Rivoluzione nel mondo dei robot: il MIT crea una tecnologia per addestrare robot

Un team del Massachusetts Institute of Technology (MIT) ha ideato un metodo innovativo per addestrare i robot, prendendo ispirazione dai modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT-4. Il nuovo approccio si chiama Heterogeneous Pretrained Transformers (HPT) e permette ai robot di apprendere tanti compiti, superando i limiti degli attuali sistemi robotici.
L’addestramento dei robot, fino ad oggi, ha richiesto un’enorme quantità di tempo e risorse, poiché ogni compito specifico richiedeva dati dedicati e ambienti controllati. Il nuovo sistema HPT del MIT supera questi limiti combinando un’ampia gamma di dati eterogenei provenienti da fonti diverse, così che i robot possano apprendere compiti complessi da un’unica rete neurale.
Al centro della tecnologia HPT vi è un trasformatore, una tipologia di rete neurale in grado di elaborare dati provenienti da molteplici sensori, come immagini visive e input propriocettivi, traducendoli in un “linguaggio” comune che il robot può comprendere e utilizzare per imparare.
“Nella robotica il problema non è solo la scarsità di dati, ma anche la loro provenienza da domini e hardware diversi” ha spiegato Lirui Wang, studente di ingegneria al MIT e autore principale dello studio. “Il nostro sistema permette di unire questi dati in un unico modello di addestramento, aprendo nuove prospettive per la robotica multiuso”.
I ricercatori del MIT hanno raccolto un dataset di 52 insiemi di dati contenenti oltre 200.000 traiettorie robotiche, suddivise in quattro categorie, comprese dimostrazioni umane e simulazioni. Grazie a questo approccio, HPT può imparare nuove abilità con una quantità ridotta di dati specifici per ogni compito, rendendolo un sistema altamente adattabile.
Durante i test, HPT ha dimostrato di superare le tradizionali tecniche di addestramento con un miglioramento delle prestazioni superiore al 20%. Anche in compiti molto diversi rispetto a quelli appresi inizialmente, HPT ha mantenuto un alto livello di adattamento e flessibilità.
Il MIT ha già espresso l’intenzione di espandere ulteriormente le capacità del sistema HPT, in modo che possa elaborare anche dati non etichettati, seguendo il modello dei grandi sistemi linguistici. “Il nostro obiettivo a lungo termine è creare un cervello robotico universale, scaricabile e utilizzabile senza addestramento aggiuntivo” ha dichiarato Wang, esprimendo una visione ambiziosa per il futuro della robotica.
Lo studio è stato finanziato da iniziative come Amazon Greater Boston Tech Initiative e il Toyota Research Institute, e sarà presentato alla Conferenza sui Sistemi di Elaborazione dell’Informazione Neurale.