Google DeepMind разом із 33-ма дослідницькими установами працюють над створенням універсальної системи штучного інтелекту, здатної працювати з різними фізичними роботами й виконувати безліч завдань. Проект назвали Open-X Embodiment.
Провідний інженер-програміст Google Robotics Паннаг Санкеті, зазначив: «Роботи відмінно справляються зі спеціалізованими завданнями, але погано адаптуються до нових умов. Зазвичай для кожного завдання, робота й оточення потрібно навчати окрему ШІ-модель».
Проект створення універсального ШІ зосереджується на двох ключових компонентах: наборі даних, що містить інформацію про різні типи роботів, і сімействі великих мовних моделей, здатних передавати навички для широкого спектра завдань. Дані моделі були протестовані в робототехнічних лабораторіях на різних типах роботів і продемонстрували чудові результати у порівнянні зі звичайними методами навчання.
Так ШІ-модель RT-1-X було протестовано на різних завданнях у п’яти дослідницьких лабораторіях на п’яти роботах. Порівняно зі спеціалізованими моделями, розробленими для кожного робота, RT-1-X показала на 50% успішніші результати у завданнях з переміщення об’єктів і відчинення дверей.
Дослідники розглядають можливість інтеграції здобутих досягнень з інноваціями моделі RoboCat від DeepMind. Крім того, команда представила публіці набір даних Open X-Embodiment і скорочену версію моделі RT-1-X.
Санкеті підсумував: «Ми сподіваємося, що надання даних і моделей прискорить дослідження. Майбутнє робототехніки залежить від навчання роботів один від одного і, що ще важливіше, дає змогу дослідникам вчитися один в одного».
