции.
Учёные из Техасского университета в Остине, США и NVIDIA Research разработали крупномасштабную систему моделирования для обучения роботов общего назначения в разнообразных повседневных условиях.
Исследование опубликовано в журнале AriXiv.
Платформа под названием RoboCasa обеспечивает доступ к тысячам 3D-ресурсов более чем 150 категориям объектов, а также к десяткам мебели и бытовой техники, с которыми можно взаимодействовать.
RoboCasa построена на основе RoboSuite, среды моделирования, представленной несколько лет назад. Команда использовала инфраструктуру моделирования RoboSuite для создания детализированной и захватывающей моделируемой среды RoboCasa.
RoboCasa предлагает 120 реалистичных сцен, десятки приборов и более 2500 высококачественных 3D- объектов в более чем 150 категориях. Он поддерживает 100 разнообразных задач и предоставляет обширный многозадачный набор данных с более чем 100 000 траекториями.
Исследователи говорят, что эксперименты выявляют тенденцию масштабирования, когда в крупномасштабном имитационном обучении используются синтетически сгенерированные данные роботов, что доказывает потенциал использования данных моделирования для реальных задач.
Моделирование предлагает решение: экономичное создание огромных синтетических данных с помощью высокоточных симуляторов и автоматизированных методов, таких как MimicGen и Optimus.
Ранее Techno Dzen сообщил, что инъекционный датчик размером с песчинку может обнаружить рак мозга.
Перевод выполнен журналистом издания Techno Dzen. При полном или частичном использовании материала гиперссылка обязательна.