Google DeepMind компаниясының RT-2: Бұл Көру-Тіл-Әрекет Моделі Роботты Оқытуды Қалай Өзгертеді

RT-2-ге кіріспе

Google DeepMind әзірлеген RT-2 - робототехникаға арналған AI-дегі маңызды жетістікті білдіретін жаңашыл көру-тіл-әрекет (VLA) моделі. Бұл модель роботтарға визуалды кірістерді өңдеуге, табиғи тіл командаларын түсінуге және дәл әрекеттерді орындауға мүмкіндік береді, бұл сандық AI мен физикалық робот операциялары арасындағы үздіксіз көпір жасайды.

• Жаңалық ретінде RT-2 роботтардың жаңа ортаға бейімделуін жеңілдете отырып, жүйелерге суреттердің, мәтіннің және әрекеттердің үлкен деректер жиынтығынан үйренуге мүмкіндік беру арқылы роботты оқытуды жақсартады. Мысалы, AY-Robots платформасында телеоператорлар RT-2-ден шабыттандырылған модельдерді роботтарды заттарды басқару сияқты тапсырмаларға үйрету үшін пайдалана алады, мұнда робот ауызша нұсқаулар негізінде заттарды анықтауды және алуды үйренеді.
• RT-2 қоршаған ортаны қабылдау үшін көруді, командаларды түсіндіру үшін тілді және нақты әлемде орындау үшін әрекетті біріктіреді, бұл оқыту тиімділігін арттырады. Нақты мысал - қоймадағы пакеттерді сұрыптайтын робот; ол заттарды анықтау үшін көруді, сұрыптау критерийлерін түсіну үшін тілді және оларды дұрыс орналастыру үшін әрекетті пайдаланады, мұның бәрі AY-Robots сияқты платформалардағы деректерді жинау арқылы оңайлатылады.
• AI модельдерін нақты әлемдік қосымшалармен байланыстыра отырып, RT-2 модельдеу ортасынан физикалық роботтарға білім беруді жеңілдетеді, оқыту уақытын қысқартады. AY-Robots сайтында бұл телеоператорлардың қашықтан жоғары сапалы оқыту деректерін жинай алатынын білдіреді, бұл роботтарға кедергілерге толы жолдармен ең аз жергілікті түзетулермен жүру сияқты күрделі тапсырмаларды орындауға мүмкіндік береді.

Көру-Тіл-Әрекет (VLA) Моделі дегеніміз не?

Көру-Тіл-Әрекет (VLA) моделі - үш негізгі компонентті біріктіретін жетілдірілген AI архитектурасы: визуалды деректерді түсіндіруге арналған көруді өңдеу, мәтіндік немесе ауызша кірістерді түсінуге арналған тілді түсіну және физикалық тапсырмаларды орындауға арналған әрекетті орындау. Бұл тұтас тәсіл роботтарға мультимодальды деректер негізінде шешім қабылдауға мүмкіндік береді, бұл көбінесе бір ғана кіріс түрін өңдейтін дәстүрлі AI модельдерінен әлдеқайда асып түседі.

• Негізінде RT-2 сияқты VLA моделі компьютерлік көру арқылы суреттерді өңдеу, табиғи тілді өңдеу арқылы тілді талдау және күшейту арқылы әрекеттерді жасау үшін нейрондық желілерді пайдаланады. Мысалы, AY-Robots платформасындағы роботты оқытуда VLA моделі 'Қызыл алманы алыңыз' сияқты команданы алып, оны табу үшін көруді, нұсқауды растау үшін тілді және оны ұстау үшін әрекетті пайдалана алады.
• VLA модельдері дәстүрлі AI-ден әртүрлі дереккөздерінен ақырғы оқытуды қамтамасыз ету арқылы ерекшеленеді, алайда бөлек өңдеу емес. Дәстүрлі модельдер көру мен тіл үшін бөлек модульдерді қажет етуі мүмкін, бұл тиімсіздікке әкеледі, ал VLA оларды жылдам бейімделу үшін біріктіреді. AY-Robots сайтында бұл операторлардың нақты уақыттағы өзгерістерді, мысалы, затты тану кезінде жарықтандыру жағдайларын өңдеуге VLA модельдерін үйрететін деректерді жинайтын телеоперация сеанстарында көрінеді.
• Роботты оқыту және деректерді жинау үшін әрекетте VLA модельдері автономды жүргізу немесе хирургиялық көмек сияқты сценарийлерде жақсы. Мысалы, AY-Robots көмегімен телеоператорлар робот қолын қашықтан басқарып, нәзік тапсырмаларды орындай алады, ал VLA моделі болашақ автономияны жақсарту үшін деректерден үйренеді, бұл жақсартылған өнімділік үшін жоғары дәлдіктегі оқыту деректер жиынтығын қамтамасыз етеді.

RT-2 қалай жұмыс істейді: Техникалық талдау

RT-2 архитектурасы роботтық жүйелерде тиімді оқытуға және шешім қабылдауға мүмкіндік беретін көру, тіл және әрекет кірістерін бір уақытта өңдейтін трансформаторға негізделген іргетасқа салынған.

• Негізгі механизмдерге көру және тіл деректері үшін ортақ кодтаушы, содан кейін әрекет тізбектерін шығаратын декодер кіреді. Бұл орнату RT-2-ге робототехника деректер жиынтығында дәл бапталған алдын ала оқытылған модельдерді пайдалану арқылы күрделі тапсырмаларды орындауға мүмкіндік береді, бұл деректерді жинау маңызды болып табылатын AY-Robots сияқты платформалар үшін өте қолайлы.
• Интеграция көруді өңдеуді (мысалы, камера арқылы берілетін заттарды анықтау), тілді түсінуді (мысалы, пайдаланушы командаларын түсіндіру) және әрекетті орындауды (мысалы, қозғалыс үшін қозғалтқыштарды басқару) біріктіретін бірыңғай нейрондық желі арқылы жүзеге асырылады. AY-Robots сайтындағы нақты мысал - роботты бөлшектерді құрастыруға үйрету; модель компоненттерді анықтау үшін көруді, құрастыру нұсқауларын орындау үшін тілді және тапсырманы дәл орындау үшін әрекетті пайдаланады.
• RT-2-ні оқыту үшін ауқымды деректерді жинау өте маңызды, ол нақты әлемдік өзара әрекеттесулерден миллиондаған мысалдарды қамтиды. AY-Robots сайтында телеоператорлар сеанстар кезінде аннотацияланған деректерді ұсыну арқылы үлес қосады, бұл модельді жетілдіруге және оның жалпылануын жақсартуға көмектеседі, мысалы, роботтарды кеңейтілген қайта оқытусыз жаңа объектілерге бейімделуге үйрету.

RT-2 көмегімен Роботты Оқытудағы Революция

RT-2 роботтардың оқытылу және бейімделу тәсілін өзгертеді, AI-мен басқарылатын робототехникада бұрын-соңды болмаған икемділік пен тиімділік деңгейін ұсынады.

• RT-2 демонстрациялардан және түзетулерден жылдам үйренуге мүмкіндік беру арқылы роботтың бейімделгіштігін жақсартады, динамикалық ортада шешім қабылдауды жақсартады. Мысалы, өндірісте RT-2-ні пайдаланатын робот AY-Robots телеоперация құралдары арқылы жиналған нақты уақыттағы деректер негізінде құрастыру желісінің өзгеруіне бейімделе алады.
• Телеоператорлар жоғары сапалы деректерді жинауды оңайлататын құралдарға қол жеткізу арқылы RT-2-ден пайда көреді, қателерді азайтады және оқыту циклдарын жылдамдатады. AY-Robots сайтында бұл операторлардың роботтарды тапсырмалар арқылы қашықтан бағыттай алатынын білдіреді, ал модель автоматты түрде деректерді мінез-құлықты жетілдіру үшін, мысалы, нәзік заттарды өңдеу үшін ұстау күшін жақсарту үшін біріктіреді.
• Нақты әлемдік мысалдарға RT-2-нің денсаулық сақтау саласындағы роботтарға пациенттерге күтім жасауға көмектесуге мүмкіндік беруі, мысалы, дауыстық командалар негізінде дәрі-дәрмектерді әкелу, AY-Robots осы қосымшалардағы тиімділік пен қауіпсіздікті арттыру үшін деректерді жинауды жеңілдетеді.

Робототехника мен AI-дегі Қолданбалар

RT-2 мүмкіндіктері адам мен роботтың ынтымақтастығы мен деректерге негізделген робототехникадағы инновацияларды ынталандыра отырып, әртүрлі салаларға таралады.

• Өндірісте RT-2 автоматтандырылған құрастыру мен сапаны бақылауға көмектеседі; денсаулық сақтауда ол хирургиялық роботтарды қолдайды; ал автономды жүйелерде ол навигацияны жақсартады. Мысалы, AY-Robots сайтында телеоператорлар RT-2-ні қойманы автоматтандыру үшін роботтарды үйрету үшін пайдаланады, бұл жылдамдықты және дәлдікті арттырады.
• AY-Robots адам мен роботтың үздіксіз ынтымақтастығы үшін RT-2-ні пайдаланады, бұл телеоператорларға тапсырмаларды қашықтан қадағалауға мүмкіндік береді, ал модель оператордың кірістері негізінде қауіпті аймақтарда жүретін роботтар сияқты апатқа қарсы әрекет ету сценарийлеріндегі күнделікті шешімдерді өңдейді.
• VLA модельдерін енгізудегі деректердің құпиялылығы және модельдің ауытқуы сияқты мәселелерді AY-Robots сайтындағы қауіпсіз деректер хаттамалары арқылы шешуге болады, бұл деректерге негізделген робототехникадағы нақты уақыттағы бейімделу үшін этикалық оқыту мен шешімдерді қамтамасыз етеді.

Болашақ Салдары мен Мәселелері

RT-2 робототехникадағы жетілдірілген AI-ге жол аша отырып, этикалық даму үшін мүмкіндіктер мен жауапкершіліктерді әкеледі.

• Ықтимал жетістіктерге күнделікті пайдалануға арналған автономды роботтар кіреді, олар RT-2-нің ең аз деректерден үйрену қабілетімен қозғалады, оны AY-Robots жаһандық пайдаланушылар үшін кеңейтілген телеоперация мүмкіндіктері арқылы жақсарта алады.
• Этикалық мәселелерге әділ деректерді жинауды қамтамасыз ету және ауытқулардан аулақ болу кіреді, оны AY-Robots роботтық қосымшаларға сенімділікті сақтау үшін анонимделген деректер жиынтығымен және AI-ді ашық оқыту процестерімен шешеді.
• AY-Robots телеоператорлардың тәжірибесін жақсарту үшін RT-2-ні пайдалана алады, мысалы, дауыспен іске қосылатын командалар сияқты интуитивті басқару элементтері үшін VLA модельдерін біріктіру арқылы қашықтан роботты оқытуды қолжетімді және тиімді етеді.

Қорытынды: Алға Қарай Жол

Қорытындылай келе, Google DeepMind компаниясының RT-2 көруді, тілді және әрекетті біріктіру арқылы роботты оқытуда революция жасайды, AI робототехникасындағы инновацияларды ынталандырады және практикалық қолданбалар үшін жаңа жолдар ашады.

• Бұл модельдің әсері оның тиімді оқыту деректерін жинау үшін AY-Robots сияқты платформалар арқылы көрсетілгендей, бейімделгіштікті, тиімділікті және ынтымақтастықты жақсарту қабілетінде.
• Оқырмандарды нақты робототехникалық оқыту үшін AY-Robots-ты зерттеуге шақырамыз, мұнда сіз нақты әлемдік сценарийлерде RT-2 тәрізді мүмкіндіктерді көре аласыз.
• VLA модельдері дамыған сайын, робототехниканың болашағы адам әрекеттерімен үлкен интеграцияны уәде етеді, бұл AY-Robots сияқты платформаларда этикалық жетістіктер мен зерттеулерді жалғастыруға шақырады.