論文の概要: Towards A Foundation Model for Generalist Robots: Diverse Skill Learning at Scale via Automated Task and Scene Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10455v1
• Date: Wed, 17 May 2023 02:53:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 18:57:18.074412
• Title: Towards A Foundation Model for Generalist Robots: Diverse Skill Learning at Scale via Automated Task and Scene Generation
• Title（参考訳）: 汎用ロボットの基礎モデルに向けて:タスク自動生成とシーン生成によるスケールでの異種スキル学習
• Authors: Zhou Xian, Theophile Gervet, Zhenjia Xu, Yi-Ling Qiao, Tsun-Hsuan Wang
• Abstract要約: この文書は、一般のロボットへの潜在的な経路に対する著者のビジョンを概説する位置紙として機能する。 著者らは、提案されたパラダイムは、ロボット工学研究の長年の目標を達成するための、実現可能な道であると信じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.037165337355296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This document serves as a position paper that outlines the authors' vision for a potential pathway towards generalist robots. The purpose of this document is to share the excitement of the authors with the community and highlight a promising research direction in robotics and AI. The authors believe the proposed paradigm is a feasible path towards accomplishing the long-standing goal of robotics research: deploying robots, or embodied AI agents more broadly, in various non-factory real-world settings to perform diverse tasks. This document presents a specific idea for mining knowledge in the latest large-scale foundation models for robotics research. Instead of directly adapting these models or using them to guide low-level policy learning, it advocates for using them to generate diversified tasks and scenes at scale, thereby scaling up low-level skill learning and ultimately leading to a foundation model for robotics that empowers generalist robots. The authors are actively pursuing this direction, but in the meantime, they recognize that the ambitious goal of building generalist robots with large-scale policy training demands significant resources such as computing power and hardware, and research groups in academia alone may face severe resource constraints in implementing the entire vision. Therefore, the authors believe sharing their thoughts at this early stage could foster discussions, attract interest towards the proposed pathway and related topics from industry groups, and potentially spur significant technical advancements in the field.
• Abstract（参考訳）: この文書は、一般のロボットへの潜在的な経路に対する著者のビジョンを概説する位置紙として機能する。 この文書の目的は、著者たちの興奮をコミュニティと共有し、ロボット工学とAIにおける有望な研究方向性を明らかにすることである。 著者らは、提案されたパラダイムは、ロボット研究の長年の目標を達成するための、実現可能な道であると信じている。 この文書は、ロボット工学研究のための最新の大規模基盤モデルにおいて、鉱業に関する具体的な知識を提示する。 これらのモデルを直接適用したり、低レベルのポリシー学習をガイドする代わりに、多様なタスクやシーンを大規模に生成して低レベルのスキル学習をスケールアップし、最終的には汎用ロボットを力づけるロボティクスの基礎モデルへと導くことを推奨している。 著者らは積極的にこの方向を推し進めているが、一方で、大規模な政策訓練を施した汎用ロボットを構築するという野心的な目標には、計算力やハードウェアなどの重要なリソースが要求されている。 そのため、この初期段階で意見を共有することで議論が促進され、業界団体から提案された経路や関連するトピックに対する関心が高まり、この分野の技術的進歩が促進される可能性があると著者らは考えている。

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