Google Hirdetés

Robotok univerzális agya

A Skild forradalmi robot-AI megközelítése egyetlen algoritmussal képes irányítani számtalan fizikai robotot, ami általános adaptációs képességet biztosít a Skild Brain modellnek. A LocoFormer kísérleti változat akár hiányzó láb vagy extrém terepviszonyok között is képes gyorsan alkalmazkodni, hasonlóan a nyelvi modellek kontextusos tanulásához. A cég 1,5 milliárd dolláros értékeléssel és több ipari partnernél tesztelt robotkar-vezérléssel bizonyítja, hogy a fizikai szuperintelligencia létrejötte már megkezdődött.

&NewLine; <p><p>A Skild AI nev&udblac; startup forradalmi megközelítést alkalmaz a robotikai mesterséges intelligencia modellek képzésében&period; Míg a hagyományos módszerek – mint a távirányítás vagy szimulációs tanulás – korlátozott adatmennyiséget produkálnak&comma; a Skild egyetlen algoritmust képez ki&comma; amely különböz&odblac; fizikai robotok széles skáláján képes elsajátítani a mozgáskontrollt&period; Az így létrejöv&odblac; Skild Brain modell képes általánosítani&comma; beleértve olyan robotformákat is&comma; amelyekkel a képzés során nem találkozott&period; A kutatók egy kisebb változatot&comma; a LocoFormer-t is létrehozták&comma; amely képes gyorsan alkalmazkodni extrém helyzetekhez – mint elvesztett lábak vagy veszélyes terep – úgy&comma; hogy a meglév&odblac; tudását alkalmazza az új helyzetre&period;<&sol;p><p>A modell képzése agresszív tartományrandomizáción és nagy lépték&udblac; meger&odblac;sítéses tanuláson alapul&comma; amely során procedurálisan generált robotváltozatokon tesztelik az algoritmust&period; Kísérleteikben sikerült két- és négy lábon járó&comma; a képzésben nem szerepl&odblac; robotokat irányítani&comma; de még az is el&odblac;fordult&comma; hogy egy négy lábú robot hátsó lábaira állva emberszer&udblac;en kezdett járni&period; A LocoFormer folyamatosan tanul a tapasztalatokból – például az esésekb&odblac;l – és képes reprezentációit újratervezni morfológiai változások&comma; motorhibák vagy tömegváltozások esetén&period;<&sol;p><p>A cég ugyanezt a megközelítést teszteli robotkarok manipulációs feladataira is&comma; ahol a Skild Brain ismeretlen hardverek irányítására és hirtelen környezeti változásokra &lpar;pl&period; világítás csökkenés&rpar; való alkalmazkodásra is képes&period; A startup már együttm&udblac;ködik robotkarokat használó vállalatokkal&comma; és 2024-ben 300 millió dolláros finanszírozást szerzett&comma; 1&comma;5 milliárd dolláros értékelés mellett&period; Pathak alapító szerint az eredmények egyfajta fizikai szuperintelligencia csíráit mutatják&comma; ami más cégek &lpar;pl&period; Toyota Research Institute&comma; Physical Intelligence&rpar; versenyét is ösztönzi az általánosabb robot-A modellek fejlesztésében&period;<&sol;p><br><&sol;p>&NewLine; <p>Ez a cikk a Neural News AI &lpar;V1&rpar; verziójával készült&period;<&sol;p>&NewLine; <p>Forrás&colon; <a href&equals;"https&colon;&sol;&sol;www&period;wired&period;com&sol;story&sol;this-ai-powered-robot-keeps-going-even-if-you-attack-it-with-a-chainsaw&sol;" target&equals;"&lowbar;blank" rel&equals;"noopener noreferrer">https&colon;&sol;&sol;www&period;wired&period;com&sol;story&sol;this-ai-powered-robot-keeps-going-even-if-you-attack-it-with-a-chainsaw&sol;<&sol;a>&period;<&sol;p>&NewLine; <p>A képet <a href&equals;"https&colon;&sol;&sol;unsplash&period;com&sol;photos&sol;a-room-with-many-machines-kE0JmtbvXxM" target&equals;"&lowbar;blank" rel&equals;"noopener noreferrer">ZHENYU LUO<&sol;a> készítette&comma; mely az <a href&equals;"https&colon;&sol;&sol;unsplash&period;com&sol;&commat;mrnuclear" target&equals;"&lowbar;blank" rel&equals;"noopener noreferrer">Unsplash<&sol;a>-on található&period;<&sol;p>&NewLine;

Hírdetés