Bugün, @FlexionRobotics'ın kurucu ortağı ve CEO'su @rdn_nikita ile birlikte mevcut robotik yetenekler ile gerçek dünyada tamamen otonom robotların kullanılmasına ne gerekiyor arasındaki farkı tartışıyoruz. Nikita, takviye öğrenme ve simülasyonun robot hareketlerinde hızlı ilerlemeyi nasıl tetiklediğini ve neden hâlâ "çözülmemiş" olduğunu açıklıyor. sim2real boşluğunu ve görsel girdilerin eklenmesinin gürültü yarattığını ve sim-to-real transferi önemli ölçüde karmaşıklaştırdığını inceliyoruz. Ayrıca uçtan uca modeller ile modüler yaklaşımlar arasındaki tartışmayı ve hareket, planlama ve anlamsallığın bugün neden pragmatik bir yaklaşım olarak kaldığını inceliyoruz. Nikita ayrıca, daha yüksek isabetli eğitim için simülasyon parametrelerini geliştirmek için gerçek dünya verilerini kullanan "gerçek-simülasyon" kavramını tanıtır, güçlendirme öğrenme, taklit öğrenme ve teleoperasyon verilerinin hem dört ayaklı hem de insansı robotlar için sağlam politikalar nasıl geliştirildiğini tartışır ve Flexion'ın hiyerarşik yaklaşımını tanıtır; bu yaklaşım yüksek seviyeli görev orkestrasyonu için Vizyon-Dil-Eylem (VLA) modelleri ve düşük seviyeli modeller ile ön eğitilmiş Vizyon-Dil Modelleri (VLM) kullanır Tüm vücut takipçileri. Son olarak, Nikita insansı robot demolarının perde arkasını, simülasyonda pekiştirme öğrenme ile gerçek dünyaya karşı kendi bakış açısını, ödül ayarının inceliklerini paylaşıyor ve bugün robotikte başlamak isteyen araştırmacılar ve uygulayıcılar için pratik tavsiyeler sunuyor. 🗒️ Bu bölüm için tüm kaynak listesi için program notları sayfasını ziyaret edin: 📖 BÖLÜMLER =============================== 00:00 - Giriş 04:07 - Robot hareketi çözüldü mü? 06:04 - Sim-to-real boşluk 08:58 - Politikalara anlamsal ekleme 09:42 - Modüler ve uçtan uca mimariler 10:29 - Planlayıcı modeli 12:21 - Dört ayaklılardan insansı aslara doğru gerçek tekniklerin uyarlanması 15:39 - Robot demolarının arkasında 18:09 - Ev ortamlarında insansı robotlar 22:03 - Eğitim yaklaşımı 23:56 - VLA modelleri 27:59 - Sim-gerçek arasındaki farkı kapatmak 32:55 - VLM'ler kullanılarak görev düzenlemesi 36:38 - Alet kullanımı 38:10 - Model hiyerarşisi 43:37 - Simülasyon ortamı ile simülasyon ortamı 44:57 - Taklit öğrenme ile pekiştirme öğrenmenin birleştirilmesi 46:42 - Gerçek dünyada gerçek hayatta gerçek hayatta ve simülasyonda gerçek hayatta 52:58 - Robotikte ödül ayarı ve değer fonksiyonları 56:38 - Tahminler 1:00:10 - İnsansı varlıklar, quadropedlar ve tekerlekli platformlar 1:02:45 - Tavsiyeler, önerilen robot kitleri ve topluluk pla