グレアム・ハンナは、オンラインニュースとコンテンツライティングの豊富な経験を持つフルタイムのフリーランスライターです。2021年1月以来、彼は…
ロデオで雄牛に乗るカウボーイを見たことがあるでしょう。今度は、ヨガボールの上でバランスを取りながら連続的に歩くことができるロボット犬が登場します。
4 本足のデバイスが動いて適応するのを見るのは楽しいですが、それはこの技術の真剣な可能性と、GPT-4 のような AI がロボットを訓練して人間よりも効率的に難しいタスクを実行できるようにしている様子を再確認させてくれます。
DrEureka が担当しています。これは、ChatGPT 4 などの LLM を使用してロボットに実際の指示を実行させるトレーニングに使用されるオープンソース ソフトウェア パッケージです。
タスクが現実世界で実行される前に、シミュレートされた物理学が仮想設定(「シムツーリアリティ」システム)で使用されます。
開発者の一人であるジム・ファン氏は、「ヨガボールのタスクは、弾むボールの表面を正確にシミュレートできないため、特に難しいです。しかし、DrEureka は、シミュレーションから実際の構成までの広大な空間を問題なく検索し、犬がさまざまな地形でボールを操縦したり、横に歩いたりすることを可能にします。」と述べています。
私たちは、ロボット犬がヨガボールの上でバランスを取りながら歩くように、完全にシミュレーションで訓練し、その後、ゼロショットで現実世界に移行しました。微調整は不要です。そのまま動作します。
シミュレーションでロボットのスキルを訓練するためのコードを書き、さらにもっと多くのことを書き込む LLM エージェントである DrEureka を発表できることを嬉しく思います… pic.twitter.com/kuG14LmSOh
— ジム・ファン (@DrJimFan) 2024 年 5 月 3 日
「ドメインランダム化」は、DrEureka の「Dr」で表されます。これは、シミュレーションされた状況で、濡れ具合、摩擦、質量、重心などの可変要素をランダム化することを意味します。
LLM でいくつかの指示を与えることで、AI は情報を処理して、ロボットに教えるための報酬/罰システムを決定するコードを作成できます。仮想的には、0 は失敗、0 より大きい値は成功ですが、スコアが高いほど報酬が大きくなります。フレーミングは、ボールの跳ね返り、駆動力、手足の動きなどの変数の最小および最大の破損ポイントを設定することで実行できます。
強力な LLM があれば、トレーニング システムが同時にコマンドを実行するためのパラメーターを大量に作成しても問題はありません。これにより、ロボット犬がヨガ ボールの上で動作できるようになります。
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グレアム・ハンナはフルタイムのフリーランスライターで、オンラインニュースとコンテンツライティングの豊富な経験を持っています。2021年1月以来、彼はThe Glasgow Times、Rangers Review、Manchester Evening News、MyLondon、Give Me Sport、Belfast News Letterなど、いくつかの英国の主要紙にサッカーおよびニュースライターとして寄稿しています。グレアムは、専門サービスでのその他の重要な仕事経験に加えて、ニュースや特集記事の執筆を含むいくつかのブリーフに携わってきました。現在はReadWrite.comの寄稿ニュースライターとして、出版用の関連コンテンツの提案や、魅力的なテクノロジーニュース記事の執筆に携わっています。
ロデオで雄牛に乗るカウボーイを見たことがあるでしょう。今度は、ヨガボールの上でバランスを取りながら歩き続けることができるロボット犬です。見ていて楽しいです…
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元記事: https://readwrite.com/ai-robot-dog-yoga-ball-llm/