Роботи Eve від 1X показали повну автономність у побутових завданнях
Норвезький виробник роботів 1X продемонстрував можливості моделі Eve, здатної виконувати безліч операцій в автономному режимі. Компанія наголосила, що роботи на демонстраційному відео не керувалися людиною у віддаленому режимі, під час підготовки матеріалу не використовувалися монтажні склеювання, прискорення відео, не було запрограмованих послідовностей – машини контролювали нейромережі без участі людини.
Про це пише New Atlas.
У рамках першого раунду фінансування з бюджетом $25 млн, компанія 1X підтримала OpenAI; за ним був другий раунд фінансування з бюджетом вже $100 млн. Людиноподібні роботи 1X виглядають досить скромно в порівнянні з аналогами від Tesla, Figure, Sanctuary та Agility : у моделі Eve немає ні ніг, ні спритних долонь. Цей робот пересувається на триколісній платформи, а на кінцях рук має відносно прості маніпулятори. Щоб зовнішній вигляд роботів був естетичним, їх одягнули в людський одяг, а на голові встановили світлодіодний екран з анімованим усміхненим обличчям.
У розробці 1X також більш схожий на людину робот Neo, який пересувається на двох ногах і може похвалитися красивими руками, але для демонстрації базових можливостей вистачило й Eve. Всі ці завдання зводяться переважно до навігації по приміщенню та перекладанню предметів з місця на місце. Але насправді 1X Eve виявилися напрочуд здатними в порівнянні з іншими роботами. Вони розкладають речі по коробках і лотках, збирають іграшки з підлоги, стають на зарядку, руками підключаючи кабель живлення і відключаючи його, коли він більше не потрібен, і відкривають перед собою двері, якщо необхідно увійти в сусіднє приміщення.
Інженери 1X навчили 30 одиниць Eve різним базовим завданням за допомогою демонстрації відео та віддаленого управління – ці операції транслювалися базовою моделлю штучного інтелекту та доопрацьовувалися з урахуванням конкретного середовища. Система звела завдання до конкретних дій, що виконувались роботами.
Як стверджує розробник, останній етап для комерційних версій робота зможе здійснюватися дома у клієнтів — знадобляться «лише кілька хвилин для збору даних та навчання на графічному процесорі ПК». Можливо, оператору потрібно спочатку самому продемонструвати системі необхідну послідовність дій – система глибокого навчання багаторазово прожене завдання через систему моделювання з урахуванням різних випадкових факторів і підготує машини до безпосередньої роботи.
