Стартап Physical Intelligence из Сан-Франциско представил модель π0.7, которая позволяет роботам выполнять задачи, на которых их не обучали. Разработка может стать шагом к созданию универсальных роботизированных систем.
Модель демонстрирует способность к обобщению — робот использует уже известные навыки и комбинирует их для выполнения новых действий. Это отличается от прежних подходов, где системы обучались под конкретные задачи.
В одном из экспериментов робот смог воспользоваться фритюрницей, хотя в обучающих данных было лишь два примера работы с таким устройством. Следуя пошаговым инструкциям, он приготовил сладкий картофель.
«Как только модель переходит от выполнения строго заданных задач к комбинированию навыков, ее возможности начинают расти быстрее, чем объем данных», — отметил сооснователь компании и профессор Калифорнийского университета Сергей Левин.
Разработчики подчёркивают, что система пока не справляется со сложными задачами без инструкций. Например, самостоятельно приготовить тосты робот не может, но выполняет действия при наличии пошаговых указаний.
Компания уже привлекла более $1 млрд инвестиций и оценивается в $5,6 млрд. Сроки коммерческого применения технологии пока не раскрываются.
