De acordo com pt.wedoany.com-O equipamento de coleta de dados de nível industrial X-Trainer, lançado pela Dobot da China, está a tornar-se uma base de hardware essencial que conecta o ensino, a investigação e a indústria na área da inteligência incorporada. Esta plataforma de coleta de dados de nível industrial aborda as lacunas na qualidade da coleta de dados, na investigação de modelos e no treino de aplicações, oferecendo coleta teleoperada síncrona a 25Hz e precisão de colaboração de braços duplos de nível industrial, integrando todo o fluxo desde a construção de referências de dados, treino de modelos até à validação de algoritmos.
O X-Trainer já está presente em dezenas de universidades e instituições de investigação em todo o mundo. Na China, a Universidade Jiao Tong de Xangai utiliza-o para avaliar modelos VLA e algoritmos iterativos, a Universidade Chinesa de Hong Kong investiga robôs de braços duplos desde comandos de linguagem até operações de precisão, a Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong treina robôs colaborativos de braços duplos para adquirirem estratégias operacionais de forma autónoma, a Universidade de Xidian constrói cenários como triagem logística com base em tecnologia de gémeos digitais, e a Universidade de Shandong resolve problemas de leitura de códigos no transporte logístico com colaboração de braços duplos. Na Europa, a Universidade Técnica de Munique, na Alemanha, concluiu a configuração do ambiente e a coleta de dados para treinar modelos de robôs humanoides num único dia, a Universidade de Koblenz, na Alemanha, desenvolve soluções de automação industrial, e a Universidade de Bristol, no Reino Unido, utiliza-o para educação, investigação e projetos-piloto industriais. Nas Américas, a Universidade Northwestern, nos EUA, realiza investigação em braços duplos e perceção multimodal, tendo publicado vários artigos, e a Universidade de Syracuse, nos EUA, implementou-o no seu centro de investigação de fabrico inteligente.
Em termos de produção científica, mais de 20 instituições de investigação globais realizam estudos de inteligência incorporada com base no X-Trainer, tendo já sido publicados mais de 10 artigos. A Universidade Jiao Tong de Xangai e o Ant Group propuseram o benchmark GM-100 e disponibilizaram em código aberto mais de 13.000 trajetórias de dados de teleoperação real, a Universidade de Inteligência Artificial Mohamed bin Zayed, entre outras, propôs o modelo de difusão hierárquica A0, a Universidade Northwestern, nos EUA, propôs a estrutura DreamTacVLA, e a Escola Internacional de Pós-Graduação de Shenzhen da Universidade de Tsinghua e o laboratório Robotics X da Tencent propuseram o paradigma de pós-treino Hi-ORS.
Na validação de aplicações, o X-Trainer completou um projeto de lançamento de bolas de neve a uma temperatura de 20 graus Celsius negativos, e 192 equipas completaram competições de simulação e robôs reais no Desafio de Inteligência Incorporada da Dobot. No setor industrial, esta plataforma de coleta de dados de nível industrial realizou o enchimento autónomo numa fábrica de cosméticos, alternou entre especificações de frasco e saqueta numa linha de produção de uma marca de detergente para a roupa, e completou a seleção e embalagem de componentes de múltiplas especificações numa fábrica de processamento de metais. Com base no modelo VLA, o X-Trainer também completou tarefas complexas de sequência completa, desde a recolha de arroz, preparação de ingredientes até à confeção culinária. A Dobot afirmou que o X-Trainer já fechou o ciclo de ensino, investigação e indústria, impulsionando a tecnologia de inteligência incorporada do laboratório para aplicações em cenários reais.
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