"Ang video ay hindi naglalaman ng telemontage, - sabi Norwegian na tagagawa ng humanoid robots 1X. “Walang computer graphics, walang cuts, walang acceleration ng video, walang playback ng trajectory ayon sa script. Ang lahat ay kinokontrol ng mga neural network, lahat ay nagsasarili, lahat sa 1X bilis".
Isa itong humanoid maker na inilagay ng OpenAI ang mga chip nito noong nakaraang taon sa $25 million Series A funding round. Ang isang follow-up na $100 million Series B ay nagpakita kung gaano kalaki ang atensyon ng OpenAI, pati na rin ang pangkalahatang hype sa mga unibersal na humanoid robot, ay isang konsepto na palaging tila isang malayong hinaharap, ngunit sa huling dalawang taon ito ay naging ganap na thermonuclear na pagsabog.
Ang mga humanoid robot ng 1X ay mukhang hindi gaanong nakikita sa tabi ng kung ano, sabihin nating, Tesla, Figure, Sanctuary o Agility ay gumagana. Si Humanoid Eve ay wala pang paa o maliksi na kamay. Gumagalaw ito sa isang pares ng mga gulong na pinapatakbo, na nagbabalanse sa isang ikatlong maliit na gulong sa likod, at ang mga kamay nito ay mga paunang kuko. Mukhang ito ay nakadamit para sa pagpaparagos at may malabo, kumikislap na LED na smiley na mukha.
Ang 1X ay may bipedal na bersyon na tinatawag na Neo, na mayroon ding mahusay na articulated arms – ngunit marahil ang mga detalyeng iyon ay hindi masyadong mahalaga sa mga unang araw na ito ng general purpose robot development. Ang karamihan sa mga maagang kaso ng paggamit ay magiging ganito: "kunin ang bagay na ito at ilagay ito doon" - ito ay malamang na hindi nangangailangan ng mga daliri na may kakayahang tumugtog ng piano. At ang pangunahing lugar na kanilang gagamitin ay sa mga bodega na may mga konkretong sahig at pabrika kung saan malamang na hindi na nila kailangang umakyat ng hagdan o tumapak sa anumang bagay.
Hindi lang iyan, maraming grupo ang nakalutas sa problema ng bipedal walking at magagandang manual equipment. Ngunit hindi ito ang pangunahing hadlang. Ang pangunahing hadlang ay ang pagkuha ng mga makina na ito upang mabilis na matutunan ang mga gawain at pagkatapos ay gawin ang mga ito nang awtomatiko, tulad ng ginagawa ng Toyota sa mga manipulator ng desktop robot. Kapag ang Figure 01 ay "nalaman" kung paano magtrabaho sa isang coffee machine sa sarili nitong, ito ay isang malaking kaganapan. Nang itiklop ng Optimus ni Tesla ang kanyang kamiseta sa video at nahayag na nasa ilalim ng kontrol ng isang operator ng tao, hindi ito gaanong kahanga-hanga.
Ang mga gawain sa itaas ay hindi masyadong mahirap, hindi ito tungkol sa pagtitiklop ng mga kamiseta o pagpapatakbo ng coffee machine. Ngunit mayroong isang bilang ng mga ganap na robot na nagsasagawa ng ilang mga gawain, pagbubuhat at paglalagay ng mga bagay sa lugar. Hinawakan nila ang mga ito sa taas mula sa bukung-bukong hanggang sa baywang. Ikinakalat nila ang mga ito sa mga kahon, bin at tray. Pumupulot sila ng mga laruan sa sahig at itinatabi.
Binubuksan din nila ang mga pinto, tumatakbo hanggang sa mga istasyon ng pag-charge at ikinakabit ang mga ito, gamit ang mukhang hindi kinakailangang kumplikadong crouching na maniobra upang ikonekta ang plug sa kanilang mga bukung-bukong.
Sa madaling salita, ginagawa nila ang parehong bagay na kailangan nilang gawin sa mga unang kaso ng paggamit ng humanoid na pangkalahatang layunin, sinanay, ayon sa 1X, "purely based on data." Sa pangkalahatan, sinanay ng kumpanya ang 30 Eve bot upang magsagawa ng isang serye ng mga indibidwal na gawain bawat isa, na tila gumagamit ng simulation na pagsasanay sa pamamagitan ng video at teleoperasyon. Pagkatapos ay ginamit nila ang natutunang gawi na ito upang sanayin ang isang "base model" na may kakayahang gumawa ng malawak na hanay ng mga aksyon at pag-uugali. Ang pangunahing modelong ito ay pinino pagkatapos upang isaalang-alang ang mga partikular na kakayahan ng kapaligiran – mga gawain sa bodega, pangkalahatang pagmamanipula sa pinto, atbp. – at sa wakas ay sinanay ang mga bot sa mga partikular na gawain na dapat nilang gawin.
Ang panghuling hakbang na ito ay malamang na mangyari on-site sa mga site ng customer kapag nabigyan ang mga bot ng kanilang pang-araw-araw na gawain, at sinabi ng 1X na tatagal ito ng "ilang minuto lang ng pangongolekta at pagsasanay ng data sa isang desktop GPU." Malamang, sa isang perpektong mundo, ito ay nangangahulugang isang taong nakatayo sa isang VR helmet na gumagawa ng isang gawain, at pagkatapos ay pinagsasama ng malalim na software sa pag-aaral ang gawaing iyon sa mga pangunahing kakayahan ng bot, pinapatakbo ito ng ilang libong beses sa isang simulation upang subukan ang iba't ibang mga random na kadahilanan at mga resulta. .pagkatapos nito ay magiging handa na ang mga bot upang gumana.
"Sa nakalipas na taon," isinulat ni Eric Jang, VP ng AI sa 1X, sa kanyang blog, "nakabuo kami ng isang data engine upang malutas ang mga karaniwang gawain sa pagmamanipula sa mobile sa isang ganap na end-to-end na paraan. Nakita naming gumana ito, kaya kumukuha kami ngayon ng mga AI researcher sa San Francisco Bay Area para i-scale ito sa 10x ng bilang ng mga robot at TV operator."
Iniisip ko kung kailan magiging handa ang mga bagay na ito para sa prime time.
Basahin din: