Les chercheurs du MIT ont conçu une technique multimodale révolutionnaire pour améliorer la formation des robots. Cette méthode repose sur l’intégration de données variées issues de simulations, de robots réels et de divers capteurs, créant ainsi un « langage » commun que les modèles d’intelligence artificielle générative peuvent interpréter. L’objectif est de permettre aux robots d’apprendre une multitude de tâches rapidement et à moindre coût, dépassant ainsi les performances des formations classiques. Cette approche tire son inspiration des grands modèles linguistiques pour offrir aux robots la capacité de s’adapter à des environnements diversifiés.
une avancée significative en robotique
Les chercheurs du MIT ont révolutionné le monde de la robotique en développant une méthode qui fusionne une immense quantité de données hétérogènes, permettant aux robots d’apprendre une large gamme de tâches. En combinant des données provenant de différentes sources telles que des modèles de simulation et des robots réels, cette approche offre un paysage de possibilités presque illimité pour l’entraînement des machines. De plus, l’intégration de capteurs visuels et d’encodeurs de position dans une « langue » partagée que l’intelligence artificielle générative peut facilement interpréter, est à la base de cette technique innovante.
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la technique inspirée par les grands modèles linguistiques
S’inspirant des avancées dans les modèles linguistiques de grande ampleur comme GPT-4, l’équipe du MIT applique un concept analogue à l’apprentissage des robots. Ces modèles sont initialement entraînés sur une vaste variété de données linguistiques hétérogènes avant d’être peaufinés avec une petite quantité de données spécifiques à la tâche. Cette méthode de préentraînement sur une masse de données immense aide les modèles à s’adapter et à exceller dans des tâches diverses. Cette perspective novatrice pourrait transformer non seulement la manière dont les robots apprennent mais aussi leur capacité à s’adapter rapidement à des environnements changeants.
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vers un cerveau robotique universel
La vision à long terme de ces chercheurs est d’atteindre un stade où l’on pourrait télécharger un cerveau robotique universel, utilisable par n’importe quel robot sans nécessiter d’entraînement préalable. Bien que le projet en soit encore à ses débuts, les progrès réalisés à ce jour sont prometteurs et pourraient conduire à des avancées majeures semblables à celles observées avec les grands modèles linguistiques. En continuant à explorer la diversité des données et en améliorant la capacité des robots à assimiler des données non étiquetées, cette innovation pourrait devenir une pierre angulaire de la prochaine génération de robots intelligents.