Stanford Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, mobil robotları çeşitli ortamlarda karmaşık görevleri yerine getirmeleri için eğiten Mobile ALOHA adlı yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Sistem, 50 kadar insan gösterisinden öğrenerek iki elli robotları eğitmenin yüksek maliyetlerini ve teknik zorluklarını ele alıyor. Mobil ALOHA, mevcut ALOHA sistemini tekerlekli bir tabana monte ederek genişletiyor ve bu da onu hazır robotlara kıyasla uygun maliyetli bir çözüm haline getiriyor. Sistem, tüm serbestlik derecelerinde eşzamanlı teleoperasyona izin verir ve hareket ve kontrol komutlarını öğrenebilir. Etkileyici gösterilerde robotun üç çeşit yemek pişirdiği ve çeşitli temizlik görevlerini yerine getirdiği görülüyor. Mobil ALOHA, büyük dil modellerinde kullanılan bir mimari olan transformatörleri kullanır ve çeşitli robot veri kümeleri üzerinde ön eğitimden yararlanır. Mevcut verilerle ortak eğitim, sistemin görev başına yalnızca 50 insan gösterimi ile karmaşık görevlerde %80’in üzerinde başarı elde etmesini sağlar. Ancak sistem henüz üretime hazır değil ve insan operatörler tarafından tam gösterimler gerektiriyor. Araştırmacılar, daha fazla serbestlik derecesi ekleyerek ve hacmini azaltarak sistemi geliştirmeyi planlıyor. Bu çalışma çok yönlü mobil robotların geliştirilmesine katkıda bulunuyor ve yardımcı robotlar alanı hızla ilerliyor.
