DexMimicGen は、NVIDIA Research、UT オースティン校、カリフォルニア大学サンディエゴ校が 2024 年に共同提案した自動データ生成システムです。人間による少量のデモンストレーションを通じて大量のロボット トレーニング データを生成できます。関連する論文結果は「DexMimicGen: 模倣学習による両手器用な操作のための自動データ生成”。

DexMimicGen の中核機能は、人工的に表示された少量のデータを使用して、変換および模倣技術を通じて多数の同様のデモンストレーションを生成することです。この技術は、シミュレーション環境で 97% という高いミッション成功率を達成し、優れた有効性を実証しました。このシステムは、わずか 5 人の人間によるデモンストレーションで最大 1,000 件のロボット トレーニング デモンストレーションを生成でき、ロボット トレーニングにおけるデータ不足の問題を解決し、ロボット トレーニングにおける生成学習の大きな可能性を実証します。

研究者らは 9 つのシナリオで 60 件の実証実験を実施し、合計 21,000 件の実証データを生成しました。 DexMimicGen によって生成されたデータでトレーニングされたロボットは、引き出しの整理やビルディング ブロックの組み立てなどのタスクでそれぞれ 76% と 80.7% の成功率を達成しましたが、従来の人間のデータを使用してトレーニングされた場合、これらの成功率はわずか 0.7% と 3.3% でした。