Courtesy of InterestingEngineering
LucidSim MIT mengubah anjing robot menjadi ahli parkour tanpa latihan di dunia nyata.
20 Nov 2024, 18.13 WIB
62 dibaca
Share
Peneliti di MIT telah menciptakan simulator bertenaga AI yang disebut LucidSim, yang dapat menghasilkan data pelatihan realistis tanpa batas untuk robot. Sistem ini melatih anjing robot dalam melakukan parkour secara virtual, sehingga robot yang dilatih dapat melakukan tugas di dunia nyata tanpa perlu penyesuaian lebih lanjut. Salah satu tantangan utama dalam pembelajaran robot adalah "sim-to-real gap," yaitu perbedaan antara lingkungan pelatihan simulasi dan dunia nyata yang kompleks. Dengan menggunakan AI dan simulator fisika, LucidSim menciptakan lingkungan virtual yang beragam dan realistis, memungkinkan robot untuk menguasai tugas-tugas sulit tanpa bergantung pada data dunia nyata.
LucidSim juga mengatasi masalah kualitas data yang sering menjadi hambatan dalam pelatihan robot. Dengan menggabungkan model AI generatif dan simulasi fisika, sistem ini dapat menghasilkan gambar dan video realistis yang membantu robot belajar dengan lebih efektif. Peneliti mengklaim bahwa robot yang dilatih menggunakan LucidSim memiliki tingkat keberhasilan 88%, jauh lebih tinggi dibandingkan dengan metode pelatihan tradisional yang hanya mencapai 15%. Inovasi ini diharapkan dapat mempercepat pengembangan robot yang cerdas dan dapat beradaptasi untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks di dunia nyata.
Pertanyaan Terkait
Q
Apa itu LucidSim?A
LucidSim adalah simulator bertenaga AI yang dapat menghasilkan data pelatihan realistis tanpa batas untuk robot.Q
Bagaimana LucidSim membantu dalam pelatihan robot?A
LucidSim membantu dalam pelatihan robot dengan menciptakan lingkungan virtual yang beragam dan realistis, memungkinkan robot untuk belajar tanpa data dunia nyata.Q
Siapa yang memimpin penelitian LucidSim?A
Ge Yang adalah peneliti pascadoktoral di MIT CSAIL yang memimpin penelitian LucidSim.Q
Apa tantangan utama dalam pelatihan robot yang diatasi oleh LucidSim?A
Tantangan utama yang diatasi oleh LucidSim adalah 'sim-to-real gap', yaitu perbedaan antara lingkungan pelatihan simulasi dan dunia nyata yang kompleks.Q
Mengapa data pelatihan yang realistis penting untuk robot?A
Data pelatihan yang realistis penting untuk robot agar dapat mengenali dan menavigasi rintangan di lingkungan nyata dengan efektif.Artikel Serupa
Teknologi
3 bulan lalu
82 dibaca
Robot mengamati dirinya sendiri seperti manusia di cermin untuk menguasai gerakan dan perbaikan diri.
Teknologi
4 bulan lalu
126 dibaca
Saksikan robot humanoid meniru lompatan Cristiano Ronaldo dan langkah ikonik LeBron James.
Teknologi
4 bulan lalu
138 dibaca
Robot menguasai permainan Jenga dan perakitan motherboard dengan metode pembelajaran AI baru.
Teknologi
5 bulan lalu
101 dibaca
Mengapa Tesla dan NVIDIA Mengambil Jalur Berbeda untuk Melatih Sistem AI
Teknologi
5 bulan lalu
266 dibaca
Untuk Berinteraksi dengan Dunia Nyata, AI Akan Mendapatkan Kecerdasan Fisik
Teknologi
5 bulan lalu
76 dibaca
430.000x lebih cepat daripada kenyataan: Mesin fisika baru mempercepat pelatihan robot AI
Teknologi
6 bulan lalu
111 dibaca