要約:
- MITが新しいロボットのトレーニングモデルを紹介
- 通常のデータではなく大規模な言語モデルのような情報を使用
- 模倣学習の限界を克服するためにHeterogeneous Pretrained Transformers (HPT)を導入
- ロボットの設計や仕事を入力し、トランスフォーマーを使用してトレーニングモデルを作成
- 目標は、トレーニング不要のユニバーサルロボットブレインの実現
感想:
ロボットのトレーニングにおいて大規模な言語モデルのアプローチを取ることで、模倣学習の限界を克服しようとする研究は興味深いです。HPTの導入により、異なるセンサーや環境からの情報を統合し、トレーニングモデルを構築する方法は革新的です。未来のロボット技術の発展に期待が持てる研究だと感じます。