Массачусетс технология институти (МИТ) олимлари турли манбалардан олинган маълумотлар асосида кўп мақсадли роботларни ўқитиш имконини берувчи техникани яратдилар. Улар генератив сунъий интеллектдан фойдаланган ҳолда турли соҳалар, усуллар ва вазифалардан маълумотларни бирлаштирдилар.

Policy Composition (PoCo) деб номланувчи янги усул роботларга бир нечта вазифаларни муваффақиятли бажариш ва янги муҳитларга мослашиш имконини берди. Симуляция ва ҳақиқий тажрибаларда ўтказилган тадқиқот натижаларига кўра, роботларнинг ишлаши бошланғич усулларга нисбатан 20 фоизга яхшиланди.

PoCo яратиш учун олимлар диффузия моделларидан фойдаланганлар ва уларнинг ҳар бирини роботларнинг видео намойишлари каби турли маълумотлар тўпламларида алоҳида ўргатишган. Кейин улар ушбу моделларни бирлаштириб, роботларга турли вазифалар бўйича ўз кўникмаларини умумлаштиришга имкон берди.

Мутахассисларнинг фикрича, бу ёндашув робототехника соҳаси учун муҳим қадам бўлиб, ундан фойдаланиш роботларга мураккаб кўп босқичли вазифаларни муваффақиятли бажариш ва турли муҳитларда ишлаш имконини беради.