Яндекс начал применять ИИ за пределами виртуальной среды. Компания работает над Physical AI — физическим искусственным интеллектом, который способен глубоко понимать материальный мир, взаимодействовать с ним, учитывать его контекст и адаптироваться под меняющиеся условия. Благодаря физическому ИИ роботы и автономный транспорт Яндекса получат новые возможности и смогут выйти на следующий этап развития.
Физический искусственный интеллект развивают команды Яндекс Роботикс и автономного транспорта. Яндекс Роботикс разрабатывает универсальный «мозг» для сервисных и промышленных роботов: роборук, коботов, мобильных роботов и других. Команда автономного транспорта с 2017 года создаёт технологии восприятия и планирования для автомобилей и роботов-доставщиков, а теперь — и для гуманоидов.
Опыт, накопленный на дорогах и внутри помещений, в сочетании с технологиями Яндекса позволит:
— Научить роботов и автономные автомобили комплексно обрабатывать мультимодальные данные: изображение, видео, звук, текст. Это приблизит их восприятие к человеческому.
— Обеспечить адаптивность. Существуют разные виды роботов и автономного транспорта с разными возможностями, поэтому физический ИИ должен уметь подстраиваться под любые «тела».
— Научить роботов и автономные автомобили моделировать разные варианты развития событий и самостоятельно принимать решения, исходя из обстановки.
Сервисные и промышленные роботы
Компания Яндекс Роботикс, открытая на базе Центра робототехники Яндекс Маркета, разрабатывает роботов и решения по автоматизации различных отраслей бизнеса. В частности, создана и обучена модель VLA (Vision-Language-Action model), которая преобразует голосовые и текстовые команды, изображение с камер и другие входные данные в действия.
Модель уже поддерживает более 10 базовых команд: «взять», «положить», «перенести» и другие. В будущем число действий превысит сотню. Благодаря Yandex RMS — системе управления роботами — устройства смогут самостоятельно определять комбинации действий для выполнения задач и при необходимости запрашивать недостающие данные в смежных системах.
Физический ИИ упростит взаимодействие людей с машинами: будет достаточно голосовых команд, текста или жестов. Например, достаточно показать роботу инструкцию, написанную для человека — и он поймёт, что нужно делать. Это значительно упростит внедрение автоматизации без переобучения персонала.
Автономный транспорт
Команда автономного транспорта продолжает развивать ML-планировщик. В нём построение траектории движения осуществляет нейросеть-трансформер, обученная на данных о действиях профессиональных водителей. Такой подход позволяет автомобилю двигаться плавно и предсказуемо — в манере, приближенной к человеческой.
Дополнительно ведётся разработка симулятора, в котором беспилотные автомобили и роботы-доставщики тренируются реагировать на редкие и сложные дорожные ситуации.
Физический ИИ повысит безопасность автономного вождения: техника сможет не просто фиксировать ситуацию, но и воспринимать её в динамике, моделируя развитие событий. Также устройства научатся взаимодействовать с инфраструктурой — например, учитывать сигналы светофоров при построении маршрутов.
Роботы-гуманоиды с физическим ИИ смогут точнее оценивать вес и устойчивость предметов, рассчитывать силу захвата, сохранять равновесие и безопасно работать рядом с людьми и объектами.
#Яндекс #ЯндексРоботикс #ЯндексМаркет #Роботизация #Инновации #Автоматизация #Робот #РоботДоставщик #Гуманоид #MLпланировщик #RMS #Роборука #Кобот #Нейросеть #Сервис
- Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставлять комментарии
