Ai2、実世界データ収集を省略する完全シミュレーション訓練ロボティクスモデルを発表
本文の状態
日本語全文を表示中
詳細モードで約1分の本文を読めます。
同じ出来事の情報源
この情報源を基点に整理
The Decoder
Ai2が、実世界の訓練データを一切使用せず仮想世界で完全に訓練されたロボティクスモデルを発表した。同社は、シミュレーションのみで実世界で動作するロボットの開発が可能だと主張している。
Source Article
元記事を日本語で読む
本文に関係しない購読案内、埋め込み通知、サイト内プロモーションは除いています。
仮想世界で完全に訓練されたロボットが、実世界の訓練データを一切使わずに現実環境で作業する。Ai2はこれが実現可能だとしている。
この記事「Ai2 releases new robotics models trained entirely in simulation to skip real-world data collection」は、The Decoderで最初に公開されました。
原文を表示
AI research institute Ai2 has released new robotics models trained exclusively in simulations. The models are designed to work directly on real robots without any manually collected data or fine-tuning, what researchers call zero-shot sim-to-real transfer. The approach could significantly accelerate development: with conventional training, researchers typically needed months of teleoperated real-world demonstrations to make simulation-trained robots reliable.
The two new open-source systems are called MolmoSpaces and MolmoBot. MolmoSpaces includes over 230,000 indoor scenes, more than 130,000 curated objects, and over 42 million physics-based robotic grasping annotations. MolmoBot builds on this foundation and can pick up and place objects, open drawers, and operate doors, all without ever seeing real training data for these tasks.
According to Ranjay Krishna, director of the PRIOR team at Ai2, the gap between simulation and reality shrinks when researchers dramatically increase the variety of simulated environments, objects, and camera conditions. All models and tools are openly available, and technical details can be found in the paper.
AI News Without the Hype – Curated by Humans
Subscribe to THE DECODER for ad-free reading, a weekly AI newsletter, our exclusive "AI Radar" frontier report six times a year, full archive access, and access to our comment section.
Subscribe now
今日のまとめ
AIデイリーブリーフで今日の重要ニュースをまとめ読み