All Robots in One: A New Standard and Unified Dataset for Versatile, General-Purpose Embodied Agents

要約

身体化された AI は、AI システムが物理世界と対話する方法を変革していますが、既存のデータセットは多用途の汎用エージェントを開発するには不十分です。
これらの制限には、標準化された形式の欠如、データの多様性の不足、データ量の不足などが含まれます。
これらの問題に対処するために、当社は ARIO (All Robots In One) を導入します。これは、統一されたデータ形式、包括的な感覚モダリティ、および現実世界とシミュレートされたデータの組み合わせを提供することで、既存のデータセットを強化する新しいデータ標準です。
ARIO は、身体化された AI エージェントのトレーニングを改善し、さまざまなタスクや環境における堅牢性と適応性を高めることを目指しています。
提案された新しい標準に基づいて、258 シリーズと 321,064 のタスクから収集された約 300 万のエピソードで構成される大規模な統合 ARIO データセットを提示します。
ARIO 標準とデータセットは、既存のデータ リソースのギャップを埋めるための重要な一歩を表します。
データの収集と表現のための一貫したフレームワークを提供することにより、ARIO は、ますます複雑かつ多様な方法で物理世界をナビゲートし、物理世界と対話できる、より強力で汎用性の高い身体化 AI エージェントの開発への道を開きます。
プロジェクトは https://imaei.github.io/project_pages/ario/ で入手できます。

要約(オリジナル)

Embodied AI is transforming how AI systems interact with the physical world, yet existing datasets are inadequate for developing versatile, general-purpose agents. These limitations include a lack of standardized formats, insufficient data diversity, and inadequate data volume. To address these issues, we introduce ARIO (All Robots In One), a new data standard that enhances existing datasets by offering a unified data format, comprehensive sensory modalities, and a combination of real-world and simulated data. ARIO aims to improve the training of embodied AI agents, increasing their robustness and adaptability across various tasks and environments. Building upon the proposed new standard, we present a large-scale unified ARIO dataset, comprising approximately 3 million episodes collected from 258 series and 321,064 tasks. The ARIO standard and dataset represent a significant step towards bridging the gaps of existing data resources. By providing a cohesive framework for data collection and representation, ARIO paves the way for the development of more powerful and versatile embodied AI agents, capable of navigating and interacting with the physical world in increasingly complex and diverse ways. The project is available on https://imaei.github.io/project_pages/ario/

arxiv情報

著者 Zhiqiang Wang,Hao Zheng,Yunshuang Nie,Wenjun Xu,Qingwei Wang,Hua Ye,Zhe Li,Kaidong Zhang,Xuewen Cheng,Wanxi Dong,Chang Cai,Liang Lin,Feng Zheng,Xiaodan Liang
発行日 2024-08-20 14:40:20+00:00
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