Unitree lance un système d'auto-évolution des robots AI

Unitree Robotics met en place un système d'"auto-évolution des robots physiques" utilisant des modèles AI de grande taille. Ce système comprend un processus répétitif allant de la recherche de documents à des tests réels de prototypes, et il est analysé que l'axe de la concurrence dans le développement des robots s'élargit des performances matérielles vers les données et les systèmes de validation. Wang Xingxing, le fondateur d'Unitree, a présenté un modèle AI capable de rechercher automatiquement des articles et de rédiger du code de contrôle, puis de valider dans un environnement de simulation avant de passer aux tests réels. Dans ce processus, une structure est formée où l'AI et l'homme notent et fournissent des retours, permettant ainsi une répétition du développement. Wang a déclaré que si ce système fonctionne, l'efficacité du développement et la vitesse de répétition s'amélioreront. L'annonce vise à résoudre le problème de la compréhension des instructions par les robots dans des environnements inconnus et leur capacité à agir. Les robots doivent reconnaître leur environnement à l'aide de caméras et de capteurs et se déplacer dans des conditions physiques. Wang a mentionné qu'il pourrait y avoir une étape dans les 2 à 10 prochaines années où les utilisateurs pourraient amener les robots dans des environnements inconnus et accomplir 80 % des tâches uniquement par des instructions verbales. Cependant, Unitree n'a pas divulgué le moment de l'application commerciale ni les chiffres de performance.

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