from UC Berkeley’s transformer-based robot control system generalizes to unseen environments.
カリフォルニア大学バークレー校の研究者たちは、多様な地形や障害物を巧みに操縦するための多目的制御システムを作成しました。このAIシステムは、最近の観察を研究することで将来の状態や行動を予測するという原則に基づいており、シミュレーションで訓練されたにもかかわらず、実世界の状況でも堅牢なパフォーマンスを示します。このシステムは、Digitという全身サイズの汎用ヒューマノイドロボットに展開され、歩道、舗装道路、ランニングトラック、広場など、さまざまな環境で信頼性の高い屋外歩行能力を示します。また、シミュレーションでの訓練を経て実世界での運用も可能であり、複雑なシナリオにも対応します。このシステムの中心には、歴史的な自己観察と行動を処理する「因果トランスフォーマー」と呼ばれる深層学習モデルがあります。これにより、未知の地形に対応するために行動を動的に調整できます。
