Toyota с научными партнерами показали новую прорывную технологию обучения роботов

Компания Toyota в сотрудничестве с MIT (Массачусетский технологический институт) и Columbia Engineering (Школа инженерных и прикладных наук Колумбийского университета) продемонстрировали впечатляющие результаты в области обучения роботов с использованием нового метода, который значительно ускоряет процесс освоения машинами новых навыков. По заявлениям представителей Toyota – эта методика представляет собой прорыв, напоминающий по своей значимости появление ChatGPT в сфере искусственного интеллекта, и "открывает новую эпоху в робототехнике".

Концепция Diffusion Policy, разработанная коллективно экспертами из Toyota, MIT и Columbia Engineering – это технология обучения, которая позволяет роботам, наблюдая за действиями человека, самостоятельно "программировать" себя для выполнения различных физических задач, адаптируясь к изменяющимся условиям.

Процесс обучения начинается с демонстрации человеком небольшого набора навыков через телеманипуляцию. Затем AI анализирует данные демонстрации, проводя тысячи симуляций для выработки оптимальных методов решения задачи. Эта методика позволяет роботу научиться выполнять новую задачу всего за несколько часов, что открывает колоссальные перспективы в области обучения искусственного интеллекта.

С помощью нового метода удалось добиться того, что роботы научились выполнять более 60 различных простых задач, большинство из которых связаны с работой на кухне. Планы компании весьма амбициозны: к концу 2024 года планируется освоить более 1000 задач, включая работу с деформируемыми объектами и жидкостями, что раньше было крайне сложной задачей для робототехники.

Цель новой концепции состоит в создании первой большой модели поведения (Large Behavior Model, LBM), которая будет аналогична ChatGPT, но для физического мира роботов. Это представляет собой огромный набор данных, позволяющий роботам взаимодействовать с физическим миром для достижения определенных результатов.

Разработка этой технологии не только ускоряет процесс обучения роботов, но и в корне меняет подход к обучению, позволяя операторам получать тактильную обратную связь от робота, что открывает новые горизонты для создания более сложных и гибких систем обучения.

Разработчики уверены, что благодаря постоянному обогащению базы данных опытом и знаниями, новый метод позволит создать роботов, способных адаптироваться к динамично меняющимся условиям и непредвиденным ситуациям, выполняя задачи с различными объектами, инструментами и в различных местах.

Прогресс в области робототехники ставит перед нами вопросы о будущем, в котором роботы будут играть всё более значимую роль, осуществляя широкий спектр задач, которые раньше могли выполнять только люди. Новая технология открывает дверь в мир невероятных возможностей и новых технологических достижений, а также поднимает вопросы о том, как будет выглядеть будущее и какие изменения нас ждут в ближайшие десятилетия.

Изображения: Toyota