… Et des robots pour en entraîner d’autres

Une équipe de l’université de Washington et les chercheurs du laboratoire d’IA de Meta viennent de présenter GenAug, un cadre de renforcement de données sémantiques destiné à entraîner… des robots. Par exemple, GenAug peut générer des images pour proposer au robot des scénarios qu’il va rencontrer dans le monde réel. Il utilise des indications linguistiques en conjonction avec un modèle génératif pour modifier les textures et les formes des objets, ou ajouter de nouveaux éléments perturbateurs et des scènes de fond cohérentes avec la scène originale…

En utilisant des modèles génératifs pré-entraînés (GPT), GenAug offre aux robots un accès à des ensembles de données plus vastes et varié qui améliorent les capacités de généralisation des méthodes d’apprentissage par imitation. Les chercheurs prévoient d’appliquer GenAug à d’autres domaines de l’apprentissage robotique, tels que le clonage de comportement et l’apprentissage par renforcement, et d’explorer la possibilité d’utiliser une combinaison de modèles de langue et de vision pour améliorer la génération de scènes.

Source : GenAug

Pour en savoir plus : MarkTechPost