I dati del mondo reale sono il collegamento mancante tra simulazione e intelligenza fisica. Con il Lemorele P300 (R), Robora sta colmando questo divario, trasformando ogni utente in un contributore all'evoluzione dell'AI incarnata. Consente la cattura video in tempo reale e ad alta definizione da qualsiasi fotocamera, sia essa montata su un prototipo di robot, un drone o una fotocamera portatile. Questo flusso visivo viene trasmesso in modalità wireless e senza perdita a un dispositivo connesso (tablet, telefono o PC) che esegue l'interfaccia Robora VLA o l'app di acquisizione dati. Il dispositivo quindi trasmette o carica questi flussi direttamente nel cloud di Robora o nel nodo di elaborazione locale VLA. Raccogliendo dati da ambienti e casi d'uso diversi, Robora ottiene le basi per addestrare e perfezionare i suoi modelli su informazioni sensoriali del mondo reale, andando oltre i dati puramente simulati. Questo approccio è fondamentale per ridurre il divario sim-to-real, la differenza di prestazioni tra robot addestrati in simulazione e quelli che operano in ambienti fisici complessi.

Robora Sim: Un ambiente potenziato da PyBullet per l'apprendimento dell'intelligenza fisica robotica Stiamo attualmente costruendo il nostro ambiente di simulazione Robora per il nostro apprendimento basato sulla simulazione, sfruttando PyBullet, un motore fisico standard del settore ampiamente utilizzato nella ricerca e nello sviluppo di robotica guidata dall'AI. L'ambiente è ottimizzato con algoritmi di apprendimento accelerati da GPU, che consentono un apprendimento per imitazione e un apprendimento per rinforzo ad alta velocità all'interno di un setup virtuale sicuro e controllato prima di essere trasferito nel mondo reale. Questa piattaforma di simulazione consente ai nostri modelli di apprendere, adattarsi e generalizzare attraverso diverse morfologie robotiche, tipi di terreno e obiettivi di compito - tutto prima del dispiegamento nel mondo reale. Al suo interno, il sistema combina un pianificatore di alto livello alimentato da VLA con algoritmi di controllo del movimento di basso livello, lavorando in modo coeso per produrre comportamenti emergenti e fisicamente intelligenti. Questa sinergia tra simulazione, apprendimento e trasferimento nel mondo reale segna un importante passo avanti nella nostra ricerca di sistemi robotici adattivi e intelligenti. Attraverso una randomizzazione avanzata del dominio e generazione di dati sintetici, l'Ambiente di Simulazione Robora garantisce che le politiche addestrate in simulazione si trasferiscano efficacemente ai robot del mondo reale, minimizzando il divario sim-to-real. Inoltre, gli utenti potranno testare e integrare i propri kit hardware all'interno di ambienti di simulazione selezionati nell'app Robora, garantendo compatibilità senza soluzione di continuità e un'implementazione più sicura nel mondo reale.

Questa settimana a Robora ci siamo concentrati principalmente sullo sviluppo. Il nostro lavoro è stato dedicato al miglioramento degli strumenti fondamentali che alimentano la piattaforma, dalla gestione dei modelli e delle capacità di fine-tuning alla mappatura 3D e alla visione artificiale. Abbiamo anche ampliato la nostra rete unendoci a nuove iniziative AI nel mondo reale e continuato a lavorare per collegare la ricerca con applicazioni pratiche della robotica. Ecco gli aggiornamenti chiave: - Pubblicato un Aggiornamento sullo Sviluppo di Robora, condividendo i progressi della piattaforma: aggiunta la gestione dei pesi dei modelli con integrazione di Hugging Face, costruito uno strumento CLI iniziale per gli sviluppatori, impostato il piano per il SDK di fine-tuning con apprendimento per imitazione e RLHF in PyBullet, e avviato il lavoro su un SDK di Mappatura 3D per generare ambienti del mondo reale. - Robora è entrata a far parte del Real World AI Foundry, un'iniziativa globale guidata da @iotex_io insieme a partner come Vodafone, Filecoin e Theta. Questa collaborazione aiuta a creare standard e framework aperti per l'AI nel mondo reale e supporta la nostra missione di collegare sistemi fisici con agenti intelligenti. - Rilasciato il nostro Resoconto Mensile di Settembre, evidenziando gli ultimi aggiornamenti sullo sviluppo e fornendo una panoramica su dove sta andando la piattaforma. - Annunciato che la nostra collaborazione con le università sul Modulo di Visione di Robora è vicina al completamento. Questo sistema di visione artificiale open-source dà ai robot la capacità di vedere e comprendere il mondo in tempo reale e sarà presto presentato insieme ai ricercatori e ai partner che hanno contribuito.