Google’ning DeepMind bo‘limidagi robototexnika guruhi robotlarga odamlar atrofidagi vazifalarni bajarishda tezroq qaror qabul qilish hamda samaraliroq va xavfsizroq harakat qilishda yordam beradigan uchta yangi mahsulotni taqdim etdi.
AutoRT ma'lumotlar yig'ish tizimi vizual til modeli (VLM) va katta til modeli (LLM) ga asoslangan - ular robotlarga atrof-muhitni baholash, notanish vaziyatlarga moslashish va vazifalarni bajarish bo'yicha qaror qabul qilishda yordam beradi. VLM atrof-muhitni tahlil qilish va ko'rish doirasidagi ob'ektlarni tanib olish uchun ishlatiladi, LLM esa vazifalarning ijodiy bajarilishi uchun javobgardir. AutoRT-ning eng muhim yangiligi LLM blokidagi "Robot Konstitutsiyalari" - xavfsizlikka yo'naltirilgan buyruqlar paydo bo'ldi, ular mashinaga odamlar, hayvonlar, o'tkir narsalar va hatto elektr jihozlari bilan bog'liq bo'lgan vazifalarni tanlashdan qochish kerakligini aytadi. Qo'shimcha xavfsizlik maqsadida, bo'g'inlardagi kuch ma'lum bir chegaradan oshib ketganda, ish to'xtash uchun dasturlashtirilgan; va ularning dizayni endi favqulodda vaziyatlarda foydalanishi mumkin bo'lgan qo'shimcha jismoniy kalitga ega.
Oxirgi yetti oy ichida Google oʻzining toʻrtta ofis binosida AutoRT tizimi bilan 53 ta ish joyini joylashtirdi va 77 2 dan ortiq test oʻtkazdi. Mashinalarning ba'zilari operatorlar tomonidan masofadan turib boshqarildi, boshqalari esa berilgan algoritm asosida yoki Robotik Transformator (RT-XNUMX) AI modelidan foydalangan holda vazifalarni avtonom tarzda bajardi. Hozircha bu robotlarning barchasi juda oddiy ko'rinishga ega: ular mobil bazadagi manipulyator a'zolar va vaziyatni baholash uchun kameralar.
Ikkinchi yangilik RT-2 modelining ishlashini optimallashtirishga qaratilgan SARA-RT (Robotexnika transformatorlari uchun o‘z-o‘zidan moslashuvchi mustahkam e’tibor) tizimi bo‘ldi. Tadqiqotchilarning aniqlashicha, kiritilgan ma’lumotlarni ikki barobarga oshirish, masalan, kameralar ruxsatini oshirish orqali robotning hisoblash resurslariga bo‘lgan ehtiyoji to‘rt barobar ortadi. Ushbu muammo sun'iy intellektni nozik sozlashning yangi usuli yordamida hal qilindi - bu usul hisoblash resurslariga bo'lgan ehtiyojning kvadratik o'sishini deyarli chiziqli holatga aylantiradi. Shu sababli, model oldingi sifatni saqlab, tezroq ishlaydi.
Nihoyat, Google DeepMind muhandislari RT-Trajectory AI modelini ishlab chiqdi, bu esa robotlarni muayyan vazifalarni bajarishga o‘rgatish imkonini beradi. Vazifani qo'ygandan so'ng, operatorning o'zi uning bajarilishi namunasini namoyish etadi, RT-Trajectory inson tomonidan belgilangan harakat traektoriyasini tahlil qiladi va uni robotning harakatlariga moslashtiradi.
Shuningdek o'qing: