Institut Riset Toyota mengklaim terobosan dalam mengajarkan perilaku baru kepada robot

• Toyota Research Institute (TRI) mengumumkan terobosan dalam mengajarkan keterampilan baru kepada robot dengan menggunakan pendekatan AI generatif berbasis Diffusion Policy.
• Pendekatan baru ini secara signifikan meningkatkan kegunaan robot dan merupakan satu langkah maju menuju pembangunan "Large Behavior Models (LBMs)" untuk robot, serupa dengan Large Language Models (LLMs) yang merevolusi AI percakapan.
• Teknik pelatihan baru ini efisien dan menghasilkan perilaku berkinerja tinggi, sehingga robot dapat membantu manusia dengan lebih efektif.
• Teknik pelatihan robot sebelumnya lambat, tidak konsisten, dan tidak efisien, dan sebagian besar terbatas pada tugas dengan cakupan sempit yang dilakukan dalam lingkungan yang sangat terbatas.
• Dengan pendekatan baru ini, TRI mengajarkan lebih dari 60 keterampilan sulit dan cekatan kepada robot, seperti menuangkan cairan, menggunakan alat, dan memanipulasi objek yang dapat berubah bentuk.
• TRI menargetkan untuk mengajarkan ratusan keterampilan baru pada akhir tahun ini, dan 1.000 keterampilan pada akhir 2024.
• Robot TRI kini dapat berinteraksi dengan dunia dengan cara yang beragam dan kaya, yang pada akhirnya dapat memungkinkan robot membantu manusia dalam situasi sehari-hari serta lingkungan yang tak terduga dan terus berubah.
• Model perilaku robot TRI menggabungkan demonstrasi taktil dari pengajar dan deskripsi verbal tentang tujuan, lalu mempelajari keterampilan yang didemonstrasikan dengan menggunakan Diffusion Policy berbasis AI.
• TRI mengembangkan Diffusion Policy melalui kolaborasi dengan kelompok Prof. Song di Columbia University, yang merupakan pendekatan AI generatif yang kuat untuk pembelajaran perilaku.
• Platform robot TRI dibuat khusus untuk tugas manipulasi cekatan dengan dua lengan, yang memungkinkan umpan balik taktil dan pengindraan sentuhan.
• TRI menggunakan Drake, yaitu desain berbasis model untuk perancangan robot, yang menyediakan kumpulan alat mutakhir dan platform simulasi untuk memperluas serta mempercepat pengembangan di simulasi maupun dunia nyata.
• Keamanan adalah inti dari upaya pengembangan robot TRI, dan sistemnya mencakup perlindungan kuat yang dirancang agar robot mematuhi jaminan keselamatan, seperti tidak bertabrakan dengan dirinya sendiri maupun lingkungannya.
• Informasi teknis yang lebih rinci tentang terobosan TRI ini dapat ditemukan di blog Medium TRI, dan akan dibahas dalam sesi LinkedIn Live Q&A pada 4 Oktober.

[GN⁺]

Komentar Hacker News

• Toyota Research Institute (TRI) mendapat pujian karena mengklaim telah membuat terobosan dalam mengajarkan perilaku baru kepada robot.
• Inti dari kemajuan ini didorong oleh Diffusion Policy, yang dikembangkan di lab Profesor Shuran Song di Columbia University dan kini berada di Stanford University.
• Diffusion Policy mendapat banyak perhatian dari komunitas hingga meraih penghargaan makalah terbaik di konferensi R:SS tahun ini.
• Profesor Song diakui sebagai salah satu pemimpin di bidang robotika dengan sejumlah pendekatan yang dapat diperluas ke aplikasi dunia nyata.
• Kursus online Russ Tedrake, 'Underactuated Robotics', direkomendasikan untuk memahami kompleksitas robotika.
• Google juga menjalankan proyek serupa dengan fokus pada umpan balik gaya dan sensor tekanan.
• Video robot pembalik panekuk dari Toyota Research yang menunjukkan robot belajar melalui demonstrasi dinilai mengesankan.
• Sebagian pengguna membandingkan pekerjaan TRI dengan proyek PaLM-E milik Google, yang menunjukkan masa yang menarik bagi bidang robotika.
• Robot humanoid serbaguna dapat dicapai dengan menggabungkan teknologi motion capture dan algoritme machine learning.
• Sebagian pengguna mempertanyakan kepraktisan memegang dua jabatan penuh waktu sekaligus, seperti ketika seorang profesor MIT juga menjabat sebagai wakil presiden TRI.
• Ada kekhawatiran tentang potensi risiko penggunaan gen-AI dalam robotika, yakni gerakan tak terduga dapat menyebabkan kerusakan atau cedera.