"Videoen inneholder ikke telemontasje, - sier Norsk produsent av humanoide roboter 1X. "Ingen datagrafikk, ingen kutt, ingen akselerasjon av videoen, ingen avspilling av banen i henhold til manuset. Alt styres av nevrale nettverk, alt er autonomt, alt med 1X hastighet”.
Det er en menneskelignende produsent som OpenAI satte sjetongene sine på i fjor i en finansieringsrunde på 25 millioner dollar i serie A. En oppfølging på 100 millioner dollar i serie B viste hvor mye OpenAIs oppmerksomhet, så vel som generell hype rundt universelle humanoide roboter, er et konsept som er alltid virket som en fjern fremtid, men de siste to årene har det blitt en absolutt termonukleær eksplosjon.
1Xs humanoide roboter ser merkelig undervurdert ut ved siden av det som for eksempel Tesla, Figure, Sanctuary eller Agility jobber med. Humanoid Eve har ikke engang ben eller kvikke hender ennå. Den beveger seg på et par drevne hjul, balanserer på et tredje lite hjul bak, og hendene er rudimentære klør. Det ser ut som det er kledd for aking og har et svakt, blinkende LED-smiley.
1X har en bipedal versjon kalt Neo, som også har pent leddede armer - men kanskje disse detaljene er ikke så viktige i disse tidlige dagene med generell robotutvikling. De aller fleste tilfeller av tidlig bruk vil se slik ut: "ta denne tingen og legg den der" - dette vil neppe kreve fingre som er i stand til å spille piano. Og hovedstedet de skal brukes er i varehus med betonggulv og fabrikker hvor de sannsynligvis ikke trenger å gå i trapper eller tråkke over noe.
Ikke nok med det, mange grupper har løst problemet med tobent gange og vakkert manuelt utstyr. Men dette er ikke hovedhindringen. Hovedhindringen er å få disse maskinene til å raskt lære seg oppgaver og deretter gå og gjøre dem selvstendig, slik Toyota gjør med stasjonære robotmanipulatorer. Da figur 01 "fant ut" hvordan man jobber med en kaffemaskin på egenhånd, var det en stor begivenhet. Da Teslas Optimus brettet skjorta i videoen og ble avslørt for å være under kontroll av en menneskelig operatør, var det mye mindre imponerende.
Oppgavene ovenfor er ikke altfor vanskelige, de handler ikke om å brette skjorter eller betjene en kaffemaskin. Men det finnes en rekke fullverdige roboter som utfører en rekke oppgaver, løfter og setter ting på plass. De griper dem i en høyde fra ankelen til midjen. De sprer dem i esker, binger og brett. De plukker opp leker fra gulvet og legger dem bort.
De åpner også dører, løper opp til ladestasjoner og kobler til dem, ved å bruke noe som ser ut som en unødvendig komplisert hukemanøver for å koble støpselet til anklene.
Kort sagt, de gjør omtrent det samme som de trenger å gjøre i tidlige, generelle humanoide brukstilfeller, opplært, ifølge 1X, "rent basert på data." I hovedsak trente selskapet 30 Eve-roboter til å utføre en rekke individuelle oppgaver hver, tilsynelatende ved å bruke simuleringstrening via video og teleoperasjoner. De brukte deretter denne lærte atferden til å trene en "grunnmodell" som er i stand til et bredt spekter av handlinger og atferd. Denne grunnmodellen ble deretter foredlet for å ta hensyn til de spesifikke egenskapene til miljøet – lageroppgaver, generell dørmanipulasjon osv. – og til slutt ble robotene trent på de spesifikke oppgavene de skulle utføre.
Dette siste trinnet vil sannsynligvis skje på stedet hos kundene når robotene får sine daglige oppgaver, og 1X sier at det vil ta "bare noen få minutter med datainnsamling og trening på en stasjonær GPU." Antagelig, i en ideell verden, vil dette bety at noen står i en VR-hjelm og gjør en oppgave, og deretter kombinerer dyplæringsprogramvare den oppgaven med botens nøkkelevner, kjører den flere tusen ganger i en simulering for å teste for ulike tilfeldige faktorer og utfall . hvoretter robotene vil være klare til å fungere.
"I løpet av det siste året," skriver Eric Jang, VP for AI ved 1X, i bloggen sin, "har vi utviklet en datamotor for å løse vanlige mobile manipulasjonsoppgaver på en fullstendig ende-til-ende måte. Vi har sett det fungere, så vi ansetter nå AI-forskere i San Francisco Bay Area for å skalere det til 10 ganger antallet roboter og TV-operatører.»
Jeg lurer på når disse tingene vil være klare for beste sendetid.
Les også: