Робот, подумай о последствиях
Сказать роботу «возьми чашку» легко. Добиться, чтобы он понимал, что неловкое движение может превратить её в груду осколков, — уже сложнее. Поэтому Сбер представил фигвам GreenWAM: модель одновременно учится управлять роботом и предсказывать, что произойдёт вокруг после его действий.
Такой прогноз она может развернуть в видео длиной до минуты. По данным Сбера, в тесте WorldArena 1.0 GreenWAM заняла второе место среди 128 моделей по сходству предсказания с реальной записью. Перед этим модель обучили на данных 20 семейств роботов, от манипуляторов до человекоподобных машин с кистями.
Эксперименты показали: если при обучении управлению сохранять способность предсказывать изменения мира, робот чаще справляется с заданиями в незнакомых условиях. Большинство ошибок там связано как раз с тем, что модель неверно представляет изменившуюся сцену.
На роботе Грине модель успешно выполнила 95,6% заданий в знакомых условиях против 88,9% у NVIDIA Cosmos 3 Edge, обученной на тех же данных. В новых условиях результат скромнее: 84% против 80%. Для работы в реальном времени сделали ускоренную версию: она работает в 12,3 раза быстрее исходной, теряя в эффективности всего 4%. Быстрее ветра, медленней эффекта.
@anti_robots
«Нероботы» - канал из категории «Технологии», подключенный к сервису кросспостинга MaxGate. Публикации канала синхронизируются между Telegram и мессенджером MAX, а на этой странице собраны ссылки на обе версии канала.
Сейчас у канала 181 подписчик суммарно в Telegram и MAX. За последние 16 дней в истории MaxGate учтено 3 публикаций, поэтому перед подпиской можно оценить не только размер аудитории, но и регулярность обновлений.
Чтобы подписаться, используйте кнопки «Открыть в MAX» и «Открыть в Telegram» в верхней части страницы. У отдельных постов ссылка может быть доступна в обоих мессенджерах или только в одном из них, если MaxGate получил такой URL из истории обработки.
Число постов
Недостаточно данных по постам для графика
Роботы на ниточках
MIT Technology Review сегодня выпустил большой разбор о том, насколько человекоподобные роботы близки к обещанному. Если коротко: далеки.
Илон Маск называет робота Optimus крупнейшим продуктом в истории, оценивает его в $20 тысяч и ждёт продаж к концу 2027 года. Дженсен Хуанг сулил роботам человеческий уровень уже в этом году. Банк Morgan Stanley насчитал, что к 2050 году будет почти 1 млрд гуманоидных роботов и рынок больше $5 трлн.
Инженеры считают иначе. Ян Лекун, один из «крёстных отцов» ИИ, сказал в Давосе, что ни одна из компаний, строящих гуманоидных роботов, не знает, как сделать их достаточно умными. Джонатан Хёрст из Agility Robotics добавил: сделать машину похожей на человека легко, заставить её двигаться как человек — совсем другая задача.
Откуда же тогда ролики, где роботы танцуют и разносят напитки? Часто за кадром сидит человек с пультом. Робота, который в марте 2025 года послушно ходил по сцене за Дженсеном, вёл, по признанию создателей, «кукловод за кулисами». Домашний 1X Neo за $20 тысяч уже можно предзаказать, но почти всё он делает руками удалённого оператора. Который, да, смотрит на вашу гостиную через камеры робота.
По сети ходят видео с Optimus'ом, делающим движения, как бы «снимающие» с «головы» VR-шлем.
Ниточки нужны, впрочем, не только для шоу. На них роботов и учат: оператор ведёт манипулятор через задачу, модель запоминает. У языковых моделей был весь интернет, у роботов есть только то, что успели надёргать кукловоды. За пределами выученного машина теряется.
Лучший результат года выглядит так. Стартап Physical Intelligence в апреле показал модель π0.7, и та почти положила батат в аэрогриль, хотя её этому не учили. Потом, впрочем, в данных нашли два примера, где оператор задвигал корзину аэрогриля. Этого хватило на «почти».
