論文の概要: RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06817v2
• Date: Fri, 11 Aug 2023 17:45:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 17:42:40.726016
• Title: RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale
• Title（参考訳）: RT-1:ロボットトランスによる実世界制御
• Authors: Anthony Brohan, Noah Brown, Justice Carbajal, Yevgen Chebotar, Joseph Dabis, Chelsea Finn, Keerthana Gopalakrishnan, Karol Hausman, Alex Herzog, Jasmine Hsu, Julian Ibarz, Brian Ichter, Alex Irpan, Tomas Jackson, Sally Jesmonth, Nikhil J Joshi, Ryan Julian, Dmitry Kalashnikov, Yuheng Kuang, Isabel Leal, Kuang-Huei Lee, Sergey Levine, Yao Lu, Utsav Malla, Deeksha Manjunath, Igor Mordatch, Ofir Nachum, Carolina Parada, Jodilyn Peralta, Emily Perez, Karl Pertsch, Jornell Quiambao, Kanishka Rao, Michael Ryoo, Grecia Salazar, Pannag Sanketi, Kevin Sayed, Jaspiar Singh, Sumedh Sontakke, Austin Stone, Clayton Tan, Huong Tran, Vincent Vanhoucke, Steve Vega, Quan Vuong, Fei Xia, Ted Xiao, Peng Xu, Sichun Xu, Tianhe Yu, Brianna Zitkovich
• Abstract要約: 我々は,有望なスケーラブルなモデル特性を示す,ロボティクストランスフォーマーと呼ばれるモデルクラスを提示する。 実世界の課題を遂行する実ロボットの大規模データ収集に基づいて,様々なモデルクラスと,データサイズ,モデルサイズ,データの多様性の関数として一般化する能力について検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.09428483862165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: By transferring knowledge from large, diverse, task-agnostic datasets, modern machine learning models can solve specific downstream tasks either zero-shot or with small task-specific datasets to a high level of performance. While this capability has been demonstrated in other fields such as computer vision, natural language processing or speech recognition, it remains to be shown in robotics, where the generalization capabilities of the models are particularly critical due to the difficulty of collecting real-world robotic data. We argue that one of the keys to the success of such general robotic models lies with open-ended task-agnostic training, combined with high-capacity architectures that can absorb all of the diverse, robotic data. In this paper, we present a model class, dubbed Robotics Transformer, that exhibits promising scalable model properties. We verify our conclusions in a study of different model classes and their ability to generalize as a function of the data size, model size, and data diversity based on a large-scale data collection on real robots performing real-world tasks. The project's website and videos can be found at robotics-transformer1.github.io
• Abstract（参考訳）: 大規模で多様なタスクに依存しないデータセットから知識を移すことで、現代の機械学習モデルは、ゼロショットまたは小さなタスク固有のデータセットで特定の下流タスクを高いレベルのパフォーマンスに解決することができる。 この機能はコンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識といった他の分野で実証されているが、ロボット工学では、実世界のロボットデータの収集が困難であるため、モデルの一般化能力が特に重要である。 このような一般的なロボットモデルの成功の鍵の1つは、オープンなタスク非依存のトレーニングと、多様なロボットデータをすべて吸収できる高容量アーキテクチャである、と我々は主張する。 本稿では,ロボットトランスフォーマーと呼ばれる,有望なスケーラブルなモデル特性を示すモデルクラスを提案する。 実世界の課題を遂行する実ロボットの大規模データ収集に基づいて,様々なモデルクラスと,データサイズ,モデルサイズ,データの多様性の関数として一般化する能力について検証した。 プロジェクトのウェブサイトとビデオはrobotics-transformer1.github.ioで見ることができる。

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