Китайский стартап представил ИИ-модель для роботов, обученную на 2,2 млн часов человеческого опыта, а не на данных с самого робота

Китайский стартап представил ИИ-модель для роботов, обученную на 2,2 млн часов человеческого опыта, а не на данных с самого робота

Китайский стартап LiberAI выпустил модель Liber-0, которая училась на 2.2 млн часов видео, как люди обычными руками открывают, складывают, наливают, застёгивают вещи.

Но проблема в том, что видео с людьми само по себе роботу почти бесполезно, так как:

1. Тело другое, 2. камера смотрит иначе, 3. а главное - по видео невозможно точно понять, что физически делает рука, где давление, какой угол, какая траектория.

Чтобы закрыть эту проблему, LiberAI решает задачу одновременно как со стороны данных, так и со стороны самого робота с помощью перчатки и робота LEO.

Перчатка с датчиками фиксирует точные движения руки, а LEO - робот с телом, на которое это движение естественно ложится.

В результате на 60 новых задачах, которые модель никогда не видела на роботе, она справилась в 36% случаев.

И ещё один важный вывод из их экспериментов - не объём данных решает, а их разнообразие.

Модель, обученная на записях от 100 разных людей, училась переносить движение на робота почти втрое лучше, чем модель с тем же числом эпизодов, но от одного человека.