El modelo puede aprender nuevas tareas con solo 100 demostraciones, gracias a su rico y variado conjunto de datos.
La filial de Google, DeepMind, desarrolló una innovadora inteligencia artificial (IA) llamada RoboCat, la cual se mejora a sí misma. De acuerdo con Whatsnew, esta innovación llevará a la creación de más robots de propósito general en un ritmo más acelerado.
Por su parte, RoboCat es capaz de autogenerar nuevos datos de entrenamiento para mejorar sus habilidades, lo cual minimiza la necesidad de intervención humana. Además, el modelo es capaz de aprender nuevas tareas con solo 100 demostraciones, gracias a su variado conjunto de datos. Cabe destacar que esta velocidad de aprendizaje posiciona a RoboCat como un potente motor para acelerar la investigación en robótica.
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Dicho modelo se basa en Gato, otro modelo de DeepMind que tiene la capacidad de procesar lenguaje, imágenes y acciones tanto en entornos simulados como físicos. En el caso de RoboCat, el modelo fue entrenado con un amplio conjunto de datos de imágenes y acciones de diferentes brazos robóticos resolviendo cientos de tareas.
Su entrenamiento consta de cinco pasos, donde en un inicio se recogen entre 100 y 1000 demostraciones de una nueva tarea o robot. Seguido a esto, se ajusta esta nueva tarea o brazo robótico, creando un agente especializado. Dicho agente práctica la nueva tarea alrededor de 10,000 veces, generando más datos de entrenamiento.
A continuación, se integran estos nuevos datos en el conjunto de entrenamiento existente de RoboCat. Y por último, se entrena una nueva versión de RoboCat con los nuevos datos de entrenamiento.
RoboCat ha logrado demostrar su gran capacidad para operar diversos brazos robóticos en cuestión de horas, así como adaptarse rápidamente a nuevos tipos de brazos y tareas. Conforme aprende nuevas tareas, la innovación mejora sus habilidades para abordar tareas adicionales y nunca antes vistas.