Helix 2.5: роботы, которые учатся у людей

Что произошло

Helix 2.5 — это новая нейронная сеть, разработанная компанией Figure, которая позволяет роботам выполнять задачи в новых условиях без предварительного обучения в этих условиях. В отличие от предыдущих моделей, которые требовали обучения для каждой конкретной среды, Helix 2.5 может адаптироваться на основе данных о поведении людей.

Робот успешно справился с тремя задачами: уборка комнаты, складывание полотенец и заправка кровати в 30 разных домах в районе залива Сан-Франциско. При этом ни в одном из этих домов не собирались данные для обучения.

Детали

Helix 2.5 обучалась на глобальном наборе данных Index, который содержит информацию о поведении людей. Это позволило роботу перенести навыки из одной среды в другую. Например, он может убрать комнату, даже если никогда не видел её раньше.

Ключевые результаты:

• Успешность выполнения задач увеличилась с 9% до 56% благодаря обучению на данных Index.
• Helix 2.5 использует вдвое меньше данных для обучения по сравнению с предыдущей версией Helix 02.
• Робот демонстрирует способность к самокоррекции: если что-то идёт не так, он может перестроить свои действия и продолжить выполнение задачи.

Почему это важно

Этот прорыв показывает, что роботы могут учиться у людей и переносить эти знания в новые условия. Это открывает путь к созданию более универсальных и автономных роботов, которые смогут работать в самых разных средах без необходимости переобучения.

Что дальше

Компания Figure планирует масштабировать свои исследования, увеличивая объём данных и вычислительных ресурсов. Это может привести к ещё более значительным улучшениям в области робототехники.

"Если Helix 2.5 — это руководство, то больше данных и вычислений должны напрямую переводиться в большее понимание физического мира до того, как робот войдёт в новый дом."

Этот подход может стать основой для создания роботов, которые смогут работать в любых условиях, от домашних хозяйств до промышленных предприятий.