MITは今週、模倣学習が小さな課題でも失敗する可能性がある問題に対処することを目的とした、ロボットの新しいトレーニングモデルを発表しました。研究者らは、照明、異なる環境、新しい障害物などの状況下では、ロボットが適応するための十分なデータがないため、模倣学習が失敗する可能性があると指摘しています。そこで研究チームは、GPT-4のようなモデルを活用し、この問題に対する強力なデータ手法を見つけ出そうとしました。そして、異なるセンサーや異なる環境からの情報を統合する、異種プリトレーニングトランスフォーマー（HPT）と呼ばれる新しいアーキテクチャを導入しました。