«Почти» в этой отрасли звучит как диагноз. Основатель Boston DynamicsМарк Райберт напоминает: все радуются росту успешности с 50% до 70%, но 70% означает «не работает». У Google DeepMind робот не смог собрать в корзину продукты для ризотто. Илон обещал тысячи Optimus на заводах Tesla к концу 2025 года, а в январе признал, что простые задачи выполняет лишь часть из них. Хёрст даёт домашним роботам 10 лет.
Деньги тем временем идут в «модели мира», то есть в ИИ, который учится физике по видео и сенсорам. AMD в конце сентября купила World Labs за $8,2 млрд, хотя её основательница Фэй-Фэй Ли сама называет направление зарождающимся.
А пока Запад спорит, Китай отгружает. Почти 90% из 15 тысяч гуманоидных роботов, проданных в 2025 году — китайские, а модель Unitree стоит меньше $6 тысяч. Покупают их, правда, в основном лаборатории и госкомпании.
В 1495 году Леонардо да Винчи нарисовал механического рыцаря, которым управляли тросы и блоки. За 531 год ниточки стали беспроводными. Тоже прогресс...
@anti_robots
Железный рост
В 2025 году парк промышленных роботов в России достиг 21,9 тысячи единиц (+11%), а к 2030 г. их число может вырасти более чем в четыре раза – до 104 тысяч (оптимисты). Первая полностью автоматизированная «темная фабрика», то есть предприятие без участия человека может появиться в стране ориентировочно в 2032-2035 годах. Такими данными делится в своем исследовании рынка консалтинговая компания Strategy Partners. А вот их инфографика ⤴
Собрали и другие интересные цифры:
▪ за год установили около 1,8 тысячи промышленных роботов, из них 400-700 – российского производства
▪ еще 1,04 тысячи – это складские роботы
▪ парк складских роботов к 2030 году может достичь 12-29 тысяч единиц (+15-36%)
▪ плотность промышленной роботизации в России за 2020-2024 годы выросла в 4,8 раза, тогда как в среднем по миру – только в 1,4 раза.
При этом Россия все еще заметно отстает от мировых лидеров по плотности роботизации. Чтобы войти в топ-25 стран к 2030 году, показатель должен вырасти до 134-185 роботов на 10 тысяч работников. Сейчас рынок подталкивают дефицит кадров, импортозамещение и господдержка, считают аналитики Strategy Partners. Но тормоза тоже серьезные: высокая ставка, нехватка интеграторов и пока неготовая инфраструктура для массового внедрения. Минусов не видим: восстание машин откладывается!
@anti_robots
Руки дошли до дела
Исследователи из ETH Zurich научили роботизированную кисть WUJI ходить на собственных пальцах. Пятерня умеет ползать, поворачиваться, вставать после падения, играть в Танки нажимать клавиши и толкать предметы – без ног, голов и других обвесов.
У кисти 20 приводных суставов – по четыре на каждый палец. Чтобы она могла передвигаться самостоятельно, инженеры установили специальный небольшой датчик, который определяет движение и положение кисти в пространстве. Вся рука весит 818 г.
Ходьбу и повороты WUJI освоила с помощью обучения с подкреплением в симуляторе NVIDIA Isaac Lab. Для этого исследователи настроили виртуальную модель – учли трение, жесткость и возможные задержки. После переноса на реальную систему кисть смогла передвигаться по 14 типам поверхностей, включая дерево, резину и гравий.
На случай, если рука запутается в своих пальцах, для нее обучили отдельную модель восстановления. В физических тестах WUJI смогла самостоятельно подняться после падения в 84% случаев. Кажется, все мы видели подобную сцену в фильмах ужаса.
Возвращаясь к нашим танкам: кисть вполне успешно посадили нажимать кнопки на клавиатуре. Поддерживая себя на пальцах, она без камеры нажимала стрелки и правильно выполнила 29 из 32 последовательных команд. На реакцию в среднем уходило 0,25 секунды. Кисть также смогла пройти небольшие головоломки Sokoban на 9 и 12 ходов. Правда, во всех трех ошибках рука вместо стрелки вверх случайно нажимала правый Shift. Ну, а кто из нас так не делал.
@anti_robots