Um VLMs weiter zu verbessern, um komplexere Aufgaben in der Robotik zu bewältigen, können verschiedene Ansätze verfolgt werden:
Erweiterung des Trainingsdatensatzes: Durch die Integration von mehr Daten, die spezifisch auf die Anforderungen der Robotik zugeschnitten sind, können VLMs besser auf die physische Welt vorbereitet werden. Dies könnte die Einbeziehung von Interaktionsdaten, realen Szenen und komplexen Manipulationsaufgaben umfassen.
Verbesserung der multimodalen Integration: VLMs können durch die Integration von mehr Modalitäten wie Tastsinn und propriozeptive Informationen verbessert werden. Dies würde es den Modellen ermöglichen, ein umfassenderes Verständnis der physischen Welt zu entwickeln.
Feinabstimmung auf spezifische Robotik-Aufgaben: Durch die Feinabstimmung von VLMs auf spezifische Robotik-Aufgaben können die Modelle gezielt auf die Anforderungen der jeweiligen Aufgabe trainiert werden, was zu einer verbesserten Leistung führt.
Integration von Echtzeit-Feedback: Die Integration von Echtzeit-Feedback während der Ausführung von Robotik-Aufgaben kann dazu beitragen, dass die VLMs lernen, sich an unvorhergesehene Situationen anzupassen und ihre Leistung zu verbessern.
Berücksichtigung von Unsicherheiten: Die Integration von Unsicherheitsmaßen in die Vorhersagen der VLMs kann dazu beitragen, dass die Modelle robustere Entscheidungen treffen und besser mit ungewissen oder unvollständigen Informationen umgehen können.
Durch die Kombination dieser Ansätze können VLMs weiterentwickelt werden, um komplexere Aufgaben in der Robotik zu bewältigen und eine präzisere und zuverlässigere Interaktion mit der physischen Welt zu ermöglichen.