Tony Zhao (赵彤阳)
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Profile
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 현직 | Physical Intelligence |
| 이전 | Stanford University PhD |
| 지도교수 | Chelsea Finn |
| 학부 | UC Berkeley |
핵심 기여
- ACT 제1저자: Action Chunking with Transformers, 10분 시연으로 정밀 조작
- ALOHA 설계: $20K 저비용 양팔 로봇 시스템
- Mobile ALOHA: 이동형 양팔 로봇
- 오픈소스 기여: 코드, 하드웨어 설계 전체 공개
Research Timeline
Stanford PhD (2020-2024)
Chelsea Finn 지도
| Year | Work | Impact |
|---|---|---|
| 2021 | PhD 시작 | IRIS Lab |
| 2023 | ACT | Action Chunking, 10분 시연 학습 |
| 2023 | ALOHA | $20K 양팔 시스템 |
| 2024 | Mobile ALOHA | 이동형 양팔 로봇 |
| 2024 | PhD 졸업 |
Physical Intelligence (2024-present)
| Year | Work | Impact |
|---|---|---|
| 2024 | Physical Intelligence 합류 | π0 개발 참여 |
Major Publications
ACT & ALOHA (RSS 2023)
“Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware”
핵심 기여:
- ACT 알고리즘: Action Chunking + CVAE
- ALOHA 하드웨어: $20K 저비용 양팔 시스템
- 50개 시연으로 80-90% 성공률
Mobile ALOHA (2024)
“Mobile ALOHA: Learning Bimanual Mobile Manipulation with Low-Cost Whole-Body Teleoperation”
핵심 기여:
- 이동 플랫폼 + ALOHA 결합
- 전신 텔레오퍼레이션
- 가사 태스크 수행
Key Ideas
Action Chunking (2023)
핵심: 단일 액션 대신 액션 시퀀스(chunk) 예측
기존: 관측 → 다음 1개 액션
ACT: 관측 → 다음 k개 액션 시퀀스
장점:
- Compounding error 완화
- 유효 horizon k배 감소
- 부드러운 동작 생성ALOHA 하드웨어
구성:
- 2× ViperX 6-DoF 암 (~$5,600 각)
- 4× RGB 카메라
- 텔레오퍼레이션 리그
특징:
- 총 비용 ~$20K (기존 대비 1/10)
- 모듈형 설계
- Dynamixel 모터 (쉬운 교체)
- 1.5m 작업 범위Impact
연구 민주화
- 저비용: $20K로 연구실에서 재현 가능
- 오픈소스: 코드, 하드웨어 설계 전체 공개
- LeRobot 통합: HuggingFace 기본 모델
후속 연구
- Mobile ALOHA
- ALOHA 2 (Google)
- 다수의 ALOHA 기반 연구
Philosophy
연구 철학
“복잡한 것을 단순하게. 비싼 것을 저렴하게. 닫힌 것을 열린 것으로.”
오픈소스 기여
- ACT 코드 전체 공개
- ALOHA 하드웨어 설계 공개
- 학습 데이터 공개
- 상세한 문서화