בפרק זה דיברנו  על מאמר פורץ דרך בתחום הרובוטיקה: Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion

המאמר טוען לשיפור של 46.9% במשימות מוטוריות של רובוטים.

הם מראים תוצאות על סימולציות ועל רובוטים פיסיים. פעולות כמו מזיגה, עירבוב, הנחת ספל והסביבה המפורסמת push-T.

בגדול הם לקחו את מה שכבר סקרנו בעבר stable diffusion לעולם הרובוטיקה, כאשר כאן נכנסת סדרת תמונות (המתקבלות ממצלמת הרובוט) ויש להחזיר סדרת פעולות מוטוריות לרובוט.

וגם כאן יש איטרציות של denoising אבל לא מתמונות אלא מסדרת פעולות מוטוריות.

האם זו המהפיכה הבאה ?

מוזמנים להגיב בדעתכם…

קישורים:

https://arxiv.org/pdf/2303.04137v5

https://diffusion-policy.cs.columbia.edu/

https://mobile-aloha.github.io/

https://wuphilipp.github.io/gello_site/

https://umi-gripper.github.io/

https://dobb-e.com/

הפרק שמייק התארח בו

הבלוג של יאנג סונג