World Labs, Robotların Gerçek Eğitim Verisi Olmadan Karmaşık Görevleri Nasıl Öğrendiğini Gösteriyor

World Labs, R2S2R motorunun ilk sonuçlarını yayınladı. Bu motor, gerçek robot görevlerini simülasyonlara dönüştürerek kontrol modellerini pahalı gerçek donanım denemeleri olmadan eğitmeyi ve değerlendirmeyi sağlıyor. Teknoloji, World Labs'ın Temmuz ayında satın aldığı SceniX'ten geliyor. Motor iki aşamada çalışıyor: önce robotları, sensörleri, ortamı ve görev gösterimlerini kaydederek orijinaliyle fiziksel olarak aynı davranan etkileşimli bir sanal dünya yeniden oluşturuyor. Tek bir gerçek görevden, aydınlatma, nesne konumları, fizik özellikleri ve kamera açıları açısından binlerce varyasyon üretiyor. Ardından kontrol modelleri simülasyonda eğitiliyor ve gerçek robotlara aktarılıyor. Testler ALOHA platformu ve diğer dört robot platformunda gerçekleştirildi; modeller insan müdahalesi olmadan bir saat çalıştı. Örnekler arasında kablo döşeme, esnek bir kablo ucunu deliğe sokma ve iki elli kutu paketleme yer alıyor. Sistem modelden bağımsızdır ve yeni modeller ve robotlar için yeniden kullanılabilir. World Labs, robot geliştirmenin dil modellerinin gerisinde kalmasının nedeninin değerlendirmenin gerçek dünya testlerine bağlı olması olduğunu savunuyor; sağlam bir simülasyon, model hataları ve iyileştirmeleri hakkında aynı soruları yanıtlamalıdır. İki elli küp aktarma göreviyle test yaptılar; simülasyon, uç durumları ve hataları yeniden üretti. Modellerin sıralaması (GR00T N1.6 ve π₀.₅ dahil) simülasyon ve gerçek dünya arasında, kontrol noktası başına 2000 simüle ve 100 gerçek çalıştırma ile benzer kaldı. Bu, zayıf sürümlerin simülasyonda elenmesine olanak tanır ve umut verici adaylar için gerçek donanım testlerini saklar. World Labs, simülatörü dünya modelleri taksonomisinin merkezi olarak konumlandırıyor ve otonom sürüşle paralellikler kuruyor. Uzun vadeli hedef, robotların öğrendiği dünyaları ölçeklendirmek. 2024 yılında Fei-Fei Li tarafından kurulan World Labs, bir milyar dolar risk sermayesi topladı. R2S2R motoru, robotikteki ilk somut uygulamadır. Araştırma, robotikte dünya modelleri tartışmasına katkıda bulunuyor; video üreteçlerinden ayrıştırıyor ve World Action Models ile Çin'in Orca'sı gibi diğer yaklaşımlarla karşıtlık oluşturuyor.