DeepMind створили універсальний штучний інтелект RoboCat, здатний самонавчатися

Дослідники DeepMind навчили роботів із вражаючою швидкістю освоювати нові навички. RoboCat здатен виконувати низку завдань на різноманітних моделях роботизованих рук. Про це представники компанії повідомили у статті, опублікованій на arXiv.

ШІ під назвою RoboCat використовує ту ж технологію, що й великі мовні моделі (LLM) — архітектуру трансформера. Ця технологія дозволяє ШІ обробляти величезні обсяги даних та використовувати свої знання для виконання нових завдань. Розроблена модель є першою у своєму роді, що має здатність адаптуватися до кількох завдань та вирішувати їх.

RoboCat навчений на десятках тисяч демонстрацій чотирьох різних роботизованих рук, що виконують сотні дій, таких як сортування кольорової цегли або вибір правильного фрукта з кошика.

«Ми продемонстрували, що одна велика модель може вирішувати різноманітні завдання на кількох реальних роботах та швидко адаптуватися до нових завдань», — сказав в інтерв'ю TechCrunch Алекс Лі, науковий співробітник DeepMind та один з авторів RoboCat.

Остаточну версію моделі RoboCat було навчено на 253 завданнях і протестовано на 141 варіації цих завдань, як у симуляції, так і в реальному світі. У DeepMind повідомили, що після спостереження за 1000 демонстрацій за участю людини, зібраних протягом кількох годин, RoboCat навчився керувати різними роботизованими руками.

Нагадаємо — технологічний стартап Throwflame створив робопса Thermonator, обладнаного справжнім модифікованим вогнеметом ARC Flamethrower. Thermonator створено на базі чотириногого робота Unitree Go1. Він набагато менший і компактніший за Spot, однак теж оснащений безліччю камер і сенсорів, які навіть наділяють його певною автономністю. Роботом також можна керувати за допомогою бездротового контролера.