Data dunia nyata adalah mata rantai yang hilang antara simulasi dan kecerdasan fisik. Dengan Lemorele P300 (R), Robora menutup kesenjangan itu, mengubah setiap pengguna menjadi kontributor evolusi AI yang diwujudkan. Ini memungkinkan pengambilan video definisi tinggi secara real-time dari kamera apa pun, baik itu dipasang pada prototipe robot, drone, atau kamera genggam. Umpan visual ini ditransmisikan secara nirkabel dan tanpa kehilangan ke perangkat yang terhubung (tablet, ponsel, atau PC) yang menjalankan antarmuka Robora VLA atau aplikasi pengambilan data. Perangkat kemudian mengalirkan atau mengunggah umpan ini langsung ke cloud Robora atau node pemrosesan VLA lokal. Dengan mengumpulkan data dari beragam lingkungan dan kasus penggunaan, Robora mendapatkan dasar untuk melatih dan menyempurnakan modelnya pada informasi sensorik dunia nyata, bergerak melampaui data simulasi murni. Pendekatan ini adalah kunci untuk mengurangi kesenjangan sim-ke-nyata, perbedaan kinerja antara robot yang dilatih dalam simulasi dan yang beroperasi di lingkungan fisik yang kompleks.

Robora Sim: Lingkungan Bertenaga PyBullet untuk Mempelajari Kecerdasan Fisik Robot Saat ini kami sedang membangun pengaturan lingkungan simulasi Robora untuk pembelajaran berbasis sim kami, memanfaatkan PyBullet, mesin fisika standar industri yang banyak digunakan dalam penelitian dan pengembangan robotika berbasis AI. Lingkungan dioptimalkan dengan algoritme pembelajaran yang dipercepat GPU, memungkinkan pembelajaran imitasi berkecepatan tinggi dan pembelajaran penguatan dalam pengaturan virtual yang aman dan terkontrol sebelum dikirim ke dunia nyata. Platform simulasi ini memungkinkan model kami untuk belajar, beradaptasi, dan menggeneralisasi di berbagai morfologi robot, jenis medan, dan tujuan tugas - semuanya sebelum penerapan ke dunia nyata. Pada intinya, sistem ini menggabungkan perencana tingkat tinggi bertenaga VLA dengan algoritme kontrol gerak tingkat rendah, bekerja secara kohesif untuk menghasilkan perilaku yang cerdas secara fisik. Sinergi antara simulasi, pembelajaran, dan transfer dunia nyata ini menandai langkah maju besar dalam mengejar sistem robot adaptif dan cerdas. Melalui pengacakan domain tingkat lanjut dan pembuatan data sintetis, Lingkungan Simulasi Robora memastikan bahwa kebijakan yang dilatih dalam simulasi mentransfer secara efektif ke robot dunia nyata, meminimalkan kesenjangan sim-ke-nyata. Selain itu, pengguna akan dapat menguji dan mengintegrasikan kit perangkat keras mereka sendiri dalam lingkungan simulasi yang dipilih di Robora Dapp, memastikan kompatibilitas yang mulus dan implementasi dunia nyata yang lebih aman.

Minggu ini di Robora kami fokus terutama pada pengembangan. Pekerjaan kami dilakukan untuk meningkatkan alat inti yang mendukung platform, mulai dari mengelola model dan menyempurnakan kemampuan hingga pemetaan 3D dan visi komputer. Kami juga memperluas jaringan kami dengan bergabung dengan inisiatif AI dunia nyata baru dan terus berupaya menghubungkan penelitian dengan aplikasi robotika praktis. Berikut adalah pembaruan utama: - Menerbitkan Pembaruan Pengembangan Robora, berbagi kemajuan di seluruh platform: menambahkan manajemen bobot model dengan integrasi Hugging Face, membangun alat CLI awal untuk pengembang, menetapkan rencana untuk penyempurnaan SDK dengan pembelajaran imitasi dan RLHF di PyBullet, dan mulai mengerjakan SDK Pemetaan 3D untuk menghasilkan lingkungan dunia nyata. - Robora bergabung dengan Real World AI Foundry, sebuah inisiatif global yang dipimpin oleh @iotex_io bersama mitra seperti Vodafone, Filecoin, dan Theta. Kolaborasi ini membantu menciptakan standar dan kerangka kerja terbuka untuk AI dunia nyata dan mendukung misi kami untuk menghubungkan sistem fisik dengan agen cerdas. - Merilis Rekap Bulanan September kami, menyoroti pembaruan pengembangan terbaru dan memberikan gambaran umum tentang ke mana arah platform selanjutnya. - Mengumumkan bahwa kolaborasi kami dengan universitas dalam Modul Visi Robora hampir selesai. Sistem visi komputer sumber terbuka ini memberi robot kemampuan untuk melihat dan memahami dunia secara real time dan akan segera disajikan bersama dengan para peneliti dan mitra yang berkontribusi.