Cross-Embodiment
L'addestramento di una singola policy robotica che funziona su configurazioni hardware diverse (diversi DOF del braccio, gripper, sensori, basi mobili). Come i foundation model per il testo, i modelli cross-embodiment (RT-2, CrossFormer, Open X-Embodiment) apprendono skill di manipolazione generali da dati provenienti da robot eterogenei. Riduce la necessità di raccogliere dati per ogni configurazione robot separatamente.
In pratica
Un'azienda con più modelli di robot in produzione può addestrare un unico modello cross-embodiment su tutti i dati raccolti, invece di mantenere policy separate per ogni robot. In pratica, il dataset Open X-Embodiment aggrega oltre 1 milione di episodi da 22 robot diversi; un ricercatore può fare fine-tuning di questo modello su pochi dati del proprio specifico robot e ottenere performance superiori rispetto all'addestramento from scratch.