Viện Nghiên cứu Toyota tuyên bố đạt bước đột phá trong việc dạy robot các hành vi mới

• Toyota Research Institute (TRI) đã công bố một bước đột phá trong việc dạy robot các kỹ năng mới bằng cách sử dụng phương pháp AI tạo sinh dựa trên Diffusion Policy.
• Cách tiếp cận mới này cải thiện đáng kể tính hữu dụng của robot và tiến thêm một bước tới việc xây dựng "Large Behavior Models (LBMs)" cho robot, tương tự như cách Large Language Models (LLMs) đã cách mạng hóa AI hội thoại.
• Kỹ thuật huấn luyện mới này tạo ra các hành vi hiệu quả và có hiệu năng cao, nhờ đó robot có thể hỗ trợ con người hiệu quả hơn.
• Các kỹ thuật huấn luyện robot trước đây chậm, thiếu nhất quán và kém hiệu quả, và phần lớn chỉ giới hạn ở các tác vụ phạm vi hẹp được thực hiện trong những môi trường rất hạn chế.
• Với cách tiếp cận mới, TRI đã dạy robot hơn 60 kỹ năng khó và đòi hỏi độ khéo léo cao như rót chất lỏng, sử dụng công cụ và thao tác với các vật thể có thể biến dạng.
• TRI đặt mục tiêu dạy hàng trăm kỹ năng mới vào cuối năm nay và 1.000 kỹ năng vào cuối năm 2024.
• Các robot của TRI giờ đây có thể tương tác với thế giới theo nhiều cách đa dạng và phong phú hơn, mở đường để một ngày nào đó robot có thể hỗ trợ con người trong các tình huống hằng ngày cũng như những môi trường khó lường và luôn thay đổi.
• Mô hình hành vi robot của TRI kết hợp các màn trình diễn xúc giác từ người hướng dẫn với mô tả bằng ngôn ngữ về mục tiêu, rồi dùng Diffusion Policy dựa trên AI để học kỹ năng đã được trình diễn.
• TRI đã phát triển Diffusion Policy thông qua hợp tác với nhóm của giáo sư Song tại Columbia University; đây là một cách tiếp cận AI tạo sinh mạnh mẽ cho việc học hành vi.
• Nền tảng robot của TRI được chế tạo tùy chỉnh cho các tác vụ thao tác linh hoạt bằng hai tay, cho phép phản hồi xúc giác và cảm nhận xúc giác.
• TRI sử dụng Drake, một phương pháp thiết kế dựa trên mô hình cho thiết kế robot, cung cấp bộ công cụ tiên tiến và nền tảng mô phỏng để mở rộng và tăng tốc hơn nữa việc phát triển cả trong mô phỏng lẫn ngoài thực tế.
• An toàn là trọng tâm trong nỗ lực phát triển robot của TRI, và hệ thống bao gồm các cơ chế bảo vệ mạnh mẽ được thiết kế để tuân thủ các đảm bảo an toàn, chẳng hạn như robot không va chạm với chính nó hoặc với môi trường xung quanh.
• Có thể tìm thấy thêm thông tin kỹ thuật về bước đột phá này của TRI trên blog Medium của TRI, và nội dung này sẽ được thảo luận trong phiên LinkedIn Live Q&A vào ngày 4 tháng 10.

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Toyota Research Institute (TRI) đang nhận được nhiều lời khen vì đã đạt bước tiến trong việc dạy robot các hành vi mới.
• Trọng tâm của bước tiến này là Diffusion Policy, được phát triển tại phòng thí nghiệm của giáo sư Shuran Song ở Đại học Columbia, hiện nay cô đang ở Đại học Stanford.
• Diffusion Policy đã thu hút được sự chú ý lớn từ cộng đồng đến mức có thể giành giải bài báo xuất sắc nhất tại hội nghị R:SS năm nay.
• Giáo sư Song được công nhận là một trong những người dẫn đầu trong lĩnh vực robot học, với nhiều phương pháp có thể mở rộng sang các ứng dụng trong thế giới thực.
• Khóa học trực tuyến 'Underactuated Robotics' của Russ Tedrake được khuyến nghị để hiểu sự phức tạp của robot học.
• Google cũng đang triển khai một dự án tương tự, tập trung vào phản hồi lực và cảm biến áp suất.
• Video robot lật bánh pancake của Toyota Research, cho thấy robot học qua trình diễn, được đánh giá là rất ấn tượng.
• Một số người dùng so sánh công việc của TRI với dự án PaLM-E của Google, cho thấy đây là thời điểm đầy thú vị trong lĩnh vực robot học.
• Robot hình người đa dụng có thể đạt được bằng cách kết hợp công nghệ motion capture với các thuật toán machine learning.
• Một số người dùng đặt câu hỏi về tính thực tế của việc đồng thời đảm nhiệm hai vị trí toàn thời gian, như trường hợp một giáo sư MIT đồng thời giữ chức phó chủ tịch tại TRI.
• Có những lo ngại về rủi ro tiềm tàng khi sử dụng gen-AI trong robot học, rằng các chuyển động ngoài dự kiến có thể gây hư hại hoặc chấn thương.