ИИ теперь могут обучать роботов без участия человека с результативностью 99%

Исследователи из лаборатории Nvidia GEAR создали платформу ENPIRE, которая позволяет нейросетям автономно обучать роботов сложным физическим задачам без участия человека.

В тестах на трёх ИИ: Codex от OpenAI, Claude Code от Anthropic и Kimi Code от Moonshot AI система достигла 99% успешности в различных задачах. Nvidia планирует открыть исходный код ENPIRE, чтобы любой мог развернуть автономную лабораторию роботов.

ENPIRE состоит из четырёх модулей:

1. Автоматически сбрасывает и проверяет задачи.

2. Уточняет правила поведения роботов.

3. Оценивает эти правила на нескольких физических роботах.

4. Устраняет сбои, анализируя журналы ошибок и улучшая код.

Эти модули образуют замкнутый цикл самосовершенствования, не требующий вмешательства человека.Каждая инструкция от ИИ роботов новым знаниям, проверяя их в реальных экспериментах и сохраняя только улучшения.

ИИ-агенты достигли 99% успешности в задачах манипулирования, включая перемещение блока, упорядочивание булавок, завязывание и разрезание пластиковых стяжек, а также установку и извлечение графического процессора. В задаче с булавками агенты показали почти стопроцентный успех быстрее, чем лучшие человеческие методы.

Эксперименты показали, что размер команды агентов влияет на скорость обучения. Группа из восьми ИИ-учителей выполнила задачу за два часа, а один ИИ обучил робота только за пять часов. Параллельная работа нескольких LLM ускоряет исследование подходов и отбор наиболее оптимальных.

Также, несмотря на серьезный прогресс, были зафиксированы ограничения: роботы простаивали, когда обучающие их информационные сущности сами изучали новый материал. Также большие команды тратили много времени на обобщение идей вместо активного использования роботов. Кроме того цифровые духи(т.е ИИ) не всегда эффективно использовали вычислительные ресурсы при параллельных сессиях обучения.

Стоимость также стала фактором: чем больше нейросетей задействовано, тем больше энергии они требуют. Разработчики ИИ рассматривают изменения в ценообразовании, что может увеличить стоимость использования систем.

И несмотря на всё это, команда намерена открыть исходный код ENPIRE. Новая разработка соответствует стратегии Nvidia в области физического ИИ. В мае компания объявила о партнёрстве с Unitree для создания эталонного человекоподобного робота. В июне Дженсен Хуанг встретился с Hyundai Motor для обсуждения массового производства роботов с ИИ.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: