Szwajcarski start-up uczy humanoidy biurowej roboty - bez operatora w tle
Flexion Robotics, założony przez byłych badaczy z Nvidii, pokazał humanoida, który samodzielnie odbiera paczkę, korzysta z windy i rozpakowuje przekąski na podstawie jednego polecenia.
- Flexion Robotics, szwajcarski start-up byłych badaczy z Nvidii, uczy humanoidy złożonych zadań w symulacji zamiast przez zdalne sterowanie operatora.
- System łączy nadrzędny model AI uczący się z nagrań ludzi z umiejętnościami wytrenowanymi w symulacji metodą uczenia ze wzmocnieniem.
- Według ABI Research rynek modeli bazowych dla robotów może być wart 150 mld dolarów do 2036 roku.
👁 129 przeczytań
Polecenie brzmi jak prośba skierowana do biurowego stażysty: "Dostarczono paczkę z przekąskami dla Flexion. Odbierz ją, korzystając ze schodów, i wjedź na górę windą. Następnie rozpakuj ją i włóż produkty do pustej szuflady na półce w strefie z przekąskami". Zmodyfikowany humanoid firmy Unitree wykonuje to zadanie autonomicznie, bez człowieka sterującego ruchem w tle.
Za demonstracją stoi Flexion Robotics, szwajcarski start-up założony przez byłych badaczy robotyki z Nvidii. Firma opracowała sposób trenowania robotów do złożonych zadań rozłożonych na proste umiejętności: otwieranie drzwi, wchodzenie po schodach, przenoszenie pudełek. Klucz polega na tym, by nauczyć robota pojedynczych czynności w symulacji, a potem pozwolić nadrzędnemu algorytmowi zdecydować, jak je poskładać.
Google · Twoje źródłaDodaj promptowy.com do preferowanych źródeł w Google→Inaczej niż w typowych pokazach
Większość krążących w sieci nagrań humanoidów opiera się na teleoperacji - człowiek za kulisami steruje ruchami maszyny przy układaniu koszul czy zapełnianiu półek. To podejście zawodzi, gdy robot trafia w nieznane otoczenie. Flexion twierdzi, że jego system jest inny i wydajniejszy, bo trening odbywa się w symulacji przy ograniczonej instrukcji człowieka.
Główny model AI uczy się z nagrań ludzi wykonujących różne czynności. Filmy podpowiadają mu, jakie działania podjąć i kiedy, ale nie jak je fizycznie wykonać. Oprogramowanie uruchamia wtedy umiejętności wcześniej opanowane w symulacji i realizuje zadanie w świecie rzeczywistym - kontrolując też silniki robota, jego chód, ruch kończyn i równowagę.
Według Nikity Rudina, współzałożyciela i CEO Flexion oraz byłego naukowca z Nvidii, "sekretnym składnikiem" oprogramowania jest intensywne użycie uczenia ze wzmocnieniem, czyli opanowywania zadań metodą prób i błędów. Każda warstwa systemu, od nadrzędnego modelu po sterowanie silnikami, korzysta z tego samego podejścia.
Maszyna to nie najciekawsza część
Liderzy branży technologicznej, jak Elon Musk czy Jensen Huang, przekonują, że humanoidy odmienią gospodarkę, bo z czasem zastąpią sporą część ludzkiej pracy. Pokaz Flexion przypomina jednak, że wyposażenie ich w takie zdolności wymaga fundamentalnych postępów w samej AI.
"Sam humanoid nie jest tu rzeczą interesującą i przełomową - są nią modele AI, które za nim stoją".
Tak ocenia George Chowdhury, analityk ABI Research śledzący rynek humanoidów. Jego firma szacuje, że rynek modeli bazowych dla robotów może być wart 150 miliardów dolarów do 2036 roku.
Rudin mówi, że Flexion współpracuje z kilkoma firmami robotycznymi, a jego oprogramowanie działa na różnych konstrukcjach humanoidów. Przy liczbie systemów dostępnych na rynku to może przesądzić o jego wartości komercyjnej. Chowdhury zastrzega, że start-up będzie musiał blisko współpracować z producentami sprzętu i zmierzy się z ostrą konkurencją.
Bez zdolności programowania humanoidów w taki sposób, jak pokazuje Flexion, dodaje analityk, "tak naprawdę nie ma tu żadnego rynku".
Cały tydzień w AI, w jednym mailu
Wybrane premiery, narzędzia i analizy. Raz w tygodniu, prosto do skrzynki.