Главное Авторские колонки Вакансии Вопросы
Выбор редакции:
218 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

RT-2: еще одна модель ИИ, делающая устройства умнее и полезнее

Google продемонстрировала еще одно своё достижение в области робототехники – Robotics Transformer 2 (RT-2). Также являясь платформой ИИ, обучающейся на текстовой и графической информации из сети, он умеет преобразовывать данные и знания, полученные из этих источников в поведение робота.
Мнение автора может не совпадать с мнением редакции

Работа по созданию практичных устройств неизменно оставалась сложной в науке робототехники. Выполнение механизмом общих задач требует от него также умения абстрагироваться в высоко переменных и неизвестных условиях. В отличие от чат-ботов, таким роботам необходимо «привязываться» к реальному миру и своим возможностям. Разберем этот вопрос на примере яблока: обучение полезных роботов не сводится просто к тому, чтобы узнать все, что есть об этом фрукте (как он растет, его физические свойства или даже то, что он однажды упал на голову сэра Исаака Ньютона). Такой робот должен уметь распознать яблоко в контексте, отличить его от красного мяча, понять, как оно выглядит, и знать, как его поднять.Об этом информирует отраслевой эксперт Кравцова Полина.

Раньше для обучения роботов требовались миллиарды данных о физическом мире, но в RT-2 был применен новый, более эффективный подход. Используя возможности модели Transformer, которая известна своей способностью обобщать информацию между системами, RT-2 научился создавать единую модель, способную не только выполнять сложные рассуждения, но и выдавать операции робота.

Например, для того, чтобы научить устройство утилизировать мусор, раньше требовалось учить его распознавать, подбирать и выбрасывать отходы. Но с RT-2, обучающегося на информации, взятой в сети, этого делать не нужно. Он уже владеет общим пониманием того, что есть предмет-мусор, распознавая его без сторонней помощи и понимая, как это выбросить.

Внутренние тесты RT-2 показали такую же производительность, как и предыдущей системы RT-1, с задачами, основанными на информации, использованной для подготовки. Однако в неизвестных ситуациях его производительность почти в два раза увеличилась: с 32% у RT-1 до 62%. Эта улучшенная адаптивность в незнакомых ситуациях значительно расширяет возможности модели.

В планы Google пока не входит выпуск или продажа роботов на основе RT-2, хотя это перспективное направление для развития робототехники, которое принесет пользу человечеству, считает аналитик Cauvo Capital Кравцова Полина.


0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Выбрать файл
Не пропустите публикацию!
Cauvo Capital
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.