Ricercatori cinesi presentano un framework AI per generare scene di addestramento robotico per l'intera casa

Un team di ricercatori cinesi ha sviluppato Kairos-HomeWorld, il primo framework unificato in grado di generare ambienti domestici coerenti e pronti per la simulazione a partire da semplici prompt testuali. Il framework affronta un collo di bottiglia di lunga data nei dati per l'addestramento dei robot domestici, producendo scene residenziali su scala di intera casa con molteplici oggetti manipolabili, superando le convenzionali disposizioni a stanza singola. La ricerca coinvolge Ace Robotics (sostenuta da SenseTime), il Multimedia Laboratory della Chinese University of Hong Kong e lo Shenzhen Loop Area Institute. Il processo in quattro fasi include la costruzione della planimetria, la conversione 2D-3D, la generazione del layout dei mobili, il perfezionamento e la generazione finale a livello di oggetto, con ogni scena che contiene in media oltre 15 oggetti manipolabili. Ace Robotics ha annunciato la svolta venerdì, affermando che queste simulazioni ad alta fedeltà forniscono una solida base per far progredire l'intelligenza incarnata e accelerare l'addestramento robotico nel mondo reale.