Сегодня 03 сентября 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

В Google создали конституцию для роботов, которая сделает их безопаснее для людей

Группа, занимающаяся робототехникой в подразделении DeepMind компании Google представила три новых продукта, которые помогут роботам быстрее принимать решения, а также действовать эффективнее и безопаснее, выполняя задачи в окружении людей.

 Источник изображения: deepmind.google

Источник изображения: deepmind.google

Система сбора данных AutoRT работает на основе визуальной языковой модели (VLM) и большой языковой модели (LLM) — они помогают роботам оценивать окружающую среду, адаптироваться к незнакомой обстановке и принимать решение о выполнении поставленных задач. VLM применяется для анализа окружающей среды и распознавания объектов в пределах видимости; а LLM отвечает за творческое выполнение задач. Важнейшим нововведением AutoRT стало появление в блоке LLM «Конституции роботов» — направленных на безопасность команд, предписывающих машине избегать выбора задач, в которых участвуют люди, животные, острые предметы и даже электроприборы. В целях дополнительной безопасности роботы программируются на остановку, когда усилие на суставах превышает определённый порог; а в их конструкции теперь есть дополнительный физический выключатель, которым человек может воспользоваться в экстренном случае.

За последние семь месяцев Google развернула в четырёх своих офисных зданиях 53 робота с системой AutoRT и провела более 77 тыс. испытаний. Некоторые из машин управлялись удалённо операторами, другие же выполняли задачи автономно либо на основе заданного алгоритма, либо с использованием ИИ-модели Robotic Transformer (RT-2). Пока все эти роботы выглядят предельно просто: это конечности-манипуляторы на подвижной базе и камеры для оценки обстановки.

Вторым нововведением стала система SARA-RT (Self-Adaptive Robust Attention for Robotics Transformers), направленная на оптимизацию работы модели RT-2. Исследователи установили, что при удвоении входящих данных, например, повышении разрешения на камерах, потребность робота в вычислительных ресурсах возрастает вчетверо. Эту проблему удалось решить за счёт нового метода тонкой настройки ИИ, получившего название up-training — этот метод обращает квадратичный рост потребности в вычислительных ресурсах почти в линейный. За этот счёт модель работает быстрее, сохраняя прежнее качество.

Наконец, инженеры Google DeepMind разработали ИИ-модель RT-Trajectory, которая упрощает обучение роботов выполнению конкретных задач. Поставив задачу, оператор сам демонстрирует образец её выполнения; RT-Trajectory анализирует заданную человеком траекторию движения и адаптирует её к действиям робота.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Ложная тревога: CD Projekt Red объяснила, что скрывалось за новым тизером по Cyberpunk 2077 45 мин.
«Живи. Умри. И снова»: вдохновлённый фильмом «Грань будущего» шутер Metal Eden поступил в продажу 2 ч.
VMware с осторожностью подходит к масштабной поддержке архитектуры Arm 3 ч.
«Мечта, ставшая реальностью»: Activision и Paramount превратят Call of Duty в незабываемый фильм для старых и новых фанатов 3 ч.
Хакеры атаковали Jaguar Land Rover — производство автомобилей остановлено 5 ч.
Не Hollow Knight: Silksong единой — Microsoft рассказала о первых новинках Game Pass в сентябре 5 ч.
Квантовые компьютеры ещё не готовы, но в ПО для них уже инвестируют миллионы 6 ч.
Слухи: Ubisoft начала строить планы на Rayman 4, а Beyond Good and Evil 2 выйдет до конца 2027 года 7 ч.
Спустя почти год Capcom удалила Denuvo из Dead Rising Deluxe Remaster, но заменила её другой DRM 7 ч.
Не хочешь — заставим: правительство само определит категории объектов КИИ 9 ч.