Этот пост добавлен читателем Naked Science в раздел «Сообщество». Узнайте как это сделать по ссылке.

1

Китайская модель Maxwell возглавила мировой рейтинг нейросетей для выполнения физических задач

Новая модель воплощенного искусственного интеллекта Maxwell, разработанная Институтом искусственного интеллекта для промышленности Китайской академии наук, заняла первое место в международном рейтинге Meta-World, оценивающем способность роботов выполнять физические задачи.

Maxwell выполняет задачи в Meta-World  / ©  Meta-World
Maxwell выполняет задачи в Meta-World / © Meta-World

Maxwell получила 91,9 балла — это самый высокий результат за всю историю тестирования на данном симуляционном бенчмарке. Meta-World был создан исследователями Стэнфордского университета, Калифорнийского университета в Беркли и других научных учреждений для оценки того, насколько хорошо роботы справляются с 50 повседневными физическими задачами. В их число входят захват и перенос предметов, открывание дверей и использование выдвижных ящиков.

В тестировании участвуют ведущие исследовательские команды со всего мира, включая Physical Intelligence, Google DeepMind, Alibaba, Meituan, Университет Карнеги — Меллона, Массачусетский технологический институт, Кембриджский университет и Toyota Research Institute.

Среди последних участников, представивших свои результаты в июле, второе место заняла модель FabriVLA, разработанная базирующейся в Шэньчжэне компанией Youibot. Она набрала 90 баллов. Третьей стала SUREFlow, созданная исследователями из Национального университета Кенпук в Южной Корее, — 88,3 балла.

Результаты показали, насколько быстро развиваются большие модели, предназначенные для управления физическими действиями. Помимо способности обрабатывать информацию и вести диалог, такие системы учатся взаимодействовать с реальным физическим миром.

Современные роботы уже способны выполнять чрезвычайно точные операции на производственных линиях. Однако даже самая сложная работа зачастую выполняется в строго заданных условиях и по заранее запрограммированным командам. Чтобы роботы действительно смогли работать в повседневной среде, самостоятельно выполнять различные задачи и адаптироваться к новым условиям, им необходимо научиться понимать физический мир. Для выполнения задания в Meta-World модель должна определить пространственное положение объектов и цели, выполнить последовательность действий — например, приблизиться к объекту, захватить его и переместить — а затем скорректировать свои действия в зависимости от физического контакта с окружающими предметами.

Помимо высокого результата в бенчмарке, Maxwell способна выполнять более 200 задач без дополнительного дообучения. Среди них — перемещение объектов, изменение их положения, а также управление переключателями и различными контейнерами.

В демонстрациях Maxwell переносила гайку на заданный штырь, использовала ручку для открытия дверцы шкафа и ящиков, а также захватывала предметы и переносила их из одного контейнера в другой. Команда также испытала модель в среде LIBERO — симуляторе, ориентированном преимущественно на выполнение последовательных операций. Там Maxwell продемонстрировала способность объединять несколько действий в различных сценариях: включать плиту и ставить на нее чайник, помещать чашку в микроволновую печь, класть книгу в коробку для хранения и убирать шоколад в ящик. Коэффициент успешного выполнения заданий составил 99,1 процента.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl (Cmd) + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Дзен и в последнюю очередь на VK

Комментарии

Написать комментарий
Предстоящие мероприятия
[miniorange_social_login]