Google'дун DeepMind бөлүмүндөгү робототехника тобу роботторго тезирээк чечим кабыл алууга жана адамдардын айланасындагы тапшырмаларды аткарууда эффективдүү жана коопсуз иш-аракет кылууга жардам бере турган үч жаңы продуктуну көрсөттү.
AutoRTтин маалымат чогултуу системасы визуалдык тил моделине (VLM) жана чоң тил моделине (LLM) негизделген - алар роботторго айлана-чөйрөнү баалоого, бейтааныш кырдаалдарга көнүүгө жана тапшырмаларды аткаруу боюнча чечим кабыл алууга жардам берет. VLM айлана-чөйрөнү талдоо жана көрүү диапазонундагы объекттерди таануу үчүн колдонулат, ал эми LLM тапшырмаларды чыгармачылык менен аткаруу үчүн жооптуу. AutoRTтин эң маанилүү инновациясы "Роботтун Конституциясынын" LLM блогунда пайда болушу болду - машинага адамдарды, жаныбарларды, учтуу нерселерди жана ал тургай электр шаймандарын камтыган тапшырмаларды тандоодон качууга буйрук берген коопсуздукка багытталган командалар. Кошумча коопсуздук максатында, муундарга болгон күч белгилүү бир чектен ашканда жумуш токтоп калууга программаланган; жана алардын дизайнында азыр адам өзгөчө кырдаалда колдоно турган кошумча физикалык өчүргүч бар.
Акыркы жети айдын ичинде Google төрт кеңсе имаратында AutoRT тутуму менен 53 жумуш орунун орнотту жана 77ден ашык сыноолорду өткөрдү. Кээ бир машиналар операторлор тарабынан алыстан башкарылса, башкалары берилген алгоритмдин негизинде же Robotic Transformer (RT-2) AI моделин колдонуу менен өз алдынча тапшырмаларды аткарышкан. Азырынча бул роботтордун баары өтө жөнөкөй көрүнүшкө ээ: алар мобилдик базадагы манипуляторлор жана кырдаалды баалоо үчүн камералар.
Экинчи инновация RT-2 моделинин иштешин оптималдаштырууга багытталган SARA-RT (Self-Adaptive Robust Attention for Robotics Transformers) системасы болду. Изилдөөчүлөр киргизилген маалыматтарды эки эсеге көбөйтүү менен, мисалы, камералардын чечүүчүлүгүн жогорулатуу менен роботтун эсептөө ресурстарына болгон муктаждыгы төрт эсе көбөйөрүн аныкташкан. Бул маселе AI-ны такташтыруунун жаңы ыкмасы менен чечилди - бул ыкма эсептөө ресурстарына болгон муктаждыктын квадраттык өсүшүн дээрлик сызыктууга айлантат. Ушундан улам модель мурунку сапатын сактап, тезирээк иштейт.
Акырында, Google DeepMind инженерлери RT-Trajectory AI моделин иштеп чыгышты, ал роботторду белгилүү бир тапшырмаларды аткарууга оңойлошот. Тапшырма койгондон кийин оператор өзү анын аткарылышынын үлгүсүн көрсөтөт, RT-Trajectory адам койгон кыймыл траекториясын талдап, аны роботтун аракеттерине ылайыкташтырат.
Ошондой эле окуңуз: