Роботы учатся понимать команды без обучения: что изменит модель π0.7
Physical Intelligence представила модель π0.7 для роботов
© A. Krivonosov
Американский стартап Physical Intelligence продолжает работу над созданием универсальной системы управления роботами. По информации портала CSN-TV, очередным этапом стала модель π0.7, которая, по оценке разработчиков, приближает отрасль к более гибкому искусственному интеллекту для работы в физической среде.
Новый подход к обучению роботов
Основное внимание в новой разработке уделено способности системы выполнять задачи, отсутствующие в обучающей выборке. По данным компании, модель может получать инструкции на естественном языке и выполнять их без предварительной подготовки.
Этот подход отличается от традиционных решений в робототехнике. Ранее машины работали по заранее заданным сценариям и выполняли строго определённые действия. Даже современные промышленные роботы остаются ограниченными набором функций и с трудом адаптируются к новым условиям.
Движение к универсальному «мозгу»
Physical Intelligence развивает направление foundation-моделей — универсальных систем управления, способных работать с различными типами роботов и задач.
В основе подхода лежит объединение визуальных данных, языковых инструкций и моторных действий. Это позволяет системе не только выполнять команды, но и интерпретировать окружающую среду, принимая решения в процессе работы.
Почему это важно для индустрии
Рынок робототехники находится на этапе перехода. Несмотря на значительный прогресс в программном искусственном интеллекте, физические устройства остаются менее гибкими.
Создание универсального ИИ для роботов рассматривается как ключевое направление развития. Предполагается, что такие системы смогут выполнять широкий спектр задач — от бытовых до промышленных — без необходимости отдельного программирования.
Конкуренция усиливается
Разработка универсальных моделей ведётся сразу несколькими компаниями по всему миру, и конкуренция в этой области растёт.
В Physical Intelligence отмечают, что модель π0.7 является промежуточным этапом. Несмотря на достигнутый прогресс, до создания полностью универсального интеллекта для роботов остаётся значительное расстояние.