Para peneliti di Stanford University telah mengembangkan sistem AI baru yang disebut Mobile ALOHA yang melatih robot bergerak untuk melakukan tugas-tugas kompleks di berbagai lingkungan. Sistem ini mengatasi biaya tinggi dan tantangan teknis dalam melatih robot bimanual dengan belajar dari sedikitnya 50 demonstrasi manusia. Mobile ALOHA memperluas sistem ALOHA yang sudah ada dengan memasangnya di atas alas beroda, sehingga menjadikannya solusi yang hemat biaya dibandingkan dengan robot siap pakai. Sistem ini memungkinkan teleoperasi simultan dari semua derajat kebebasan dan dapat mempelajari perintah gerakan dan kontrol. Demonstrasi yang mengesankan menunjukkan robot memasak makanan tiga hidangan dan melakukan berbagai tugas rumah tangga. Mobile ALOHA menggunakan transformer, sebuah arsitektur yang digunakan dalam model bahasa yang besar, dan mendapat manfaat dari pra-pelatihan pada kumpulan data robot yang beragam. Pelatihan bersama dengan data yang ada memungkinkan sistem untuk mencapai lebih dari 80% keberhasilan pada tugas-tugas yang kompleks dengan hanya 50 demonstrasi manusia per tugas. Namun, sistem ini belum siap untuk produksi dan membutuhkan demonstrasi penuh oleh operator manusia. Para peneliti berencana untuk meningkatkan sistem dengan menambahkan lebih banyak derajat kebebasan dan mengurangi ukurannya. Karya ini berkontribusi pada pengembangan robot seluler serbaguna dan bidang robot yang membantu berkembang pesat.
