Banyak orang berpikir melatih robot AI hanyalah soal memberi mereka data tanpa batas. Tapi itu tidak benar. Data yang lebih banyak tidak berarti model yang lebih cerdas; data yang tepat yang penting. Anda perlu memahami perbedaan ini. Ini intinya: nilai sebuah trajektori tidak pernah statis. Bayangkan mengajari lengan robot untuk menumpuk balok. Setelah ia menguasai 95% pengambilan yang halus, mengumpulkan 10.000 contoh pengambilan dan penempatan sempurna tambahan tidak menambah nilai apa pun. Yang benar-benar penting adalah apa yang terjadi ketika ia tergelincir, salah mengukur kedalaman, atau menjatuhkan cangkir. Hanya dengan melatih dari sudut yang berbeda kita mendapatkan data yang solid, dan ini membantu kita menghadapi masalah secara real time. Itulah sebabnya kumpulan pelatihan statis gagal. Di @axisrobotics, kami tidak memperlakukan data sebagai tumpukan tetap; kami memperlakukannya sebagai mesin adaptif yang hidup. Alih-alih mengulangi tugas yang sudah dikuasai, indikator turunan mengidentifikasi di mana kegagalan peluncuran terjadi. Titik buta kasus ekstrem ini menunjukkan persis apa yang perlu diperbaiki. Sistem ini berjalan dalam loop tertutup berkelanjutan: Model → Evaluasi → Pilih → Kumpulkan → Latih → Model Perilaku yang sudah dikuasai ditinggalkan, dan data baru yang bernilai leverage tinggi menjadi prioritas. Dengan secara aktif mengumpulkan koreksi tepat yang saat ini sulit bagi model, setiap batch baru benar-benar meningkatkan kemampuan robot. Berhentilah menimbun data yang redundan. Latih celah-celahnya. Dalam video ini, saya mencoba mengambil plum dan aprikot, lalu menaruhnya ke dalam nampan logam; kemudian saya mengambil aprikot lagi dan memasukkannya ke dalam mangkuk pencampur. Terlihat sangat sederhana, tetapi lengan robot tidak mendengarkan apa yang kita katakan; saya perlu melatih mereka dengan sudut yang tepat untuk menyelesaikan tugas ini. Di awal, saya juga mengalami masalah; kemudian saya memahami cara menanganinya, dan saya berhasil menyelesaikan tugasnya. Anda juga bisa menonton video ini.. Betapa sulitnya hal ini... Bagikan pengalaman Anda dengan saya juga. @axisrobotics