Robot học cách lập kế hoạch và thích ứng trong thời gian thực với công nghệ AI BrainBody-LLM

Các nhà nghiên cứu tại Trường Kỹ thuật NYU Tandon đã phát triển BrainBody-LLM, một thuật toán AI sáng tạo cho phép robot lập kế hoạch, thích nghi và học hỏi trong thời gian thực, mô phỏng chuyển động và ra quyết định giống con người. Khác với các hệ thống robot truyền thống hoặc các bộ lập kế hoạch dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện có thường tạo ra các kế hoạch không có cơ sở hoặc cứng nhắc, BrainBody-LLM tích hợp hai thành phần LLM: "Brain" để lập kế hoạch nhiệm vụ ở cấp cao và "Body" để chuyển đổi kế hoạch thành các lệnh điều khiển chính xác cho bộ truyền động. Một bước tiến quan trọng là hệ thống phản hồi vòng kín, cho phép robot liên tục giám sát hành động và môi trường của mình, gửi tín hiệu lỗi trở lại các LLM để điều chỉnh và sửa chữa chuyển động một cách linh hoạt trong quá trình thực hiện nhiệm vụ. Thử nghiệm trên cả mô phỏng ảo (VirtualHome) và cánh tay robot vật lý (Franka Research 3) đã chứng minh hiệu suất vượt trội của BrainBody-LLM, với tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ tăng tới 17% trong các mô phỏng và xử lý thành công các phức tạp trong thế giới thực trên robot vật lý.