Ex-Google создали робота, который как человек действует в незнакомой местности
Мы становимся на шаг ближе к появлению универсальных домашних роботов, способных помогать нам в повседневной жизни без сложного программирования и адаптации к каждому дому.
Команда Physical Intelligence представила новую модель для робот π-0.5, которая показывает невиданные ранее способности к обобщению-робот может убирать квартиры и дома, которые никогда не видел в тренировочных данных.
Ключевой прорыв - роботы больше не привязаны к контролируемым средам.
Современные роботы обычно работают только в хорошо изученных условиях (фабрики, склады), где объекты и их расположение строго определены. Даже впечатляющие демонстрации сложных манипуляций происходят в тех же или очень похожих средах, где проводилось обучение.
π-0.5 меняет правила игры — робот способен:
- Убирать посуду в совершенно новых кухнях
- Заправлять кровати в незнакомых спальнях
- Реагировать на вмешательство человека
- Понимать команды разного уровня детализации
Как им это удалось?
1. Смешение разнородных данных-модель обучалась одновременно на:
•Мультимодальных веб-данных
•Данных от различных типов роботов
•Данных из множества разнообразных сред
2. Усовершенствованный рецепт обучения-предварительное обучение с предсказанием следующего токена и доводка с сопоставлением потоков.
3. Иерархическое мышление-модель сначала планирует высокоуровневые действия, затем преобразует их в конкретные моторные команды — подобно "внутреннему голосу" человека
Результаты - при обучении на данных из 100 различных сред, π-0.5 достигает производительности, сравнимой с моделями, которые специально обучались на тестовых средах!
π-0.5 опирается на предыдущие разработки компании:
π0: первый "GPT для роботов".
FAST: революционный метод токенизации действий.
Hi Robot: система с "внутренним голосом" по модели Канемана.
Модель уже протестирована в реальных условиях.Команда проверила систему в 3-х арендованных домах и специальных тестовых помещениях, которые не встречались в обучающих данных. Робот показал способность выполнять ежедневные задачи, хотя и не без ошибок.
"π-0.5 далека от совершенства, но она демонстрирует гибкость и находчивость, напоминающую человеческий подход к новым задачам", — отмечают исследователи.
Мы становимся на шаг ближе к появлению универсальных домашних роботов, способных помогать нам в повседневной жизни без сложного программирования и адаптации к каждому дому.
Команда Physical Intelligence представила новую модель для робот π-0.5, которая показывает невиданные ранее способности к обобщению-робот может убирать квартиры и дома, которые никогда не видел в тренировочных данных.
Ключевой прорыв - роботы больше не привязаны к контролируемым средам.
Современные роботы обычно работают только в хорошо изученных условиях (фабрики, склады), где объекты и их расположение строго определены. Даже впечатляющие демонстрации сложных манипуляций происходят в тех же или очень похожих средах, где проводилось обучение.
π-0.5 меняет правила игры — робот способен:
- Убирать посуду в совершенно новых кухнях
- Заправлять кровати в незнакомых спальнях
- Реагировать на вмешательство человека
- Понимать команды разного уровня детализации
Как им это удалось?
1. Смешение разнородных данных-модель обучалась одновременно на:
•Мультимодальных веб-данных
•Данных от различных типов роботов
•Данных из множества разнообразных сред
2. Усовершенствованный рецепт обучения-предварительное обучение с предсказанием следующего токена и доводка с сопоставлением потоков.
3. Иерархическое мышление-модель сначала планирует высокоуровневые действия, затем преобразует их в конкретные моторные команды — подобно "внутреннему голосу" человека
Результаты - при обучении на данных из 100 различных сред, π-0.5 достигает производительности, сравнимой с моделями, которые специально обучались на тестовых средах!
π-0.5 опирается на предыдущие разработки компании:
π0: первый "GPT для роботов".
FAST: революционный метод токенизации действий.
Hi Robot: система с "внутренним голосом" по модели Канемана.
Модель уже протестирована в реальных условиях.Команда проверила систему в 3-х арендованных домах и специальных тестовых помещениях, которые не встречались в обучающих данных. Робот показал способность выполнять ежедневные задачи, хотя и не без ошибок.
"π-0.5 далека от совершенства, но она демонстрирует гибкость и находчивость, напоминающую человеческий подход к новым задачам", — отмечают исследователи.