実機のデモが 1 回、シミュレーションの複製が数千 — その後ロボットは実データに一切触れずに動く

フェイフェイ・リー氏の会社 World Labs が、7 月にスタートアップ SceniX とともに取得した real-to-sim-to-real エンジンの初期成果を公開した。このシステムは、記録された 1 回の実世界ロボットタスクを、照明・物体配置・物理特性・カメラアングルを変えた数千通りの制御された変種に変換し、その中だけで制御方策を学習させる。World Labs によれば、実世界データを一切使わずに学習した方策はそのままハードウェアへ移り、さらに 4 つのロボットプラットフォーム上で人の介入なしに 1 時間自律稼働した。評価ではチェックポイントごとに 2,000 回のシミュレーション実行と 100 回の実機実行を比較し、モデルの順位はシミュレーションでも実機でもおおむね変わらなかったと報告している。使用された参照プラットフォーム ALOHA はオープンソースで、設計図も公開されている。

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