У Google створили систему ШІ, здатну замінити фізичну працю людей

10 Жовтня 2023, 13:32

2 хв читання

Юлія Ткач Шеф-редакторка, авторка і ведуча подкасту «Хто ці люди».

Режим читання увімкнено

Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.

Режим читання

Завершити

DeepMind разом з 33 іншими дослідницькими установами створили універсальну систему ШІ для навчання різних видів роботів. Про це повідомили в компанії.

Що сталося

Google оголосив про купівлю британської ШІ-компанії DeepMind у січні 2014 року. Розмір угоди — $500 млн. DeepMind заснована в 2010 році. Компанія широко відома розробкою ШІ-програм, здатних навчатися ігор. Зокрема, 2016 року створена нею AlphaGo вперше змогла перемогти професійного гравця в ґо.

Днями компанія повідомила: разом з 33 іншими дослідницькими установами створили універсальну систему ШІ для навчання різних видів роботів — Open X-Embodiment. Вона має скоротити час і трудовитрати на навчання роботів для виконання конкретних завдань. Платформа містить дані 22 різних типів роботів. Набір даних охоплює понад 500 навичок і 150 000 завдань, які зберігаються в більш ніж 1 млн сценаріїв. Команда каже, що це найповніший у своєму роді набір даних з робототехніки.

Партнери також випустили модель робототехнічного трансформатора (RT) — RT-1-X. Вона навчена на наборі даних, що дає змогу переносити навички між різними конструкціями роботів.

Під час тестування команда DeepMind заявила, роботи, навчені на платформі, показали «значно кращу продуктивність», ніж навчені на окремих наборах даних.

«Ми розробили ці інструменти, щоб спільно просувати дослідження перехресного втілення в робототехнічній спільноті. Ми віримо, що ці інструменти змінять спосіб навчання роботів і прискорять розвиток цієї галузі досліджень», — йдеться в заяві DeepMind.

Набір даних Open X-Embodiment і контрольна точка моделі RT-1-X тепер доступні для широкої дослідницької спільноти. У майбутньому, за словами команди, вони можуть дослідити, як поєднати систему з можливостями самовдосконалення, що дозволить роботам навчатися в процесі роботи.