دوب-إي: إطار الذكاء الاصطناعي للروبوتات المنزلية
دوب-إي هو إطار عمل مبتكر مفتوح المصدر مصمم لتعزيز قدرات الروبوتات المنزلية من خلال التعلم بالتقليد. يعالج هذا النظام القيود الشائعة في الروبوتات المنزلية من خلال استخدام أداة ميسورة التكلفة وسهلة الاستخدام تُسمى العصا. تم تصنيع العصا من عصا قابلة للإمساك بسعر 25 دولارًا، ومكونات مطبوعة بتقنية الطباعة ثلاثية الأبعاد، وآيفون، مما يسهل جمع بيانات العرض القيمة. يستفيد الإطار من مجموعة بيانات شاملة تُعرف باسم منازل نيويورك (HoNY)، والتي تحتوي على 13 ساعة من التفاعلات من 22 منزلاً مختلفاً، مزودة بمقاطع فيديو RGB وعمق وتعليقات تفصيلية على الأفعال.
تكمن جوهر وظيفة دوب-إي في قدرته على تدريب نموذج تعلم تمثيلي يُسمى تمثيلات منزلية مسبقة التدريب (HPR)، استنادًا إلى بنية ResNet-34. يستخدم هذا النموذج التعلم الذاتي المراقب لتزويد الروبوتات بالمهارات اللازمة لأداء مهام جديدة في بيئات غير مألوفة. مع معدل نجاح متوسط مثير للإعجاب يبلغ 81٪ في حل المهام الجديدة في غضون 15 دقيقة، يوفر دوب-إي الوصول إلى نماذج مدربة مسبقًا، وكود، ووثائق شاملة عبر GitHub، بالإضافة إلى ورقة بحثية توضح منهجيته.
