Подразделение Google DeepMind, которое занимается развитием искусственного интеллекта, представило новые технологии, предназначенные для повышения скорости, эффективности и безопасности деятельности роботов в реальных условиях.
Основное нововведение — система сбора данных AutoRT, которая включает в себя «Конституцию робота», частично основанную на трех законах робототехники, сформулированных писателем-фантастом Айзеком Азимовым.
«Конституция» представляет собой набор подсказок для пользователя, которыми следует пользоваться для обеспечения безопасной работы робота. Согласно им, прежде всего, машина не должна причинять вред человеку. Кроме того, предусмотрены ограничения, связанные с взаимодействием роботов с животными, острыми предметами и электроприборами.
AutoRT также включает в себя систему практической защиты, которая автоматически останавливает робота, если нагрузка на его суставы превышает заданный в характеристиках порог.
При этом AutoRT — это, все-таки система сбора данных. Она использует потенциал больших языковых моделей (LLM) и моделей визуального языка (VLM) для того, чтобы роботы учились понимать не только саму задачу, но и цель, которую преследует ее выполнение. VLM используется для понимания роботом окружающей среды, а LLM — для выполнения им творческих задач.
В ходе тестов в реальных условиях система управляла одновременно более, чем 20 роботами в офисных зданиях. AutoRT собрала данные о 77 тысячах испытательных запусках, в рамках которых машины выполнили 6650 уникальных задач.
Еще одна новинка — SARA-RT — самоадаптирующаяся система управления роботами-трансформерами. Аппараты под ее контролем оказались на 10,6% точнее и на 14% быстрее предыдущих моделей. Главная особенность системы — уменьшение необходимых вычислительных мощностей, которые могут потребоваться при установке на робота дополнительных модулей и устройств. Достигается это с помощью так называемого «повышающего обучения», в рамках которого квадратичная сложность преобразуется в линейную. При этом преобразование не только увеличивает скорость работы робота, но и сохраняет ее качество.
RT-Trajecture — третья система, которая помогает роботам обобщать полученную информацию. Она автоматически добавляет визуализацию движений машины при выполнении тех или иных задач. На видео RT-Trajecture накладывает двумерную схему. Вместе эти визуальные контуры дают наглядные подсказки для осваивания правил управления роботами.
Система довела показатель успешности выполнения задач до 63% по сравнению с 29% у более ранних версий.
RT-Trajecture может не только фиксировать действия робота, но и запоминать выполнение желаемых задач самим человеком, а также понимать нарисованные от руки эскизы, сообщают разработчики.
Ранее «Мир робототехники» писал, что Google представила свою самую передовую технологию преобразования текста в изображение. Новая нейросеть Imagen 2, по словам разработчиков, может генерировать изображения на абсолютно новом уровне реализма, потому что лучше понимает взаимосвязь между словами и образами.
