Monirobottioppiminen saa kunnon vauhtia! 📚 Tutkijat ovat laajentaneet Isaac Labia kouluttamaan heterogeenisiä monitoimisia robotiikkapolitiikkoja laajassa mittakaavassa. Uusi kehys tukee korkearesoluutioista fysiikkaa, GPU-kiihdytettyä simulaatiota sekä sekä homogeenisia että heterogeenisiä agentteja, jotka työskentelevät yhdessä koordinaatiotehtävissä. He vertasivat erilaisia lähestymistapoja (MAPPO: Multi-Agent Proximal Policy Optimization ja HAPPO: Heterogeneous Agent PPO) kuudessa haastavassa tilanteessa ja osoittivat, että laajamittainen monirobottikoulutus ei ole vain mahdollista, vaan myös tehokasta. Se on tärkeä askel todellisessa robottiyhteistyössä, jossa robottitiimien täytyy koordinoida, jakaa tehtäviä, mukauttaa rooleja ja olla dynaamisesti vuorovaikutuksessa, ei vain toimia identtisenä klooneina. Koodi on avoimen lähdekoodin, ja se vie Isaac Labin lähemmäs sitä, mitä robotiikka oikeasti tarvitsee: skaalautuvia, fysiikkapohjaisia ympäristöjä, joissa monet erilaiset robotit voivat oppia työskentelemään yhdessä. Tässä on projektin sivu: ~~ ♻️ Liity viikoittaiseen robotiikkauutiskirjeeseen, äläkä koskaan missaa mitään uutisia →