Vedci zo Stanfordskej univerzity vyvinuli nový systém umelej inteligencie s názvom Mobile ALOHA, ktorý trénuje mobilné roboty na vykonávanie komplexných úloh v rôznych prostrediach. Systém rieši vysoké náklady a technické problémy spojené s tréningom bimanuálnych robotov tým, že sa učí len z 50 ľudských ukážok. Mobile ALOHA rozširuje existujúci systém ALOHA tým, že ho montuje na kolieskový podstavec, vďaka čomu predstavuje nákladovo efektívne riešenie v porovnaní s hotovými robotmi. Systém umožňuje súčasnú teleoperáciu všetkých stupňov voľnosti a dokáže sa učiť pohybové a riadiace príkazy. Pôsobivé ukážky ukazujú, ako robot varí trojchodové jedlo a vykonáva rôzne úlohy spojené s upratovaním. Mobilný systém ALOHA využíva transformátory, architektúru používanú vo veľkých jazykových modeloch, a ťaží z predtrénovania na rôznych súboroch údajov o robotoch. Spoluškolenie s existujúcimi údajmi umožňuje systému dosiahnuť viac ako 80 % úspešnosť pri komplexných úlohách len s 50 ľudskými ukážkami na jednu úlohu. Systém však ešte nie je pripravený na produkciu a vyžaduje úplné demonštrácie ľudskými operátormi. Výskumníci plánujú systém vylepšiť pridaním ďalších stupňov voľnosti a znížením jeho objemnosti. Táto práca prispieva k vývoju všestranných mobilných robotov a oblasť užitočných robotov rýchlo napreduje.
