Sunday Systems dezvoltă un robot care învață o sarcină după o singură demonstrație și o repetă aproape perfect
- Sunday Systems a lansat ACT-2, un nou model AI pentru roboți, capabil să atingă o rată de succes de 99,1% la împăturirea hainelor în medii necunoscute.
- ACT-2 învață un comportament nou dintr-o singură demonstrație, iar apoi aplică acea abilitate și în locuințe sau situații pe care nu le-a întâlnit anterior.
- Modelul se bazează pe un volum mare de date colectate de la oameni, iar apoi își îmbunătățește rapid performanța prin exemple interne atent selectate.
- Compania susține că a eliminat una dintre cele mai mari probleme din robotică: diferența dintre performanța din laborator și cea din lumea reală.
- ACT-2 își corectează rapid greșelile printr-un proces continuu de antrenare, datorită controlului complet asupra roboților, infrastructurii și datelor utilizate.
- Dezvoltatorii compară momentul cu primul zbor al fraților Wright, considerând că robotica intră într-o etapă în care fiabilitatea devine la fel de importantă ca demonstrațiile spectaculoase.
Sunday Systems a prezentat ACT-2, noua generație a modelului său de Inteligență Artificială pentru roboți, pe care o descrie drept un pas important către utilizarea fiabilă a roboților în viața de zi cu zi. Compania compară momentul cu primul zbor al fraților Wright din 1903: demonstrațiile tehnologice arată ce este posibil, însă adevărata provocare constă în obținerea unei performanțe constante în condiții reale și variate.
ACT-2 reprezintă o evoluție a modelului ACT-1, lansat în 2025, și reușește o rată de succes de 99,1% la împăturirea hainelor în locuințe și medii pe care nu le-a întâlnit anterior. Potrivit dezvoltatorilor, modelul combină generalizarea pe scară largă cu performanța ridicată și reduce diferența dintre rezultatele obținute în laborator și cele din lumea reală.
Cea mai importantă noutate constă în faptul că robotul poate învăța un comportament complet nou dintr-o singură demonstrație. După o singură sesiune de antrenare, ACT-2 aplică aceeași tehnică și asupra unor obiecte, camere și configurații diferite, fără antrenamente suplimentare. Compania afirmă că aceasta este prima demonstrație a unui model robotic end-to-end care generalizează o abilitate nouă pornind de la un singur exemplu.
Performanța provine dintr-un proces de preantrenare realizat pe un volum mare de date colectate cu ajutorul camerelor și senzorilor purtați de operatori umani. Ulterior, modelul își perfecționează rapid comportamentul prin exemple interne atent selectate. Cercetătorii susțin că, pe măsură ce baza de date crește și calitatea acesteia se îmbunătățește, diferența dintre performanța din mediile cunoscute și cea din mediile necunoscute scade semnificativ.
Sunday Systems afirmă că ACT-2 poate corecta rapid erorile apărute în utilizarea reală datorită unui proces continuu de post-antrenare. Compania controlează întregul ecosistem – roboții, modelele AI, infrastructura și operațiunile de colectare a datelor ceea ce permite actualizări rapide și îmbunătățiri constante. Potrivit dezvoltatorilor, această abordare deschide drumul către roboți capabili să execute sarcini complexe cu un nivel de fiabilitate apropiat de cerințele utilizării comerciale.