人工智能的时代对多功能机器人培训带来了巨大的挑战。克服传统方法的低效需要一种革命性的方法。一种创新技术正在出现，承诺对学习过程进行*显著优化*。
培训适应性强的机器人是一个至关重要的挑战。通过利用大量异构数据，这种方法促进了*更快速更有效的学习*。
感知与行动之间的协同重新定义了机器人的能力，为*多种复杂应用*开辟了道路。
一种创新的方法来培训多功能机器人
培训多功能机器人的挑战在机器人学领域长期以来一直是一个障碍。传统过程依赖于在受控环境中收集每个机器人和每个任务的特定数据。这种方法仍然是昂贵而繁琐的，使得技能的泛化变得困难。机器人在适应未知环境或之前未遇到的任务时面临困难。
麻省理工学院研究人员的创新方法
麻省理工学院的研究人员开发了一种高效的技术，将大量异构数据融合为一个系统。这种方法能够教授多种任务给不同的机器人。该方法依赖于将来自模拟、真实机器人及多个模态（如视觉传感器和机械臂位置编码器）的数据进行对齐。所有这些数据被转换为一个通用的语言，可以被生成性AI模型理解。
效率和经济性
通过结合不同的数据集，这种技术比传统方法更快速且成本更低。对任务特定数据需求的减少提供了前所未有的便利。结果表明，在模拟和真实条件下实验的性能提高超过20%，超越了传统训练。
受大型语言模型启发的模型
这种创新方法源于对大型语言模型的启发。机器人“策略”的概念通过传感器评估观察结果，然后指示机器人特定的动作。传统上，这些策略通过模仿学习进行培训，人类指导机器人生成数据。
这个过程往往会在面对环境或任务变化时面临局限性。通过集成大型语言模型的概念，研究人员提出了一种预训练，以大量多样化的数据，这使得机器人能更流畅地适应多种任务，同时需要较少的特定数据。
信息的组装和处理
机器人数据以多种形式呈现，包括摄像头图像和自然语言指令。麻省理工学院设计了一种名为异构预训练变换器（HPT）的架构，专注于整合来自不同模态的数据。该架构集中于一个机器学习模型，可处理视觉和本体感觉输入，类似于大型语言模型的结构。
变换器将各种输入转换为共享空间，从而增强模型从更多数据中学习的效率。用户只需提供与机器人的设计和任务相关的数据。然后，HPT将获得的知识转移，使其迅速学习新的任务。
迈向更灵活的动作
开发HPT的一个主要挑战是构建一个庞大的数据集进行预训练，其中包括来自52个不同集合的超过200,000条机器轨迹。这个过程还需要有效地转化原始的本体感觉信号，确保信号与视觉数据相比得到公平考虑。
进行的测试表明HPT使机器人的性能提高了超过20%。即使在任务与初始学习数据有显著不同的情况下，结果依然积极，从而巩固了机器人系统的适应性这一理念。
未来展望
研究人员计划探讨数据的多样性如何能提升HPT的效率。终极目标是开发HPT，以处理未标记的数据，类似于当代大型语言模型。梦想是创造一个通用的机器人大脑，每个用户都能无需事先培训就可以部署。
这项研究的资金部分来自亚马逊大波士顿科技倡议和丰田研究所。这些举措彰显了在机器人技术朝着前所未有的灵活性和多功能性水平发展的共同意愿。
关于更快速、更有效培训多功能机器人的常见问题
什么是更快速和有效的多功能机器人培训方法？
这是一种结合来自不同来源和模态的大量数据的技术，用于训练机器人执行多种任务，而无需每次重新启动学习。
这种方法如何改善机器人的适应性？
这种方法让机器人能够在缩短的时间内获得多样化的技能，通过使用已有的数据进行训练，从而更好地适应未知的环境和任务。
这种方法使用了什么类型的数据？
它依赖于广泛的数据，包括人类演示的视频、仿真、视觉传感器和定位信息，这些数据在学习中统一为一种通用语言。
异构预训练变换器（HPT）在该技术中的角色是什么？
HPT将异构数据统一并处理为一个模型，使机器人能够将预训练过程中获得的知识转移到新任务上。
这种方法对企业的经济利益是什么？
它减少了收集特定任务数据所需的成本和时间，从而使企业能够高效地培训机器人，而无需进行巨额的数据投资。
这种方法与传统学习技术相比如何？
通常更快速且更有效，在模拟和现实世界研究中超越传统方法超过20%，因为它利用了现有数据。
这种方法是否可以应用于不同类型的机器人？
是的，这种方法旨在具有多功能性，可以用于不同类型的机器人，从而促进在各种设计和机械配置中的学习。
在开发该技术时遇到过哪些挑战？
主要挑战之一是构建一个庞大的数据集，包括成千上万的机器人轨迹，以及高效处理来自各种传感器的信号。
这种方法是否适用于与机器人预训练任务相差甚远的任务？
是的，该方法即使在任务与之前用于学习的数据显著不同的情况下，仍显示出性能提升。
对于未来在机器人领域使用这种技术的愿景是什么？
研究人员希望继续探索数据的多样性如何进一步提升性能，并梦想创造一个“通用机器人的大脑”，可以下载，而不需要额外的学习。
