Dyna Roboticsは、100万時間の人間動画で訓練した新しいDYNA-2 World-Action Modelを発表した。このモデルは、ロボットが物理的なタスクを学ぶのを容易にするため、人間が物体との相互作用を分析し、遠隔操作データへの依存を減らすことを目指している。

DYNA-2は、15のベンチマークタスクでより多くの人間動画データで訓練されたモデルがより優れたパフォーマンスを示すことを証明した。例えば、13分のデータで、ロボットハンドはボトルのキャップを開けることに成功した。また、DYNA-1モデルと比較して87%の品質遷移率でより高いパフォーマンスを示した。

Dyna Roboticsは、このモデルが物理的介入を必要とするタスクでロボットをより堅牢にし、人間動画がロボット訓練に大きなポテンシャルを持っていると強調した。同社は、この技術がホテル、レストラン、洗濯店で既に使用されているロボットの能力を拡張するのに役立つと述べた。