Платформа обучения на основе ИИ помогает роботам рассуждать сверх буквального толкования команд

По сообщению MIT News, исследователи из MIT и Нью-йоркского университета представят FLEX, "гибкую конвейерную систему редактирования признаков для планирования движений робота", на Конференции по робототехнике в этом месяце.[1]MIT News говорит, что робот может следовать инструкциям буквально и также "вчитываться в слова, чтобы делать более широкие обобщения."[1]Daily.dev сообщает, что FLEX работает в три этапа: Add указывает объект, который следует избежать, Generalize использует GPT-4o для вывода более широких правил, а Mask использует компьютерное зрение для удаления объектов, которые исчезли.[2]Издание добавляет, что процесс занимает примерно пять секунд.[2]Physical AI News сообщает, что команда тестировала FLEX в симуляциях манипулятора робота, подающего кофе, перемещающего свечу и носящего боулинг-шар.[3]По данным MIT News, робот следовал командам буквально и также избежал пролива на электронику, держался подальше от легковоспламеняющихся объектов и не уронил свой груз на хрупкие предметы.[1]Superpower Daily сообщает, что оригинальный документ также охватывает двумерную навигацию, задачи роботизированной руки Franka и исследование в реальном мире, и авторы сообщают о более высоком нормализованном вознаграждении, чем конкурирующие подходы к редактированию признаков.[4]Соавтор Nathan Dennler рассказал MIT News, что "за словами, которые вы произносите, стоит какое-то высокоуровневое намерение."[3]MIT News говорит, что исследование возглавляла Andreea Bobu, доцент кафедры аэронавтики и астронавтики в MIT.[3]Bobu рассказала MIT News, что "ни один робот не выходит с завода, зная, что для вас важно."[1]