Tesla pubblica la dimostrazione video più impressionante di Optimus fino ad ora

In breve:

In un nuovo video diffuso da Tesla, Optimus esegue varie faccende domestiche in autonomia, come buttare la spazzatura, passare l’aspirapolvere, mescolare cibo e sollevare componenti di una Model X. La novità più sorprendente è che tutto è gestito da una sola rete neurale, senza istruzioni separate: Optimus impara osservando video in prima persona di esseri umani. Le abilità possono essere richiamate con comandi vocali o testuali, e Tesla punta ora ad estendere l’apprendimento anche a video online in terza persona.

Riassunto completo:

Nel video, Optimus esegue diverse faccende domestiche in autonomia, come buttare la spazzatura, passare la scopa e l’aspirapolvere, strappare un foglio di carta assorbente, mescolare del cibo, aprire un armadietto e chiudere una tenda. Inoltre, è stato mostrato mentre solleva un componente di una Tesla Model X e lo posiziona su un carrello.
La novità più sorprendente è che tutte queste azioni sono state eseguite da un’unica rete neurale, senza bisogno di istruzioni separate per ogni compito. Questo significa che il robot ha imparato osservando video in prima persona di esseri umani che svolgevano le stesse attività.
Milan Kovac, vicepresidente del progetto Tesla Bot, ha spiegato che stanno lavorando per permettere a Optimus di imparare direttamente anche da video trovati su internet, anche se registrati in terza persona o da videocamere casuali.
Tesla ha ottenuto una svolta importante in questo ambito: ora il robot riesce a imparare molte nuove abilità direttamente da video umani, riducendo il bisogno di operazioni di telecontrollo, che sono molto più complesse e costose.
Le nuove abilità possono essere richiamate tramite comandi vocali o testuali, e tutto viene gestito da un’unica rete neurale che consente al robot di svolgere più compiti diversi (multi-tasking).
I prossimi obiettivi sono: espandere l’apprendimento ai video in terza persona, e migliorare l’affidabilità tramite tecniche di auto-apprendimento (reinforcement learning), sia nel mondo reale che in ambienti simulati.