❗️Создан новый способ обучения роботов, который можно сравнить с тем, как мы учим маленьких детей
Экс-сотрудники Google, создавшие компанию Physical Intelligence разработали новый метод FAST (Fast Action Signal Tokenization) для более эффективного управления роботами. Ранее они представили GPT для роботов.
Проблема, которую решает FAST
Существующие ИИ модели для управления роботами используют простое разбиение действий на дискретные части, что недостаточно эффективно для сложных и точных задач.
Решение - FAST представляет собой новый способ токенизации (преобразования) действий робота, который:
- Использует методы сжатия, похожие на те, что применяются в JPEG
- Позволяет роботам выполнять сложные задачи с высокой точностью
- Обучается в 5 раз быстрее предыдущих методов
Роботы с FAST могут выполнять сложные задачи вроде складывания белья, уборки столов и упаковки продуктов.
Впервые удалось создать универсальную модель, которая может выполнять различные задачи в новых условиях, просто получая команды на естественном языке.
Система успешно тестировалась в 3-х американских университетах.
Компания выпустила публичную версию токенизатора FAST, обученную на 1 миллионе реальных последовательностей действий робота, которую исследователи могут использовать для своих проектов.
Экс-сотрудники Google, создавшие компанию Physical Intelligence разработали новый метод FAST (Fast Action Signal Tokenization) для более эффективного управления роботами. Ранее они представили GPT для роботов.
Проблема, которую решает FAST
Существующие ИИ модели для управления роботами используют простое разбиение действий на дискретные части, что недостаточно эффективно для сложных и точных задач.
Решение - FAST представляет собой новый способ токенизации (преобразования) действий робота, который:
- Использует методы сжатия, похожие на те, что применяются в JPEG
- Позволяет роботам выполнять сложные задачи с высокой точностью
- Обучается в 5 раз быстрее предыдущих методов
Роботы с FAST могут выполнять сложные задачи вроде складывания белья, уборки столов и упаковки продуктов.
Впервые удалось создать универсальную модель, которая может выполнять различные задачи в новых условиях, просто получая команды на естественном языке.
Система успешно тестировалась в 3-х американских университетах.
Компания выпустила публичную версию токенизатора FAST, обученную на 1 миллионе реальных последовательностей действий робота, которую исследователи могут использовать для своих проектов.