Этот робот с AI продолжает идти, даже если вы атакуете его бензопилой

По словам Патака, существующие методы обучения роботизированных моделей ИИ, такие как алгоритмы, научились контролировать конкретную систему посредством телеоптации или моделирования, не генерируют достаточного количества данных.

Вместо этого подход Skild состоит в том, чтобы один алгоритм научился контролировать большое количество различных физических роботов в широком диапазоне задач. Со временем это создает модель, которую компания называет мозгом скильда, с более общей способностью адаптироваться к различным физическим формам, включая те, которых она никогда не видела раньше. Исследователи создали меньшую версию модели, называемую LocoFormer, для академической статьи с описанием его подхода.

Модель также предназначена для быстрого адаптации к новой ситуации, такой как отсутствующая нога или коварная новая местность, выяснение того, как применить то, что она научилась к своему новому затруднению. Pathak сравнивает подход к тому, как крупные языковые модели могут принять особенно сложные проблемы, разбивая его и подав свои обсуждения обратно в свое собственное окно контекста-подход, известный как In-Context Learning.

Другие компании, включая Исследовательский институт Toyota и соперник стартап под названием физический интеллекттакже участвуют в гонках за разработку более широких моделей робота. Однако скидр необычен в том, как он создает модели, которые обобщаются по многим различным видам оборудования.

В одном эксперименте команда скиджа обучила свой алгоритм контролировать большое количество ходячих роботов разных форм. Когда алгоритм проводился на реальных двух- и четвероногих роботах- системах, не включенных в учебные данные- он смог контролировать их движения и заставить их ходить.

В какой-то момент команда обнаружила, что четвероногий робот, управляющий вспомогательным мозгом компании, быстро адаптируется, когда он будет помещен на задние ножки. Поскольку он ощущает землю под задними ногами, алгоритм управляет роботом собакой, как будто она была гуманоидом, когда он прогуливался по задним ногам.

Алгоритм универсалиста также может адаптировать экстремальные изменения к форме робота – когда, например, его ноги были связаны, отрезаны или изменены, чтобы стать дольше. Команда также попробовала дезактивировать два двигателя на четвероногих роботе с колесами, а также ногами. Робот смог адаптироваться, балансируя на двух колесах, таких как неустойчивый велосипед.

Скилд тестирует тот же подход для манипуляции с роботами. Он обучил мозг скиджа на ряд моделируемых рук робота и обнаружил, что полученная модель может контролировать незнакомое оборудование и адаптироваться к внезапным изменениям в окружающей среде, как уменьшение освещения. По словам Патхака, стартап уже работает с некоторыми компаниями, которые используют роботы. В 2024 году компания собрала 300 миллионов долларов в раунде, который оценил компанию в 1,5 миллиарда долларов.

Патхак говорит, что результаты могут показаться для некоторых жуткими, но для него они показывают искры своего рода физическую суперинтеллигентность для роботов. «Это так интересно для меня лично, чувак», – говорит он.

Что вы думаете о многоталентном мозге робота Skild? Отправить электронное письмо [email protected] чтобы сообщить мне.

Это издание Будет рыцарь Ай -лабораторный информационный бюллетеньПолем Прочитайте предыдущие информационные бюллетени здесь.