Вт, 16 апреля, 2024

RT-X: Скачок в робототехнике с 50-процентным увеличением производительности

Tractable raises $60M to grow in accident - robot recovery

Быстрый взгляд

— Начало проекта RT-X: Запущенный в 2023 году, этот глобальный проект направлен на создание роботизированного мозга общего назначения. В проекте участвуют Google, Калифорнийский университет в Беркли и 32 другие лаборатории робототехники.

— Основная задача: Преодоление пробела в применении генеративного ИИ в робототехнике из-за нехватки данных о взаимодействии роботов через Интернет.

— Ключевые результаты: Одна нейронная сеть обучена на обширном наборе данных из почти миллиона испытаний роботов. Она может эффективно управлять различными роботами, демонстрируя 50-процентное улучшение производительности в тестах.

— Потенциал будущего: Проект намекает на будущее, в котором роботы смогут выполнять сложные задачи с минимальным специальным обучением. В основе проекта лежит сочетание данных из Интернета и опыта роботов.

— Синергия LLM и робототехники: Интеграция языковых моделей с робототехникой открывает новые возможности для улучшения понимания роботов, но также сопряжена с определенными трудностями и рисками.

Амбициозный проект RT-X, стартующий в 2023 году, знаменует собой значительный скачок в области робототехники и искусственного интеллекта. Проект, возглавляемый Google и Калифорнийским университетом в Беркли, а также международным консорциумом из 32 робототехнических лабораторий, призван положить начало новой эре роботов общего назначения. Проект RT-X призван преодолеть традиционные ограничения, связанные с отсутствием данных о взаимодействии роботов через Интернет, и объединить опыт множества роботов в единую нейронную сеть.

В основе этой инициативы лежит базовая формула, объединяющая большие нейронные сети с обширными массивами данных, собранных из Интернета, что позволяет расширить спектр возможностей ИИ. Однако проблема робототехники заключалась в скудных данных о взаимодействии роботов, что ограничивало применение этой мощной формулы — до сих пор.

Прорыв RT-X: Разные роботы, один мозг

Подход проекта RT-X является новаторским. Его цель — дать возможность одной нейронной сети управлять разнообразными роботами, что называется кросс-эмодиментом. В проекте используется набор данных, включающий около миллиона испытаний роботов. В этих испытаниях участвуют 22 типа роботов, около 500 навыков и взаимодействие с тысячами объектов. Первые результаты свидетельствуют о значительном улучшении. В частности, простые методы машинного обучения в сочетании с большими моделями и наборами данных могут значительно улучшить адаптивность роботов. Это улучшение основано исключительно на наблюдениях с камеры.

Оценка проекта проводилась в ходе испытаний в пяти лабораториях. Эти тесты подчеркнули успех проекта. Они выявили заметное улучшение на 50 % по сравнению с традиционными лабораторными методами. Этот успех подчеркивает огромный потенциал объединения разнообразного опыта робототехники. Таким образом, повышается эффективность работы в различных условиях.

Масштабирование робототехники с помощью интернет-данных

Стратегическим шагом проекта является интеграция моделей языка зрения в масштабе Интернета с данными робототехники. Такая интеграция позволяет роботам выполнять действия в ответ на визуальные и текстовые подсказки. Этот новый подход был оценен на примере мобильного робота-манипулятора Google. Он показал многообещающие результаты в тестах на обобщение, включая пространственное мышление и базовые математические задачи.

В перспективе проект RT-X уделяет большое внимание сотрудничеству с сообществом. Он также нацелен на расширение базы данных для дальнейших исследований в области сбора разнообразных данных, интеграции датчиков и моделирования сложного поведения. Потенциал больших межэмбриологических моделей для революции в робототехнике огромен. В перспективе это позволит роботам настраиваться на выполнение конкретных задач с минимальными дополнительными затратами.

Будущее робототехники: LLM встречаются с физическими задачами

Синергия между большими языковыми моделями (БЯМ) и робототехникой открывает захватывающие возможности для будущего интеллектуальных машин. Например, прототип Levatas — собака-робот, способная понимать команды на естественном языке для промышленного применения, — демонстрирует практическую пользу интеграции LLM с робототехникой.

По мере развития проекта RT-X он будет занимать передовые позиции в определении возможностей робототехники, преодолевая разрыв между цифровым интеллектом и физическим взаимодействием. Несмотря на то что дальнейший путь сопряжен с трудностями, совместные усилия мирового исследовательского сообщества обещают открыть беспрецедентные возможности в области робототехники и ИИ.

YOU MAY ALSO LIKE

Cryptocurrency

В постоянно меняющемся мире криптовалют в разных странах наблюдаются различные модели и

Bitcoin Could Reach $100,000 Within a Year

В динамичном мире криптовалют Bitcoin остается одним из ключевых объектов для инвестиций.

Dollar Index Almost Reached its Highest Point Since April 

Курс доллара США отскочил от пятимесячного минимума в декабре, вызвав спекуляции о

COMMENTS

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

User Review
  • Support
    Sending
  • Platform
    Sending
  • Spreads
    Sending
  • Trading Instument
    Sending

Новости брокеров

Финансовые инструменты TipRanks вышли на грузинский рынок

TBC Capital, известная финансовая компания в Грузии, включила эксклюзивные финансовые инструменты TipRanks в свою платформу. Новая разработка позволила расширить предложения для своих клиентов за счет элитной финансовой информации и инструментов. TipRanks рекламирует свой

Новости брокеров

Финансовые инструменты TipRanks вышли на грузинский рынок

TBC Capital, известная финансовая компания в Грузии, включила эксклюзивные финансовые инструменты TipRanks в свою платформу. Новая разработка позволила расширить предложения для своих клиентов за счет элитной финансовой информации и инструментов. TipRanks рекламирует свой сервис