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Mot-clé · 3 articles

#dexterous manipulation

IA incarnée et modèles de fondation

NVIDIA investit dans le coréen RLWRLD, qui lance DexBench, un test de 15 tâches pour mains de robots humanoïdes bâti sur le simulateur de NVIDIA

NVIDIA a annoncé le 9 novembre investir directement dans RLWRLD, une start-up de Séoul qui présentait le même jour DexBench, un banc d'essai de dextérité tournant sur Isaac Lab-Arena. Cette participation donne à NVIDIA son mot à dire sur l'endroit où les mains robotiques sont notées, pas seulement un fabricant de modèles de plus.

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Mains dextres et matériel

Robbyant (Ant Group) publie LingBot-Touch, un modèle tactile qui fait gagner 14 à 26 points à quatre politiques robotiques

L'encodeur tactile de Robbyant, entraîné sur près de 5 000 heures issues de trois types de capteurs du bout des doigts, a relevé la réussite moyenne de π0.5, LingBot-VLA et deux autres politiques sur 26 tâches réelles à deux bras. Les données tactiles brutes ont aidé deux fois moins, et parfois nui.

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IA incarnée et modèles de fondation

T-Rex de Panasonic ajoute un toucher rapide du bout des doigts à un modèle robotique et double presque la réussite sur 12 tâches de contact

T-Rex, conçu par Panasonic avec des chercheurs de UC Berkeley, NVIDIA et Stanford, atteint 65 % de réussite sur 12 tâches riches en contact, contre 35 % pour la meilleure méthode antérieure. Sans le toucher, il tombe à 42 %.

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