DeepMind發展「通用機器人」AI模型　攜手33個實驗室

記者／竹二

Google旗下人工智慧新創公司DeepMind，近日宣布聯手超過30個學術實驗室，發展跨型態機器人學習資源，收集多種不同型態的機器人資料，創建了一個稱為Open X-Embodiment的資料集，以此資料集訓練了機器人Transformer模型RT-X，大幅強化機器人性能，可以在多種機器人型態間傳遞技能，希望解決一有變數就必須重新訓練機器人的問題。

DeepMind發展「通用機器人技術」

以往當機器人、任務或是環境有變化，就需要重新訓練機器人模型，為了解決要從頭開始訓練模型的問題，DeepMind想要發展「通用機器人技術」，發現光是訓練通用機器人模型是不夠的，建立多樣化機器人演示資料集才是關鍵步驟，讓模型可以控制不同類型的機器人、遵循不同的指令，對複雜的任務進行基本推理，並有效泛化技能。

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不過，這項計畫對單一實驗室來說非常耗費資源，因此DeepMind建立Open X-Embodiment資料集的任務，和33個學術實驗室合作，一共從22個型態的機器人收集資料，資料集範圍涵蓋500種技能、15萬項任務，總計超過100萬個場景。

DeepMind公開資料集與新訓練模型

至於機器人Transformer模型RT-X，則是以DeepMind的RT-1和RT-2機器人Transformer模型所訓練的通用機器人模型，RT-1是用於真實世界的機器人控制模型，而RT-2則是視覺、語言與動作模型，可從網路和機器人資料中學習，透過引入更多樣化和跨型態的訓練資料集，達到更佳的性能，相較於只在特定領域訓練的模型，RT-X展示更高的泛化和新增技能的能力。

此外，研究人員也進行一系列的實驗，結果發現RT-2-X模型在新技能方面的表現是RT-2模型的3倍，這代表結合多平台的資料進行訓練，可以成功學習到原始資料集中所沒有的技能。據了解，DeepMind目前已公開Open X-Embodiment資料集和RT-1-X模型，以促進機器人技術的研究。

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