GaoDe ouvre officiellement en totalité ABot-M0 : un cerveau adaptable à des robots incarnés de différentes formes

Fast Technology, 1er avril : Amap annonce avoir officiellement ouvert intégralement le code source du premier modèle de base d’interface d’actionnement corporel (robotique) au monde basé sur une architecture unifiée : ABot-M0.

Ce modèle permet d’adapter un cerveau général à plusieurs morphologies de robots humanoïdes, offrant ainsi une nouvelle base technologique universelle pour le développement du domaine de l’intelligence incarnée.

Schéma de l’architecture du modèle ABot-M0

La robustesse technique d’ABot-M0 a été pleinement validée lors de tests faisant autorité. Sur plusieurs séries de références, notamment Libero, Libero-Plus et RoboCasa, le modèle obtient les meilleures performances. En particulier, sur le benchmark Libero-Plus, le taux de réussite des tâches atteint 80.5 %, soit une amélioration de près de 30 % par rapport à la solution de référence du secteur. La compréhension de l’espace et les capacités d’exécution des tâches y sont particulièrement remarquables.

Résultats d’évaluation d’ABot-M0 sur Libero-Plus

Cette ouverture du code couvre trois dimensions clés : les données, les algorithmes et le modèle, permettant des percées complètes face aux difficultés de développement du secteur.

Côté données, l’ensemble de données UniACT pour robots généralistes, l’un des plus vastes en taille, regroupe plus de 6 millions de trajectoires d’opérations réelles. Grâce à un traitement standardisé, les données de robots hétérogènes du monde entier peuvent être utilisées de manière unifiée ;

Côté algorithmes, Amap lance une innovation avec l’algorithme d’apprentissage de manifolds d’actions et une architecture de perception à double flux. Le premier permet au modèle de prédire directement une séquence d’actions faisables, améliorant ainsi l’efficacité du décodage ; le second comble le point faible du raisonnement 3D et renforce les capacités de compréhension de l’espace ;

Côté modèle, Amap ouvre le modèle d’entraînement bout-en-bout et la chaîne complète d’outils. Les développeurs peuvent ainsi adapter rapidement le modèle à des scénarios variés comme l’industrie ou le foyer.

L’architecture unifiée d’ABot-M0 a validé avec succès la faisabilité d’un modèle piloté par un cerveau capable de fonctionner avec plusieurs morphologies de robots, en fournissant une solution prête à l’emploi pour le déploiement de la technologie d’intelligence incarnée.

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Rédacteur en chef : Sui Xin