Похожие на людей роботы 1X Eve показали полную автономность в бытовых задачах

Норвежский производитель роботов 1X продемонстрировал возможности модели Eve, способной выполнять множество операций в полностью автономном режиме. Компания подчеркнула, что роботы на демонстрационном видео не управлялись человеком в удалённом режиме, при подготовке материала не использовались монтажные склейки, ускорение видео, не было запрограммированных последовательностей — машины контролировались нейросетями без участия человека.

Источник изображения: 1x.tech

В рамках первого раунда финансирования с бюджетом $25 млн компанию 1X поддержала OpenAI; за ним последовал второй раунд финансирования с бюджетом уже $100 млн. Человекоподобные роботы 1X выглядят достаточно скромно в сравнении с аналогами от Tesla, Figure, Sanctuary и Agility: у модели Eve нет ни ног, ни ловких ладоней. Этот робот передвигается на трехколёсной платформе, а на концах рук относительно простые манипуляторы. Чтобы внешний вид роботов был эстетичным, их нарядили в человеческую одежду, а на голове установили светодиодный экран с анимированным улыбающимся лицом.

В разработке 1X значится также более похожий на человека робот Neo, который передвигается на двух ногах и может похвастаться красивыми руками, но для демонстрации базовых возможностей хватило и Eve. Все эти задачи сводятся преимущественно к навигации по помещению и перекладыванию предметов с места на место. Но в действительности 1X Eve оказались удивительно способными по сравнению с другими роботами. Они раскладывают вещи по коробкам и лоткам, собирают игрушки с пола, становятся на зарядку, руками подключая к себе кабель питания и отключая его, когда он больше не нужен, и открывают перед собой двери, если необходимо войти в соседнее помещение.

Инженеры 1X обучили 30 единиц Eve различным базовым задачам при помощи демонстрации видео и удалённого управления — эти операции транслировались базовой модели искусственного интеллекта и дорабатывались с учётом конкретной среды. Система свела задачи к конкретным действиям, которые выполнялись роботами. Как утверждает разработчик, последний этап для коммерческих версий робота сможет осуществляться на месте у клиентов — потребуются «лишь несколько минут для сбора данных и обучения на графическом процессоре ПК». Возможно, оператору потребуется сначала самому продемонстрировать системе необходимую последовательность действий — система глубокого обучения многократно прогонит задачу через систему моделирования с учётом различных случайных факторов и подготовит машины к непосредственной работе.