НОВИНИ

Учені створили робота, який прибере квартиру і посортує білизну за вас

Аудіо версія новини

Слухати

Американські дослідники розробили робота, який може прибрати квартиру й посортувати білизну за вас. Про це пише Independent.

Що сталося

Звучить, як мрія. Дослідники з Принстонського та Колумбійського університетів створили робота, який прибере всю квартиру за вас. TidyBot розпізнає різні предмети й розкладає їх по місцях — потрібно тільки дати вказівки.

Як це працює

Звичайно ж, не обійшлося без ШІ. Дослідники звернулися до текстового еталонного набору даних, в якому люди писали певні команди. Далі попросили великі мовні моделі (LLM), зокрема GPT-3, виконати ці інструкції. Команди були приблизно такими: «Жовті сорочки — у шухляду, темні сорочки — у шафу, а білі шкарпетки — у шухляду». Далі LLM узагальнили ці конкретні приклади, щоб вони стали приблизно такими: «Світлий одяг — у шухляду, а темний — у шафу».

Усього виконали 24 сценарії в чотирьох різних кімнатах. У кожному — від двох до п’яти потенційних місць для розміщення предметів. Щоб допомогти дослідникам зрозуміти навички запам’ятовування LLM та здатність виконувати команди, об’єкти також описувалися як добре видимі та непомітні. Успіх визначався кількістю об’єктів, розміщених у правильних місцях. 

Цей підхід також застосовували під час прання. Дослідники давали LLM команди на кшталт «покласти одяг у кошик для білизни».

Врешті отримали такі результати:

  • робот досягнув точності 91,2% щодо непомітних об’єктів у всіх сценаріях;
  • успішно прибирав 85% об’єктів у реальних тестових сценаріях. 

Що буде далі

Дослідники кажуть, що TidyBot ще потрібно доопрацювати, щоб він міг задовольнити стратегії кожної людини при прибиранні.

«Ключовим викликом є визначення правильного місця для кожного предмета, оскільки вподобання людей можуть сильно відрізнятися в залежності від особистого смаку або культурних особливостей. Наприклад, одна людина може вважати за краще зберігати сорочки у шухляді, а інша — на полиці. Ми прагнемо створити системи, які можуть вивчати такі вподобання лише на кількох прикладах через попередню взаємодію з конкретною людиною», — йдеться у поясненні вчених. 

ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ

НОВИНИ
Zoom оновлює інструменти для роботи — що нового з’явиться

10 Березня 2026, 19:00

НОВИНИ
50 найкращих веб-продуктів Generative AI — рейтинг a16z

10 Березня 2026, 18:30

НОВИНИ
Meta придбала Moltbook — вірусну соцмережу для AI-агентів

10 Березня 2026, 18:02

НОВИНИ
Nvidia інвестувала в AI-стартап Міри Мураті — деталі

10 Березня 2026, 17:04

НОВИНИ
Угорщина арештувала гроші «Ощадбанку» — і поверне лише за однієї умови

10 Березня 2026, 16:21

НОВИНИ
Модерацію діпфейків Meta розкритикували — що цього разу

10 Березня 2026, 15:10

НОВИНИ
Українські стартапи кличуть на глобальні пітчі: як податися на Latitude59 і SelectUSA

10 Березня 2026, 14:20

БІЗНЕС
Робота у власному ритмі: як METRO перетворили звуки ТЦ на рекрутингову кампанію?

10 Березня 2026, 14:00

НОВИНИ
Співробітники OpenAI та Google підтримали позов Anthropic проти Пентагону 

10 Березня 2026, 13:26

FOMO OFF
ОАЕ під ракетами і все одно привабливі для бізнесу. Що про це варто знати українським підприємцям — розбір юриста

10 Березня 2026, 13:04