Robotika: Nový Vek Vďaka RT2 a Pi Zero
Robotika zažíva renesanciu vďaka RT2 a Pi Zero. Video ukazuje, ako jazykové modely (LLM) umožňujú tvorbu inteligentných robotov, ktorí sa prispôsobujú novým situáciám a vykonávajú zložité úlohy, napríklad pranie. Kľúčom je kombinácia LLM a efektívnych algoritmov.
Nedávno sme boli svedkami prelomových udalostí v oblasti robotiky. Video „The Moment that Reset Robotics“ od Welch Labs nám ukazuje, ako nové technológie, najmä využitie jazykových modelov (LLM), otvárajú dvere k tvorbe inteligentných a adaptabilných robotov. Od prvých experimentov s LLM v robotike až po revolučný Pi Zero od Physical Intelligence – toto video mapuje fascinujúcu cestu inovácií, ktorá môže zmeniť spôsob, akým interagujeme so strojmi.
Prvé Kroky: Seikan a RT1
Google už v roku 2022 začal experimentovať s využitím jazykových modelov (LLM) v robotike prostredníctvom systému nazvaného Seikan. Tento systém však mal svoje obmedzenia, pretože bol viazaný na tradičné algoritmy riadenia a nemohol tak plne využiť potenciál LLM. Neskôr predstavili Robot Transformer 1 (RT1), rozsiahlu architektúru založenú na transformátoroch, trénovanú na množstve demonštrácií ľudského ovládania. Integrácia Palm E, multimodálneho LLM s obrazovým vstupom, v marci 2023 výrazne rozšírila možnosti robotov a umožnila im prispôsobovať plány na základe vizuálnych informácií.
RT2: Vízia, Jazyk a Akcia (VLA)
Kľúčový moment nastal s predstavou RT2 v júli 2023. Tento systém trénoval LLM priamo na výstup riadiacich signálov pre roboty, čím sa dosiahla lepšia generalizácia na neznáme objekty a úlohy. To viedlo k vzniku konceptu „Vízia, Jazyk a Akcia“ (VLA), ktorý predstavuje nový prístup k riadeniu robotov.
Physical Intelligence a Pi Zero: Malý Robot s Veľkým Mozgom
Po odchode kľúčových členov tímu RT2 z Google vznikla spoločnosť Physical Intelligence, ktorá predstavila svoj vlastný robotický mozog – Pi Zero. Tento malý, ale výkonný systém je založený na modeli Pali Gemma (multimodálny LLM od Google) a špeciálnej „action expert“ neurónovej sieti. Vďaka technike flow matching dokáže Pi Zero iteratívne vylepšovať náhodné akcie do plynulých trajektórií, čo umožňuje robotovi vykonávať zložité úlohy, ako napríklad pranie.
Ako to Funguje: Pozornosť a Efektivita
Kľúčom k efektivite Pi Zero je využitie pozornostného mechanizmu v modeli Gemma. Táto funkcia umožňuje modelu prepojiť slová (napríklad „pero“) s príslušnými vizuálnymi prvkami v obrazoch, čím vytvára jednotné porozumenie úlohy. Okrem toho si Pi Zero ukladá kľúčové a hodnotové matice z modelu Gemma, čo umožňuje opätovné použitie výpočtov počas viacerých iterácií flow matching procesu a zvyšuje tak efektivitu.
Alternatívny Pohľad: World Models
Hoci je architektúra VLA sľubná, niektorí odborníci, ako napríklad AI priekopník Yan Lun, navrhuje alternatívne riešenia založené na „world models“. Podľa neho sú modely VA „odsúdené“ a „world models“ predstavujú potenciálne lepšie riešenie pre budúcnosť robotiky.
Kľúčové Zistenia (Hlavné Body)
- RT2 a VLA: Prechod k modelom „Vízia, Jazyk a Akcia“ (VLA) priniesol revolúciu v riadení robotov, umožňujúc im lepšie sa prispôsobiť novým situáciám.
- Pi Zero: Malý robotický mozog od Physical Intelligence demonštruje obrovský potenciál kombinácie LLM a špeciálnych neurónových sietí pre riadenie robotov.
- Pozornosť a Efektivita: Využitie pozornostného mechanizmu a caching techník zvyšuje efektivitu modelov a umožňuje im vykonávať zložité úlohy.
- Alternatívne Prístupy: Koncept world models predstavuje alternatívny prístup k riadeniu robotov, ktorý by mohol v budúcnosti nahradiť modely VLA.
Odporúčania a Premýšľania
Video „The Moment that Reset Robotics“ nám ukazuje, že robotika prežíva vzrušujúce časy. Kombinácia jazykových modelov a pokročilých algoritmov riadenia otvára dvere k tvorbe inteligentných a adaptabilných robotov, ktorí dokážu vykonávať zložité úlohy v reálnom svete. Je jasné, že toto je len začiatok a budeme svedkami ďalších prelomových inovácií v tejto oblasti. Sledujte vývoj Pi Zero a ďalšie projekty Physical Intelligence – môžu definovať budúcnosť robotiky!
Zdroje
- Originálne video
- Ilustrované sprievodca umelou inteligenciou od Welch Labs — Welch Labs
- VLA Kniha a plagátový balík – 43,2 x 56,2 cm — Welch Labs
- Vývesná tabuľa Vision Language Action VLA – 17"x22" — Welch Labs
- Výskumný plagát Vision Language Action VLA – digitálny download — Welch Labs
- RoboAréna
- Vyhodnocovanie \pi_0 v reálnom prostredí: Silné stránky, problémy a budúcnosť generických robotických politík.
- GitHub - rdb64-hobbies/Perceptron: Jednoduché analógové obvodové zariadenie perceptrónu
- Demystifying Deep Learning: Illustrated Perceptron Tutorial with Akamai CTO Dr. Robert Blumofe
- GitHub - WelchLabs/videos: Kód pre scény generované manim používané vo videách Welch Labs.
- Ep 70: Karol Hausman a Danny Driess Fyzická inteligencia rozoberajú najnovšie priekopy & cesta k univerzálnym robotom | Nevedomé učenie s Jacobom Effronom
- fyzická-inteligencia/aloha_pero_uncap_rozmanité · Sady dát na Hugging Face
- SayCan
- RT-1: Robotický transformátor
- PaLM-E: Vzdelaný multimodálny jazykový model
- RT-2: Vízno-jazykové-akčné modely
- Fyzikálna inteligencia π
- Súbor:191125 Taylor Swift na odovzdávaní cien American Music Awards 2019.png - Spoločné zdroje Wikimedia
- Šialené live kasínové hry Crazy Time – Vyhraj veľa a hraj online teraz
- Navlab on CNN
Hodnotenie článku:
Robotika: Nový Vek Vďaka RT2 a Pi Zero
Osoby v článku
Približne 186 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.93 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Komentáre ()