Калифорнийская компания Dyna Robotics представила новую модель роботов DYNA-2 World-Action Model, которую обучали на более чем миллионе часов видеороликов с участием людей. Это должно помочь им эффективно выполнять физическую работу.
Анализ взаимодействия людей с объектами и окружающей средой уменьшает зависимость роботов от собираемых вручную данных телеуправления. Разработчики говорят о большей масштабируемости обучения по мере увеличения их возможностей. Если поначалу уровень успешного выполнения задач в высокоточном производстве составлял 20%, то в дальнейшем этот показатель вырос до 80–90%. Навыки можно переносить на стационарные роботизированные манипуляторы и человекоподобные прототипы.
Изображение: Dyna Robotics
В одном из тестов хватило 13 минут, чтобы модель DYNA-2 отдала команду паре пятипалых роботизированных рук открыть крышку бутылки. Чем больший объём видеоматериалов использовался, тем лучше были результаты. Если сравнивать с прежней моделью DYNA-1, которая использует архитектуру «зрение-язык-действие», без предварительного обучения DYNA-2 показал уровень качества в 87% против 46% у DYNA-1.
Также новая модель демонстрирует лучшую устойчивость к мешающим выполнению задач физическим помехам. В процессе нарезки продуктов и уборки рабочих мест DYNA-2 могла восстанавливаться без помощи человека. Использование видеоматериалов на 133% улучшило результаты в задачах, где необходимо следовать чётким инструкциям.
Роботы на основе модели DYNA-1 уже применяются в гостиницах, ресторанах и прачечных. Модель DYNA-2 призвана стать основой для роботов с возможностью обучения новым физическим задачам без сбора больших объёмов данных.
