Un Cervello Robotico, Mille Mani: Come il Modello GEN-1 di Generalist Impara a Usare Qualsiasi Strumento

Punti chiave

• Il modello fondamentale GEN-1 di Generalist, un singolo cervello intelligente per robot, supporta ora circa 9.000 variazioni di mani robotiche e attacchi per strumenti.
• Il modello è stato addestrato su più di 500.000 ore di dati reali di interazione robotica che coprono un'ampia gamma di tipi di strumenti.
• GEN-1 può passare a uno strumento diverso nel mezzo di un compito e adattare il suo approccio senza essere riprogrammato.
• Generalist misura quanto ogni nuovo strumento sposta i parametri interni del modello come modo per identificare le lacune nei dati di addestramento.
• L'azienda non ha pubblicato risultati sottoposti a revisione paritaria; tutti i dati e le affermazioni provengono dagli annunci ufficiali di Generalist.

Un robot che può prendere una frusta, metterla giù, afferrare una spatola e continuare a cucinare sembra fantascienza. Generalist, un'azienda di intelligenza artificiale per la robotica, afferma che il suo ultimo modello è un passo in quella direzione.

L'azienda questa settimana ha dettagliato come GEN-1, il suo modello fondamentale (pensalo come un cervello intelligente di scopo generale che controlla il corpo di un robot), ora funziona su un'insolita gamma di effettori finali. Un effettore finale è tutto ciò che si trova alla punta di un braccio robotico: una pinza, un cacciavite, delle pinze, un pelapatate, o una spazzola. La maggior parte dei sistemi robotici sono costruiti attorno a uno strumento fisso. GEN-1 è progettato per gestirne molti.

Come impara un singolo modello di intelligenza artificiale a usare così tanti strumenti diversi?

Generalist ha addestrato GEN-1 su più di 500.000 ore di dati reali di interazione robotica che coprono migliaia di tipi di strumenti. L'azienda ha tracciato un parallelo deliberato con il linguaggio: proprio come un modello addestrato sul francese e lo spagnolo può trasferire conoscenze tra loro, un modello addestrato su fruste e spatole può sviluppare una comprensione condivisa di come gli oggetti si comportano quando vengono toccati, spinti o afferrati.

Ogni strumento insegna al modello qualcosa di diverso. Un cacciavite elettrico gira più velocemente di quanto possano fare le dita. Le pinze si flettono e rimbalzano. Una spatola di metallo agisce contro una superficie piana piuttosto che avvolgere un oggetto. Un taglierino richiede una pressione costante e controllata lungo una linea fissa. Nel complesso, sostiene Generalist, queste esperienze costruiscono quello che chiama "rappresentazioni sensomotorie universali", una sorta di buon senso fisico che si trasferisce tra i diversi strumenti.

Il modello è stato addestrato su circa 9.000 variazioni di strumenti finora, secondo l'azienda.

Il robot può davvero cambiare strumento nel mezzo di un lavoro?

Sì, almeno nei test di Generalist. L'azienda ha dimostrato di scambiare uno strumento sul braccio del robot mentre GEN-1 era ancora in esecuzione. Il modello ha percepito il nuovo attacco, ha regolato il suo piano e ha continuato verso lo stesso obiettivo. Nessuna riprogrammazione. Nessun riavvio.

Questo funziona, sostiene Generalist, perché l'addestramento su dati misti costringe il modello a prestare attenzione a qualunque strumento stia attualmente tenendo, piuttosto che presumere uno fisso.

Come fa Generalist a sapere cosa il modello ha ancora bisogno di imparare?

L'azienda traccia quanto un nuovo strumento sposta i parametri interni di GEN-1, chiamati pesi del modello, quando il modello viene messo a punto (specificamente addestrato) su quello strumento. Un grande spostamento segnala che il modello ha trovato qualcosa di veramente nuovo. Un piccolo spostamento significa che la conoscenza esistente l'ha già coperto.

I fischietti si sono rivelati più dirompenti rispetto ai pelapatate, per esempio. Il modello ha faticato con la geometria sottile dei fili di una frusta, il che significa che l'elaborazione visiva aveva bisogno di più addestramento su oggetti sottili e sparsi. Quella scoperta dice a Generalist esattamente dove raccogliere più dati.

Questi sono risultati interni dell'azienda. Come riportato da The Robot Report, Generalist non ha ancora rilasciato ricerche sottoposte a revisione paritaria che respaldassissero questi risultati, quindi la verifica indipendente è ancora in sospeso.

Cosa significa questo per le persone che utilizzano robot al lavoro?

Per ora, si tratta di tecnologia in fase di ricerca. Ma la direzione è importante. Se un singolo modello di intelligenza artificiale può guidare genuinamente una vasta gamma di strumenti, le fabbriche, le cucine e i magazzini potrebbero eventualmente avere bisogno di meno robot specializzati e meno riconfigurazioni costose quando un compito cambia.

La visione dichiarata di Generalist: non un robot con una sola mano, ma un'intelligenza abbinata a qualunque strumento il lavoro richieda.

Domande comuni

GEN-1 è disponibile per l'acquisto o l'uso oggi?

Generalist non ha annunciato il rilascio di un prodotto commerciale. GEN-1 è attualmente un modello di ricerca; l'azienda sta pubblicando dimostrazioni di capacità mentre espande il suo dataset di addestramento.

Significa che le mani robotiche umanoidi stanno diventando meno importanti?

Non necessariamente, ma Generalist sostiene che le mani a cinque dita dovrebbero essere un'opzione tra molte piuttosto che l'obiettivo predefinito. Gli strumenti specializzati spesso superano le mani di forma umana per compiti specifici, e l'azienda ritiene che un modello di intelligenza artificiale capace dovrebbe sapere quale afferrare.