Figūros humanoidinis robotas priima balso užsakymus, kad padėtų namuose
Figūrų įkūrėjas ir generalinis direktorius Brettas ADCOCK ketvirtadienį atskleidė naują mašininio mokymosi modelį humanoidiniams robotams. Naujienos, atvykstančios praėjus dviem savaitėms po to, kai „Adcock“ paskelbė apie „Bay Area“ robotikos firmos sprendimą atsitraukti nuo „Openai“ bendradarbiavimo, yra sutelkta į „Helix“, „generalinio“ vizijos kalbos (VLA) modelį.
VLAS yra naujas robotikos, regėjimo ir kalbos komandų, skirtų apdoroti informaciją, reiškinys. Šiuo metu geriausiai žinomas kategorijos pavyzdys yra „Google Deepmind“ RT-2, kuris robotus moko per vaizdo ir didelių kalbos modelių derinį (LLMS).
„Helix“ veikia panašiai, derinant vaizdinius duomenis ir kalbos raginimus realiu laiku valdyti robotą. Figūra rašo: „Helix rodo stiprų objektų apibendrinimą, nes galima pasiimti tūkstančius naujų namų apyvokos daiktų, turinčių skirtingų formų, dydžių, spalvų ir materialiųjų savybių, niekada anksčiau nei treniruotėse, tiesiog klausdami natūralios kalbos.“
Idealiame pasaulyje jūs galite tiesiog pasakyti robotui ką nors padaryti, ir jis tiesiog tai padarytų. Anot figūros, čia yra „Helix“. Platforma yra skirta užpildyti atotrūkį tarp regėjimo ir kalbos apdorojimo. Gavęs natūralų kalbų balso raginimą, robotas vizualiai įvertina savo aplinką ir atlieka užduotį.
Figūroje pateikiami pavyzdžiai, pavyzdžiui, „Padėkite sausainių maišą į robotą dešinėje“ arba „Gaukite sausainių maišą iš roboto kairėje ir padėkite jį į atvirą stalčius“. Abu šie pavyzdžiai apima porą robotų, dirbančių kartu. Taip yra todėl, kad „Helix“ yra skirtas valdyti du robotus vienu metu, vienas padeda kitam atlikti įvairias buities užduotis.
Paveikslas demonstruoja VLM pabrėždamas darbą, kurį įmonė atliko su savo „02 Humanoid“ robotu namų aplinkoje. Namai yra nepaprastai sudėtingi robotams, nes jiems trūksta sandėlių ir gamyklų struktūros ir nuoseklumo.
Mokymosi ir kontrolės sunkumai yra pagrindinės kliūtys, stovinčios tarp sudėtingų robotų sistemų ir namų. Šie klausimai, taip pat nuo penkių iki šešių skaitmenų kainų etiketės, yra tai, kodėl namų robotas nepriėmė pirmenybės daugumai humanoidinių robotikos kompanijų. Apskritai, požiūris yra sukurti robotus pramonės klientams, tiek pagerinant patikimumą, tiek išlaidų sumažinimą prieš kovojant su būstu. Namų darbai yra pokalbis po kelerių metų.
Kai 2024 m. „TechCrunch“ gastroliavo Figūrų įlankos biuruose, Adcockas pademonstravo keletą žingsnių, kuriuos kompanija perdavė savo humanoidą į namus. Tuo metu paaiškėjo, kad darbui nebuvo suteikta pirmenybė, nes figūroje daugiausia dėmesio skiriama darbo vietų pilotams su tokiomis korporacijomis kaip BMW.
Paskelbus ketvirtadienio „Helix“ pranešimą, figūra leidžia suprasti, kad namai turėtų būti savaime prioritetas. Tai sudėtingas ir sudėtingas aplinka išbandyti tokius mokymo modelius. Robotų mokymas atlikti sudėtingas užduotis virtuvėje, pavyzdžiui, atveria jas įvairiems veiksmams skirtingose vietose.
„Kad robotai būtų naudingi namų ūkiuose, jie turės sugebėti sukurti intelektualų naują elgesį pagal pareikalavimą, ypač tiems objektams, kurių jie dar niekada nebuvo matę“,-sako Fig. „Šiuo metu reikia mokyti robotus net ir vienam naujam elgesiui: arba valandos daktaro laipsnio ekspertų rankinio programavimo, arba tūkstančiai demonstracijų“.
Rankinis programavimas nebus mastas namo. Tiesiog yra per daug nežinomųjų. Virtuvės, gyvenamieji kambariai ir vonios kambariai labai skiriasi kiekvienoje kitoje. Tą patį galima pasakyti apie įrankius, naudojamus virimo ir valymui. Be to, žmonės palieka netvarką, pertvarko baldus ir renkasi daugybę skirtingų aplinkos apšvietimo. Šis metodas užtrunka per daug laiko ir pinigų – nors figūra tikrai turi daugybę pastarųjų.
Kitas variantas yra mokymas – ir daug jo. Robotinės rankos, išmokytos pasirinkti ir įdėti objektus į laboratorijas, dažnai naudoja šį metodą. Tai, ko nematote, yra šimtai valandų pasikartojimo, yra tai, kad demonstracinė versija būtų pakankamai tvirta, kad atliktumėte labai kintamas užduotis. Norėdami pirmą kartą pasiimti ką nors, robotas turi tai padaryti šimtus kartų praeityje.
Kaip ir tiek daug aplinkinių humanoidų robotikos, darbas „Helix“ vis dar yra labai ankstyvame etape. Žiūrovams turėtų būti pranešta, kad užkulisiuose nutinka daug darbo, kad būtų sukurtos trumpi, gerai sukurti vaizdo įrašai, matomi šiame įraše. Šiandienos pranešimas iš esmės yra įdarbinimo įrankis, skirtas pritraukti daugiau inžinierių laive, kuri padėtų išplėsti projektą.
