图灵汇官网

导读

MIT的研究团队开发了一种新方法，可以将来自不同来源的大量异质数据整合到一个系统中，从而训练机器人完成多种任务。

这种方法通过对仿真数据和实际机器人数据以及视觉传感器和机械臂位置编码器等多种模态进行对齐，将它们转化为一种“通用语言”。这样不仅可以整合大量数据，还可以使机器人在执行多种任务时不必每次都从头开始训练。

实验结果显示，这种方法在模拟和现实任务中的机器人表现相比从零开始的训练提升了超过20%。

未来，研究人员希望进一步探索数据多样性对这种方法的影响，并计划增强其处理无标注数据的能力。

改写内容

为了训练更高效的通用机器人，MIT的研究团队开发了一种新技术，可以将来自不同来源的大量异质数据整合到一个系统中，从而训练机器人完成多种任务。

这种方法通过将仿真数据和实际机器人数据以及视觉传感器和机械臂位置编码器等多种模态进行对齐，将其转化为一种“通用语言”。这样一来，机器人可以执行更多任务，而不需要每次都从头开始训练。

实验结果显示，这种方法在模拟和现实任务中的机器人表现相比从零开始的训练提高了超过20%。

未来，研究人员希望进一步探索数据多样性对这种方法的影响，并计划增强其处理无标注数据的能力。

图片

结语

这种技术有望推动机器人学的发展，使其更加灵活和高效。研究人员表示，他们将继续努力，期望在机器人策略上取得突破性进展。