Չինական ShengShu Technology ընկերությունը ներկայացրել է Motubrain անունով արհեստական բանականության նոր համակարգ՝ ունիվերսալ մոդել, որը մշակողները անվանում են ռոբոտների համար «միասնական ուղեղ», գրում է Interesting Engineering-ը։

Ի տարբերություն ավանդական ռոբոտային համակարգերի, որտեղ ընկալումը, պլանավորումը և գործողությունները բաժանված են տարբեր ծրագրային մոդուլների միջև, Motubrain-ը այս ամենը միավորում է մեկ ճարտարապետության ներսում։

Նախագծի հեղինակները պնդում են, որ մոդելը միաժամանակ ուսուցանվում է տեսանյութերի, տեքստային հրահանգների և ֆիզիկական գործողությունների հիման վրա։ Դրա շնորհիվ ռոբոտը կարող է ոչ միայն ճանաչել շրջակա միջավայրը, այլև կանխատեսել իրավիճակի զարգացումը, որոշումներ ընդունել և անմիջապես կատարել գործողություններ՝ առանց առանձին համակարգերի միջև անցնելու։

Motubrain-ի հիմքում ընկած է մի ճարտարապետություն, որը մշակողները կոչում են Mixture-of-Transformers։ Այն միավորում է պատկերի, լեզվի և շարժման մշակումն এক միասնական ցիկլում։ ShengShu Technology-ի հիմնադիր Չժու Ցզյունի խոսքով՝ նախագծի նպատակը ստեղծել մի համակարգ է, որը կլինի ոչ թե «կարված» մոդուլների հավաքածու, այլ իրական աշխարհի լիարժեք մոդել, որը կկարողանա հասկանալ պատճառահետևանքային կապերն ու շրջակա միջավայրի ֆիզիկան։

Համակարգի գլխավոր առանձնահատկություններից մեկը դարձել է հսկայական ծավալի չնշագրված տեսանյութերի վրա ուսուցումը։ Փոխարենը ձեռքով նշագրելու միլիոնավոր գործողություններ, մոդելն ինքնուրույն դուրս է բերում շարժման օրինաչափությունները մարդկանց տեսագրություններից, սիմուլյացիաներից և այլ ռոբոտների գործողություններից։ Սա զգալիորեն արագացնում է ուսուցման մասշտաբավորումը։

Մշակողները պնդում են, որ Motubrain-ը կարող է կատարել մինչև տասը հաջորդական գործողություններից բաղկացած շղթաներ, մինչդեռ ժամանակակից բազմաթիվ ռոբոտային համակարգեր վստահորեն հաղթահարում են ընդամենը երկու-երեք քայլ անընդմեջ։ Փորձարկումների ընթացքում նոր ԱԲ-ով ռոբոտները կարողանում էին հարմարվել անսպասելի իրավիճակներին․ օրինակ՝ եթե ռոբոտը անհաջող էր բռնում առարկան, համակարգն ինքնուրույն ճանաչում էր սխալը և կրկնում փորձը, թեև այն հատուկ չէին ուսուցանել այս սցենարին։

Թեստային հարթակներում մոդելը ցույց է տվել բարձր արդյունքներ։ WorldArena բենչմարքում այն հավաքել է 63,77 միավոր, իսկ RoboTwin 2.0-ում ստացել է միջինում 96 միավոր 100-ից՝ 50 տարբեր առաջադրանքների համար։ Մշակողները պնդում են, որ սա միակ համակարգն է, որը պատահականորեն փոփոխվող միջավայրային պայմաններում հաղթահարել է 95 միավորի շեմը։

Այժմ Motubrain-ն արդեն օգտագործվում է ռոբոտների ուսուցման ծրագրերում՝ արդյունաբերական, առևտրային և տնային առաջադրանքների համար։ ShengShu Technology-ը համագործակցում է մի քանի ռոբոտատեխնիկական ընկերությունների հետ, իսկ մշակումը դիտարկվում է որպես քայլ դեպի համընդհանուր «մարմնավորված ԱԲ»-ի ստեղծում՝ համակարգերի, որոնք կկարողանան գործել ֆիզիկական աշխարհում գրեթե նույնքան ճկուն, որքան մարդը։