Роботы-гуманоиды, финансируемые OpenAI, выполняют множество задач автономно

Гуманоиды 1X в видеоролике выглядят физически слабее по сравнению с роботами Tesla, Fig, Sanctuary или Agility. У Eve на данный момент нет ног или ловких рук. Он перемещается на платформе с колесами, а его руки представляют собой клешни. Однако это не мешает роботу демонстрировать высокую мобильность, ловкость, быстроту и точность действий.

Компания 1X также разрабатывает двуногую версию робота под названием Neo с более совершенными руками. Однако на данном этапе развития платформы эти детали несущественны. Большинство вариантов раннего использования Eve сводится к простому заданию: «возьми эту вещь и положи ее туда», для чего не требуются виртуозные движения пальцами. Ведь ноги нужны далеко не всем роботам - тем, что работают на складах и заводах с бетонными полами, где им не нужно подниматься по лестнице или переступать через препятствия, они ни к чему, колесной платформы будет вполне достаточно.

Двуногая ходьба и сложные движения пальцами для роботов не главное. Основная проблема заключается в том, чтобы заставить эти машины быстро обучаться задачам, а затем выполнять их автономно, как это делает Toyota со стационарными роботами-манипуляторами. Когда Figure 01 https://hightech.plus/2024/01/09/robot-figure-nauchilsya-sam..., как самостоятельно работать с кофемашиной, это стало большим событием. Однако когда на видео Optimus от Tesla https://m.hightech.plus/2024/01/16/-robot-tesla-optimus-nauc... рубашку, но под управлением человека-телеоператора, это было куда менее впечатляюще.

Компания обучила 30 ботов Eve ряду индивидуальных задач, используя имитационное обучение с помощью видео и телеподдержки. Они использовали изученные модели поведения для совершения определенных задач для обучения базовой модели, способной выполнять широкий набор действий. После эта базовая модель была доработана с учетом возможностей конкретной среды — складских задач или общих манипуляций с дверями. Заключительный шаг — обучение ботов конкретным бизнес-задачам, то есть выстраиванию цепочек определенных действий.

Предположительно последний этап обучения роботов будет проходить непосредственно на месте у клиентов. Как говорят в 1X, это займет всего несколько минут сбора данных и дообучения. В идеальном сценарии человек будет надевать VR-шлем и в течение некоторого времени выполнять задачу, которая будет записана. Затем с помощью глубокого обучения эта задача будет соотнесена с возможностями робота и подвергнута тысячам симуляций для проверки различных случайных факторов и исходов. После этого роботы будут готовы к выполнению своих задач. Процесс донастройки будет быстрым.

Вице-президент 1X по искусственному интеллекту Эрик Джанг сообщает, что за последний год они разработали механизм обработки данных для решения универсальных задач мобильного манипулирования. Компания планирует нанять больше исследователей и разработчиков искусственного интеллекта для расширения команды и увеличения числа роботов для дальнейшего совершенствования программной платформы в 10 раз - до 300 единиц.