Команда робототехніків Google DeepMind представила три нові розробки, які допоможуть роботам приймати швидші, якісніші та безпечніші рішення. Одна з них містить систему збору даних для навчання «Конституція робота», яка допоможе уникати небезпечних ситуацій для людей та тварин.
Команда робототехніків Google DeepMind представила три нові розробки, які допоможуть роботам приймати швидші, якісніші та безпечніші рішення. Одна з них містить систему збору даних для навчання «Конституція робота», яка допоможе уникати небезпечних ситуацій для людей та тварин.
Система збору даних AutoRT від Google може використовувати візуальну мовну модель (VLM) і велику мовну модель (LLM), які працюють разом, щоб зрозуміти своє оточення, адаптуватися до незнайомих умов і прийняти рішення про відповідні завдання, пише The Verge.
«Конституція робота», натхненна трьома законами робототехніки письменника-фантаста Айзека Азімова, описується як набір «орієнтованих на безпеку підказок», що вказують LLM уникати вибору завдань, пов’язаних з людьми, тваринами, гострими предметами й навіть електричними приладами.
Для додаткової безпеки DeepMind запрограмував роботів на автоматичну зупинку, якщо зусилля на суглоби перевищує певний поріг, і включив фізичний вимикач, за допомогою якого люди-оператори можуть їх деактивувати. Протягом семи місяців Google розгорнула парк із 53 роботів AutoRT у чотирьох різних офісних будівлях і провела понад 77 000 випробувань.
Деякі роботи управлялися дистанційно людьми-операторами, тоді як інші працювали або на основі сценарію, або повністю автономно, використовуючи модель навчання штучного інтелекту Google Robotic Transformer (RT-2). Ці роботи мають не дуже яскравий вигляд — вони оснащені лише камерою, маніпулятором і мобільною базою, і зовсім не схожі на блискучих Tesla Bot.
«Для кожного робота система використовує VLM, щоб зрозуміти його оточення та об'єкти в межах видимості. Потім LLM пропонує список творчих завдань, які робот може виконати, наприклад, „Поклади закуску на стільницю“, і відіграє роль особи, яка приймає рішення, щоб вибрати відповідне завдання для робота», — зазначає Google у своєму блозі.
Серед інших нових технологій DeepMind — SARA-RT, нейромережева архітектура, розроблена для того, щоб зробити наявного робота-трансформера RT-2 більш точним і швидким. Компанія також анонсувала RT-Trajectory, яка додає 2D-обриси, щоб допомогти роботам краще виконувати конкретні фізичні завдання, наприклад, витирати стіл.
