Amap открыла код Lambda-0 для обучения человекоподобных роботов на действиях людей
Изображение: OpenAI
Amap, картографическое подразделение Alibaba, открыла код Lambda-0 — модели для управления всем телом человекоподобного робота, сообщает Pandaily. По данным разработчиков, её обучили только на записях действий людей, собранных без участия роботов.
В испытаниях Lambda-0 управляла человекоподобным роботом Unitree G1 без дополнительного обучения. По данным команды, на семи задачах, требовавших перемещения и длинных последовательностей действий с предметами, доля успешных попыток составила 62,5%. Это на 22,5 процентного пункта выше результата лучшего из методов, с которыми сравнивали модель. По данным команды, при неизменном числе демонстраций с роботом добавление новых записей действий людей продолжало улучшать результаты на реальном роботе; команда считает это доказательством того, что данные о людях позволяют масштабировать обучение человекоподобных роботов. Независимого воспроизведения этих результатов пока нет.
Для обучения исследователи собрали HumanVerse-500, набор из 500 часов записей человеческих действий. Участники носили обычные потребительские устройства и записывали свои действия в повседневной обстановке. Изображение в записях синхронизировано с движениями тела и действиями рук. По объяснению команды, такой подход позволяет обойтись без дорогого сбора обучающих примеров с помощью реальных роботов, которыми дистанционно управляет человек: в типичной задаче одна демонстрация записывалась примерно за 29 секунд против около 100 секунд с роботом, то есть примерно в 3,4 раза быстрее.
Разработчики учитывали различия между телом человека и робота и поэтапно уточняли движения, чтобы сохранить координацию всего тела и повысить точность контакта с предметами.
Код опубликован на GitHub под лицензией Apache 2.0, научная статья доступна на arXiv.
