Revolúcia v Robotike: Fyzikálna AI Mení Hru
Robotika vstupuje do novej éry s „Fyzikálnou AI“. Namiesto rozsiahlych dát integruje princípy fyziky (kinematiku) pre lepšie porozumenie prostrediu a adaptáciu robotov. ToGI vyvíja riešenia pre rôzne odvetvia, čo prispieva k efektívnejšej a bezpečnejšej budúcnosti robotiky.
Predstavte si robotov, ktorí sa učia rovnako dobre ako ľudia – nie pomocou obrovských databáz, ale prostredníctvom pochopenia fyziky sveta okolo seba. To je presne to, o čom hovorí Ashutosh Saxena vo svojej prednáške na Stanforde. V tomto článku sa pozrieme na nový prístup nazývaný „Fyzikálna AI“ (Physical AI), ktorý by mohol zmeniť spôsob, akým navrhujeme a používame roboty.
Čo je Fyzikálna AI?
Tradičná umelá inteligencia pre robotiku sa spolieha na obrovské množstvo dát, aby sa naučila vykonávať úlohy. To však nie vždy funguje dobre v reálnom svete, kde sú dáta často limitované a podmienky nepredvídateľné. Fyzikálna AI ide inou cestou – integruje do modelov princípy fyziky, ako je kinematika (štúdium pohybu), aby roboty lepšie porozumeli svojmu prostrediu a mohli sa prispôsobiť novým situáciám.
Kľúčové poznatky z prednášky
- Prechod od digitálnej k fyzikálnej AI: Namiesto spoliehania sa na obrovské množstvo dát Fyzikálna AI integruje princípy fyziky do modelov robotov.
- Význam kinematiky: Pochopenie pohybu je kľúčové pre roboty, aby lepšie interagovali so svojím okolím.
- Unified modely: Podobne ako v digitálnej AI sa aj tu presadzujú unified modely s jednoduchými rozhraniami pre rôzne aplikácie.
- Aplikácia v rôznych odvetviach: Fyzikálna AI má potenciál zlepšiť efektivitu a bezpečnosť v mnohých oblastiach, ako je poľnohospodárstvo, stavebníctvo a logistika.
Prečo je Fyzikálna AI taký prelomový?
Prednášateľ Saxena vysvetľuje, že súčasným veľkým jazykovým modelom (LLM) často chýba pochopenie fyziky. To ich obmedzuje pri aplikáciách v reálnom svete, kde je pohyb a interakcia s objektami kľúčové. Fyzikálna AI to mení tým, že integruje tieto princípy do samotného jadra modelov.
Predstavte si robotického poľnohospodára, ktorý musí zberať ovocie. Tradičný robot by potreboval obrovské množstvo dát o rôznych druhoch ovocia a spôsoboch ich zberu. Robot s Fyzikálnou AI by však mohol využiť svoje pochopenie fyziky – ako ovocie padá, aké sily sú potrebné na jeho zachytenie – aby sa rýchlo prispôsobil novým druhom ovocia a podmienkam.
ToGI: Spoločnosť na čele inovácie
Saxena tiež predstavuje spoločnosť ToGI, ktorú spoluzakladal. Táto firma kombinuje „frontier tech“ (predné technológie) s robustným inžinierskym know-how a vyvíja riešenia Fyzikálnej AI pre rôzne odvetvia. Ich prístup je založený na kombinácii embeddings/encoders, veľkého modelu minimalizujúceho stratu a agentov ako rozhrania – všetko s integrovanou fyzikou na rôznych úrovniach.
Budúcnosť Robotiky: Stratifikácia a Špecializácia
Podľa Saxenu sa robotika presúva smerom k stratifikovanému modelu, kde špecializované spoločnosti poskytujú služby pre testovanie, nasadenie a integráciu AI. To uľahčuje a urýchľuje vývoj aplikácií a vytvára nové príležitosti pre startupy.
Výzvy a budúcnosť výskumu
Napriek pokroku v oblasti Fyzikálnej AI zostávajú aj výzvy. Je potrebné hlbšie preskúmať, ako využívať priestorové a časovo orientované dáta zo senzorov (napríklad zvuk) na lepšie pochopenie fyzického sveta. Saxena tiež zdôrazňuje potrebu ďalšieho výskumu v oblasti príčinno-následných súvislostí a integrácie informácií z reálneho sveta do AI modelov.
Záver: Nový Vek Robotiky je Tu
Fyzikálna AI predstavuje vzrušujúci nový prístup k robotike, ktorý by mohol otvoriť dvere k rozsiahlym možnostiam. Vďaka lepšiemu pochopeniu fyziky a schopnosti adaptácie sa roboty stanú efektívnejšími, bezpečnejšími a všestrannejšími pomocníkmi v našom každodennom živote. Prednáška Ashutosha Saxenu nám ukazuje, že revolúcia v robotike je na dobrej ceste a že budúcnosť patrí robotom, ktorí myslia fyzikálne.
Zdroje
Približne 185 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.93 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Komentáre ()