Nvidia izdod robotiem domāšanas spēju: jauna fizisko AI modeļu ēra
Pasaules mākslīgā intelekta līderis Nvidia atkal pārsteidz. Ja līdz šim mēs par AI domājām kā par kaut ko virtuālu – algoritmiem, kas analizē datus, ģenerē tekstu vai atpazīst attēlus – tad tagad robeža starp digitālo un fizisko pasauli kļūst arvien plānāka. Uzņēmums oficiāli ir palaidis tirgū revolucionārus fiziskos mākslīgā intelekta modeļus, kas radīti tieši robotiem, pavadot tos ar jauniem simulācijas rīkiem un jaudīgu aprēķinu iekārtu “malā” jeb edge computing iekārtām. Šis solis var būt tas, kas pārvērtīs robotiku no programmējamo mehānismu par patstāvīgi mācošos un reaģējošus palīgus.
Kas ir fiziskie AI modeļi un kāpēc tie ir tik svarīgi?
Iedomājieties robotu, kas ne tikai zina, ka priekšā ir durvis, bet arī saprot, ka tās var būt smagas, gludas vai nedaudz ielīpušas. Tas zina, cik daudz spēka vajadzēs pielietot, lai tās atvērtu, un paredzēs, kā tās varētu kustēties. Šī ir fiziskā AI būtība. Tie ir modeļi, kas apmācīti saprast un mijiedarboties ar fizisko pasauli – gravitāciju, berzi, materiālu deformāciju, spēku. Līdz šim roboti bieži vien strādāja stingri ieprogrammētās vidēs. Ja objekts nokrita vai apstākļi nedaudz mainījās, viņi varēja “zaudēt galvu”. Fiziskie modeļi dod robotiem iespēju pielāgoties reālajai, haotiskajai pasaulei, gandrīz tāpat kā cilvēkam.
Project GR00T: Robota “smadzenes”, kas saprot cilvēku valodu
Viens no galvenajiem jaunajiem modeļiem saucas Project GR00T. Šis ir daudzveidīgs pamatmodelis, kas paredzēts humanoidiem – robotiem ar cilvēkam līdzīgu uzbūvi. GR00T spēj apstrādāt ne tikai sensoru datus, bet arī dabisko cilvēka valodu. Tas nozīmē, ka jūs varēsit robotam teikt: “Lūdzu, pasniedz man to sarkanā krāsā pudeli no galda un novieto to ledusskapī.” Robots sapratīs jēdzienus, telpisko orientāciju un secību, kā arī fiziski to izpildīs. Tas ir milzīgs lēciens no komandām kā “pārvietoties uz koordinātām X, Y, Z”.
Simulācijas pasaule, kurā AI mācās pirms realitātes
Lai apmācītu šādus sarežģītus modeļus, Nvidia ir izveidojusi jaudīgus simulācijas rīkus. Iedomājieties milzīgu virtuālu poligonu, kurā tūkstošiem digitālu robotu vienlaikus var mācīties staigāt, paņemt priekšmetus un pildīt uzdevumus, neizjauktot nevienu reālu kafijas tase. Šī ir platforma **Nvidia Isaac Lab**.
Kāpēc simulācija ir atslēga?
1. **Ātrums un drošība:** Simulācijā vienu dienu var “nospēlēt” sekundēs. Roboti var piedzīvot miljonus kļūdu un no tām iemācīties, bez risku sev vai apkārtējiem.
2. **Mērogojamība:** Var vienlaikus apmācīt nevis vienu, bet tūkstošiem robotu, ievērojami paātrinot attīstību.
3. **Perfekta vide:** Izstrādātāji var izveidot neskaitāmus izaicinājumus – no lietus un slidas grīdas līdz pilnīgi nejauši sakrautiem priekšmetiem.
Jauda “malā”: jaunā iekārta, kas darbina robotu intelektu
Visam šim intelektam ir jādarbojas ātri un neatkarīgi. Robotam nevar būt aizkave, sūtot datus uz mākoņa serveriem. Tāpēc Nvidia arī prezentēja jaunu edge computing aparatūru – **Jetson Thor** datoru. Šī ir speciāla iekārta, kas paredzēta tieši humanoidu robotiem. Tā spēj apstrādāt milzīgus datu daudzumus no daudziem sensoru vienlaikus un nekavējoties pieņemt lēmumus. Tā ir patiesā robotu “smadzeņu kaste”.
Kā šīs tehnoloģijas mainīs nākotni?
Nvidia izlaistie rīki nav paredzēti tikai laboratorijām. Tās ir pamatplatformas, kas paātrinās robotikas attīstību daudzās nozarēs:
* **Ražošana un loģistika:** Robotiem, kas spēj dinamiski kravāt, šķirot un pakot, pielāgojoties mainīgiem priekšmetu formām un svaram.
* **Veselības aprūpe:** Palīgi, kas var fiziski palīdzēt pacientiem vai vecāka gadagājuma cilvēkiem, droši ar tiem mijiedarbojoties.
* **Mājas un pakalpojumi:** Humanoidi, kas var veikt sarežģītus mājas darbus, no ēdiena gatavošanas līdz telpu uzkopšanai.
* **Pētniecība un glābšanas darbi:** Robotu iesēšana bīstamās vidēs, kur tiem būs jāveic sarežģītas manipulācijas.
Nākotne ir fiziski saprātīga
Nvidia ar šo paziņojumu nepārprotami parāda, ka nākamā lielā AI cīņa risināsies nevis tikai datu centros, bet fiziskajā pasaulē. Apvienojot jaudīgus fiziskos modeļus, milzīgu simulācijas spēju un specializētu aparatūru, viņi veicina pāreju no vienkāršiem automatizētiem manipulatoriem uz daudzpusīgiem, adaptīviem un patstāvīgi mācošiem mehāniskajiem partneriem. Tas vēl vairāk samazina robu starp cilvēka un mašīnas saprašanu par apkārtējo pasauli. Nākotne, kurā roboti ne tikai redz un dzird, bet arī “jūt” un paredz fiziskās sekas, ir tuvāk, nekā mēs domājām.
Avots: https://aibusiness.com/robotics/nvidia-launches-physical-ai-models