Google компаниясының DeepMind бөлімшесінің робототехника тобы роботтарға тезірек шешім қабылдауға және адамдардың айналасындағы тапсырмаларды орындау кезінде тиімдірек және қауіпсіз әрекет етуге көмектесетін үш жаңа өнімді таныстырды.
AutoRT деректер жинау жүйесі визуалды тіл үлгісіне (VLM) және үлкен тіл үлгісіне (LLM) негізделген - олар роботтарға қоршаған ортаны бағалауға, бейтаныс жағдайларға бейімделуге және тапсырмаларды орындау туралы шешім қабылдауға көмектеседі. VLM қоршаған ортаны талдау және көру ауқымындағы объектілерді тану үшін пайдаланылады, ал LLM тапсырмалардың шығармашылық орындалуына жауап береді. AutoRT-тің ең маңызды жаңалығы «Роботтардың конституцияларының» LLM блогында пайда болуы болды - машинаға адамдарды, жануарларды, үшкір заттарды және тіпті электр құрылғыларын тартатын тапсырмаларды таңдаудан аулақ болуға нұсқау беретін қауіпсіздікке бағытталған командалар. Қосымша қауіпсіздік мақсатында түйіспелерге түсетін күш белгілі бір шекті шектен асқанда жұмыс тоқтатылатын етіп бағдарламаланады; және олардың дизайнында адам төтенше жағдайда пайдалана алатын қосымша физикалық қосқыш бар.
Соңғы жеті айда Google өзінің төрт кеңсе ғимаратында AutoRT жүйесімен 53 жұмыс орнын орналастырды және 77 2-нан астам сынақ жүргізді. Кейбір машиналарды операторлар қашықтан басқарды, ал басқалары тапсырмаларды берілген алгоритм негізінде немесе Robotic Transformer (RT-XNUMX) AI моделін пайдалану арқылы автономды түрде орындады. Әзірге бұл роботтардың барлығының сыртқы түрі өте қарапайым: олар жылжымалы негіздегі манипуляторлар және жағдайды бағалауға арналған камералар.
Екінші жаңалық RT-2 моделінің жұмысын оңтайландыруға бағытталған SARA-RT (Robotics Transformers Self-Adaptive Robust Attention) жүйесі болды. Зерттеушілер кіріс деректерін екі есе ұлғайту арқылы, мысалы, камералардың ажыратымдылығын арттыру арқылы роботтың есептеу ресурстарына қажеттілігі төрт есе артады деп тапты. Бұл мәселе AI-ны дәл баптаудың жаңа әдісімен шешілді - бұл әдіс есептеу ресурстарына қажеттіліктің квадраттық өсуін дерлік сызықтыға айналдырады. Осының арқасында модель бұрынғы сапаны сақтай отырып, жылдамырақ жұмыс істейді.
Соңында, Google DeepMind инженерлері арнайы тапсырмаларды орындау үшін роботтарды оқытуды жеңілдететін RT-Trajectory AI моделін әзірледі. Тапсырманы қойғаннан кейін оператордың өзі оның орындалу үлгісін көрсетеді, RT-Trajectory адам белгілеген қозғалыс траекториясын талдап, оны роботтың әрекетіне бейімдейді.
Сондай-ақ оқыңыз: