Open X-Embodiment
Open X-Embodiment (OXE) ist ein großflächiger Roboterdemonstrationsdatensatz, zusammengestellt von Google DeepMind und 33 Forschungsinstitutionen, bestehend aus über 1 Million Roboterepisoden von 22 verschiedenen Roboterverkörperungen und mehr als 527 Fähigkeiten. Er wurde erstellt, um Co-Training über Verkörperungen hinweg zu ermöglichen — die Hypothese ist, dass vielfältige Robotererfahrung reichhaltigere Manipulationsrepräsentationen lehrt als einzelne Roboterdatensätze allein. RT-X, das auf OXE trainierte Modell, zeigte positiven Transfer über Verkörperungen hinweg und verbesserte Leistung bei gehaltenen Aufgaben im Vergleich zu Baselines mit einzelner Verkörperung. OXE-Daten sind öffentlich verfügbar und haben eine Welle von Robotikforschung über Verkörperungen hinweg katalysiert. Siehe dies in der Praxis: unser Datenerfassungsservice →