„Google“ padalinio „DeepMind“ robotikos grupė pristatė tris naujus produktus, kurie padės robotams greičiau priimti sprendimus ir veikti efektyviau bei saugiau atliekant užduotis šalia žmonių.
„AutoRT“ duomenų rinkimo sistema yra pagrįsta vaizdo kalbos modeliu (VLM) ir didžiosios kalbos modeliu (LLM), kurie padeda robotams įvertinti savo aplinką, prisitaikyti prie nepažįstamos aplinkos ir priimti sprendimus dėl užduočių. VLM naudojamas analizuoti aplinką ir atpažinti objektus regėjimo diapazone, o LLM yra atsakingas už kūrybišką užduočių vykdymą. Svarbiausia AutoRT naujovė buvo pasirodymas LLM bloke „Robot Constitutions“ – į saugą orientuotos komandos, kurios liepia mašinai nesirinkti darbų, susijusių su žmonėmis, gyvūnais, aštriais daiktais ir net elektros prietaisais. Papildomo saugumo sumetimais užprogramuotas darbas sustoti, kai jungčių jėga viršija tam tikrą ribą; o jų dizainas dabar turi papildomą fizinį jungiklį, kurį žmogus gali naudoti kritiniu atveju.
Per pastaruosius septynis mėnesius „Google“ keturiuose biurų pastatuose įdiegė 53 darbus su „AutoRT“ sistema ir atliko daugiau nei 77 2 bandymų. Kai kurias mašinas operatoriai valdė nuotoliniu būdu, o kiti atliko užduotis savarankiškai arba pagal tam tikrą algoritmą, arba naudodami roboto transformatoriaus (RT-XNUMX) AI modelį. Kol kas visi šie robotai turi itin paprastą išvaizdą: tai manipuliatoriaus galūnės ant mobilios bazės ir kameros situacijai įvertinti.
Antroji naujovė buvo SARA-RT (Self-Adaptive Robust Attention for Robotics Transformers) sistema, skirta optimizuoti RT-2 modelio veikimą. Tyrėjai išsiaiškino, kad padvigubėjus įvesties duomenis, pavyzdžiui, padidinus kamerų skiriamąją gebą, roboto skaičiavimo resursų poreikis išauga keturis kartus. Ši problema buvo išspręsta naudojant naują tikslinio AI metodą, vadinamą aukštyn mokymu – šis metodas paverčia kvadratinį skaičiavimo išteklių poreikio augimą beveik tiesiniu. Dėl šios priežasties modelis veikia greičiau, išlaikant ankstesnę kokybę.
Galiausiai „Google DeepMind“ inžinieriai sukūrė RT-Trajektorijos AI modelį, kuris supaprastina robotų apmokymą atlikti konkrečias užduotis. Nustačius užduotį, pats operatorius demonstruoja jos vykdymo pavyzdį, RT-Trajektorija analizuoja žmogaus nustatytą judėjimo trajektoriją ir pritaiko ją prie roboto veiksmų.
Taip pat skaitykite: