0
0
harfam.co.id Tekno – Tahun 2024 akan menjadi tahun besar bagi penciptaan industri kecerdasan buatan/base model dan robotika. Ada banyak kegembiraan seputar kemungkinan berbagai aplikasi, mulai dari pembelajaran hingga desain produk. Peneliti DeepMind Google adalah salah satu dari beberapa kelompok yang menyelidiki kekuatan luar angkasa. Menurut Techcrunch, tim tersebut menyoroti penelitian yang sedang berlangsung yang bertujuan untuk memberikan pemahaman yang lebih baik kepada para ahli robot tentang apa yang diinginkan manusia dari robot-robot ini. Secara tradisional, robot fokus melakukan satu tugas berulang kali sepanjang hidupnya. Bot dengan tujuan tunggal sangat baik dalam satu hal, tetapi mereka juga kesulitan ketika terjadi perubahan atau kesalahan mendadak dalam prosesnya. AutoRT yang baru diperkenalkan dirancang untuk menggunakan model dasar besar untuk beberapa tujuan berbeda. Dalam contoh umum yang diberikan oleh tim DeepMind, sistem dimulai dengan menggunakan Model Bahasa Visual (VLM) untuk mendapatkan kesadaran situasional yang lebih baik. AutoRT mampu mengendalikan armada robot yang bekerja secara terkoordinasi dan dilengkapi kamera untuk memahami bentuk lingkungan dan objek yang ada di dalamnya. Di sisi lain, model bahasa yang besar menyarankan tugas-tugas yang dapat diselesaikan oleh alat tersebut, termasuk efek akhirnya. LLM dianggap oleh banyak orang sebagai kunci untuk membuka robotika yang secara efektif memahami perintah bahasa alami, untuk mengurangi kebutuhan akan keterampilan pengkodean yang telah diuji oleh sistem selama tujuh bulan terakhir. AutoRT mampu mengendalikan hingga 20 robot dan total 52 perangkat berbeda. Secara keseluruhan, DeepMind telah mengumpulkan sekitar 77.000 eksperimen, termasuk lebih dari 6.000 tugas, dan RT-Trajectory baru tim, yang menggunakan input video untuk pembelajaran robot. Banyak kelompok yang mengeksplorasi penggunaan video YouTube sebagai cara untuk melatih robot dalam skala besar, namun RT-Trajectory telah menambahkan lapisan menarik yang memasukkan animasi tangan 2D ke dalam video aksi. Format gambar RGB memberikan isyarat visual tingkat rendah untuk model ketika mempelajari kebijakan kontrol robot.” DeepMind mengatakan pelatihan ini memiliki tingkat keberhasilan dua kali lipat dari pelatihan RT-2, 63 persen berbanding 29 persen, saat menguji 41 tugas. “Lintasan yang dibutuhkan keuntungan dari kekayaan informasi gerak robot yang ada di semua database robot, namun saat ini kurang dimanfaatkan.” Ia menambahkan, di salah satu SPBU harfam.co.id Otomotif, berdasarkan laman Instagram Lowslowmotif, terdapat video di media sosial yang memperlihatkan tindakan penumpang mobil yang melanggar larangan SPBU. harfam.co.id.co.id 19 Juni 2024
