Od Simulace k Tanci: Jak Tesla Optimus Způsobuje Senzaci
Technologie, kterou Tesla Optimus využívá k tanci, se nazývá zero-shot learning. Tato metoda umožňuje robotovi provádět úkoly, které nikdy předtím neskúšal, protože se učí rozpoznávat a spojovat informace o různých třídách (například typech tanců) pomocí pomocných informací, jako jsou vlastnosti těchto tříd. Například robot může tančit na základě videí lidí, kteří tančí, i když konkrétní tanec nikdy neviděl.
Tato technologie je součástí širšího pole zvaného posilovací učení (reinforcement learning), kde robot zkouší různé pohyby a učí se, které z nich jsou nejefektivnější, aby maximalizoval "odměnu" (například správný tanec). Robot tedy zlepšuje své dovednosti prostřednictvím zkušeností, podobně jako se učí děti.
Dále je zde koncept Sim2Real (simulace do reality), který znamená, že robot se nejprve učí v simulaci (například v počítači), a poté tyto dovednosti přenáší do reálného světa. To je důležité, protože simulace umožňuje robotovi zkoušet věci bez rizika poškození, a poté tyto dovednosti vylepšit v reálném prostředí.
Tento přístup je revoluční, protože rozšiřuje možnosti robotů za rámec tradičního učení, kde musí být každý úkol explicitně naučen. Místo toho mohou roboti jako Optimus přizpůsobit své dovednosti novým situacím, což je velký krok vpřed v oblasti umělé inteligence a robotiky.
Video: https://x.com/Tesla_Optimus/status/1922456791549427867
Zatím žádné komentáře.