KI-Institut Ai2 stellt Robotik-Modelle vor, die ohne echte Trainingsdaten funktionieren
Das KI-Forschungsinstitut Ai2 hat Robotik-Modelle vorgestellt. Sie wurden ausschließlich in Simulationen trainiert und sollen ohne zusätzliche manuell erhobene Daten oder Feinabstimmung direkt auf echten Robotern funktionieren – ein sogenannter Zero-Shot-Sim-to-Real-Transfer. Das soll die Entwicklung effizienter machen: Bei herkömmlichem Training benötigten Forscher monatelang teleoperierte reale Demonstrationen, um simulationstrainierte Roboter zuverlässig zu machen.
Die zwei neuen Open-Source-Systeme heißen MolmoSpaces und MolmoBot. MolmoSpaces umfasst über 230.000 Innenraum-Szenen, mehr als 130.000 kuratierte Objekte und über 42 Millionen physikbasierte robotische Greif-Annotationen. MolmoBot, darauf aufbauend, kann Objekte greifen und ablegen sowie Schubladen und Türen bedienen, ohne je reale Trainingsdaten für diese Aufgaben gesehen zu haben.
Laut Ranjay Krishna, Direktor des PRIOR-Teams bei Ai2, schrumpft die Lücke zwischen Simulation und Realität, wenn man die Vielfalt der simulierten Umgebungen, Objekte und Kamerabedingungen stark erhöht. Alle Modelle und Werkzeuge sind offen verfügbar, technische Details gibt es im Paper.
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