«Одна модель, один інтерфейс даних, будь-яке тіло»: OM-1 від Reward AI навчається маніпуляціям безпосередньо у людей
Штучний інтелект винагороджує ввів OM-1, універсальна базова модель робота, розроблена для отримання фізичного інтелекту безпосередньо з даних про маніпуляції людиною. Компанія стверджує, що система може узагальнювати нульовий результат для всіх корпусів роботів, включаючи настільні маніпулятори, промислові маніпулятори та гуманоїдів, без даних телеоперації, навчання на роботові або точного налаштування конкретного робота.
Основою системи є Omnibody Hand – портативний пристрій із сімома ступенями свободи, побудований на основі попереднього дослідження команди вчених зі Стенфорда, DexCap. Замість того, щоб відтворювати людську кисть суглоб за суглобом, кисть розроблена з урахуванням функціональних можливостей: вибору корисних точок контакту, переорієнтації об'єктів на долоні та плавного переходу між точним та потужним захопленням. Ергономічна посадка враховує варіації розміру кисті та пропорцій пальців, гарантуючи, що записані рухи відображають природну, некомпенсовану поведінку людини.
Поверх цього розташовано шар «Єдиного інтерфейсу даних», який поєднує високочастотний тактильний зворотний зв’язок, датчики наближення, внутрішні камери з глобальним затвором та електромагнітне відстеження поз рук для зйомки демонстрацій у повному людському темпі. Компанія повідомляє, що доповнення візуально-інерційного відстеження електромагнітним датчиком зменшило середню похибку перевищення на 60% на високій швидкості в контрольованих випробуваннях, а дані про силу записуються вздовж траєкторій, тому демонстрації кодують як шлях, так і зусилля, що за ним стоять.
Навчання у людей, а не у роботів
OM-1 навчається виключно на даних, отриманих від людини. Згідно з Reward AI, під час навчання не використовується ні телеоперація, ні досвід роботи на самому роботі; натомість політика вчиться генерувати дії робота безпосередньо з рухів людини, перетворюючи те, що команда описує як підсвідомий фізичний інтелект, в єдину уніфіковану модель. Оскільки всі демонстрації надходять через один і той самий інтерфейс даних, попереднє та наступне навчання об'єднуються в один етап — нові дані не потребують повторного збору та окремого конвеєра навчання для кожного робота, завдання чи розгортання.
Архітектурно OM-1 обробляє кожну сенсорну модальність — зображення, тактильні сигнали, близькість між пальцями та траєкторії поз рук — з її власною частотою дискретизації, зберігаючи високочастотні контактні сигнали поряд з повільнішим візуальним контекстом. Часова історія цих потоків дозволяє політиці міркувати про те, як розвиваються контакт і прогрес завдання. Під ним, рівень керування на основі навчання з підкріпленням, що працює на високій частоті, перетворює дії на активацію для будь-якого заданого тіла, компенсуючи динаміку, перешкоди та системні затримки, одночасно оптимізуючи переходи між послідовними прогнозами політик, щоб забезпечити плавність руху на високій швидкості.
У своєму висновку компанія заявляє, що OM-1 може вирішувати абсолютно нові завдання, включаючи складну динаміку та довгострокові дослідження, використовуючи менш ніж 30 хвилин даних. Якщо цей підхід буде підтверджено, він позиціонує захоплення, сенсорне сприйняття, навчання, логічний висновок та керування людьми як єдиний інтегрований стек, який компанія вважає перспективним для робототехнічного обладнання, яке ще не розроблено.
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Аліса, відданий журналіст на MPost, спеціалізується на криптовалюті, штучному інтелекті, інвестиціях та широкій сфері Web3. З гострим поглядом на нові тенденції та технології, вона надає всебічне висвітлення, щоб інформувати та залучати читачів до постійно змінюваного ландшафту цифрових фінансів.
інші статті
Аліса, відданий журналіст на MPost, спеціалізується на криптовалюті, штучному інтелекті, інвестиціях та широкій сфері Web3. З гострим поглядом на нові тенденції та технології, вона надає всебічне висвітлення, щоб інформувати та залучати читачів до постійно змінюваного ландшафту цифрових фінансів.
