Стартап в области робототехники, основанный исследователями из Университета Цинхуа и Гарвардского университета, представил робота, который, по их утверждению, является «роботом с нулевыми данными» — машиной, способной осваивать задачи физического манипулирования без предварительно собранных обучающих данных, эталонных траекторий или визуальных моделей.
Компания Acorn Robot, основанная доктором Цзян Яо — получившим степень PhD в области машиностроения в Цинхуа и прошедшим постдокторскую стажировку в области нейронаук в Гарварде, — разработала робота, использующего бортовую автономную модель принятия решений под названием «Natus», что расшифровывается как «инстинктивно управляемое поведенческое проявление» (instinct-driven behavioral emergence). Система обучается исключительно посредством физического метода проб и ошибок, выполняя задачи, терпя неудачи и самокорректируясь в режиме реального времени.
Аппаратное обеспечение робота поразительно минималистично. Он использует лишь простой промышленный параллельный захват с одной степенью свободы, оснащенный двумя клиновидными черными челюстями с тактильными датчиками на их внутренних поверхностях. Отсутствуют внешняя камера, облачный ИИ и конвейер для обучающих данных. Несмотря на эти ограничения, робот способен выполнять на удивление ловкие задачи.
В ходе демонстрации робот поднимает кредитную карту, лежащую плашмя на столе, — задача, которая традиционно представляет большую сложность для промышленных захватов. Он добивается этого, упирая одну челюсть в край карты и используя поверхность стола как точку опоры для подъема. Системе обычно требуется от восьми до девяти попыток, прежде чем она обнаружит эффективную стратегию посредством самонаправляемого экспериментирования.
По данным компании, технология уже прошла стадию подтверждения концепции на одном из ведущих косметических предприятий Китая и достигла масштабируемого внедрения. Acorn Robot нацелена на сценарии гибкого производства B-сегмента, где критическим узким местом является адаптивность, а не объем данных.
Доктор Цзян утверждает, что современные основные подходы к воплощенному ИИ (embodied AI), включая модели «зрение-язык-действие» (vision-language-action models), мировые модели (world models) и обучение на основе симуляции, сталкиваются с фундаментальными проблемами при реальном физическом взаимодействии. Непредсказуемые контактные силы и различия в аппаратном обеспечении отдельных роботов делают подходы, управляемые данными, «невосполнимой бездонной ямой», считает он.
«Не существует универсально лучшей модели, — заявил Цзян. — Есть только модель, наилучшим образом адаптированная к конкретному роботу».
Подход с нулевыми данными представляет собой философский отход от парадигмы, требующей огромных объемов данных, которая доминирует в современном ИИ для робототехники, предполагая, что обучение, управляемое инстинктами на физическом оборудовании, может быть более практичным путем к универсальному роботизированному манипулированию.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
