W dzisiejszych czasach sztuczna inteligencja (AI) przeżywa rozkwIT, a jej zastosowania rozprzestrzeniają się na różne dziedziny życia. Jednym z najbardziej fascynujących obszarów, w których AI zaczyna odgrywać znaczącą rolę, jest robotyka. Covariant, firma specjalizująca się w tworzeniu AI, która pomaga robotom uczyć się, stawia sobie za cel rewolucjonizowanie sposobu, w jaki roboty są wykorzystywane w magazynach i innych środowiskach przemysłowych. Peter Chen, dyrektor generalny i współzałożyciel Covariant, opowiada o swojej wizji tworzenia AI, która umożliwia robotom uczenie się i adaptację w sposób podobny do ludzi.

Roboty uczące się

Tradycyjne roboty przemysłowe są często programowane do wykonywania określonych zadań, a ich zdolność do adaptacji do nowych sytuacji jest ograniczona. Covariant dąży do stworzenia robotów, które potrafią uczyć się i dostosowywać swoje zachowanie na podstawie nowych doświadczeń. Firma opracowuje system oparty na AI, który uczy roboty w magazynach, jak lepiej wykonywać zadania, takie jak pobieranie i umieszczanie przedmiotów. System ten wykorzystuje techniki uczenia maszynowego do analizy danych zebranych z rzeczywistych operacji magazynowych, aby zidentyfikować wzorce i poprawić wydajność robotów.

Wykorzystanie danych rzeczywistych

Kluczowym elementem podejścia Covariant jest wykorzystanie danych rzeczywistych. Zamiast polegać wyłącznie na symulacjach i danych laboratoryjnych, firma szkoli swoje roboty w rzeczywistych środowiskach magazynowych. Dzięki temu roboty uczą się radzić sobie z różnymi wyzwaniami, takimi jak zmienne oświetlenie, nieprzewidywalne kształty przedmiotów i zakłócenia ze strony innych robotów. To podejście pozwala na stworzenie AI, która jest bardziej odporna na błędy i lepiej przystosowana do pracy w zmiennym świecie.

Roboty rozumiejące język

Covariant opracowało model RFM-1 (Robotics Foundation Model 1), który łączy w sobie duże modele językowe z umiejętnościami manualnymi robotów. RFM-1 jest trenowany na danych z robotów pobierających przedmioty i danych z internetu, co pozwala mu na lepsze zrozumienie języka i świata fizycznego. Dzięki temu roboty mogą wykonywać bardziej złożone zadania, takie jak rozpoznawanie i pobieranie przedmiotów, które nigdy wcześniej nie widziały. Model ten otwiera nowe możliwości dla robotów, pozwalając im na interakcję z ludźmi i wykonywanie zadań wymagających większego stopnia inteligencji.

Roboty współpracujące

Covariant wierzy w to, że roboty powinny współpracować ze sobą i z ludźmi. Firma opracowuje systemy, które umożliwiają robotom uczenie się od siebie nawzajem, a także od ludzi. Dzięki temu roboty mogą dzielić się wiedzą i umiejętnościami, co prowadzi do szybszego uczenia się i większej wydajności. Systemy te mają na celu stworzenie bardziej elastycznych i wydajnych środowisk pracy, w których roboty i ludzie mogą współpracować harmonijnie.

Przyszłość robotyki

Wizja Covariant jest ambITna – stworzenie robotów, które potrafią uczyć się, adaptować i współpracować w sposób podobny do ludzi. Firma wierzy, że jej technologie mogą zrewolucjonizować przemysł, ułatwiając wykonywanie zadań, które są obecnie wykonywane przez ludzi, i otwierając nowe możliwości dla rozwoju gospodarczego. Prace Covariant nad AI dla robotów są ważnym krokiem w kierunku przyszłości, w której roboty będą odgrywać coraz większą rolę w naszym życiu.

Kluczowe punkty

– Covariant tworzy AI, która pomaga robotom uczyć się i adaptować w sposób podobny do ludzi.
– Firma szkoli swoje roboty w rzeczywistych środowiskach magazynowych, aby zapewnić im odporność na błędy i lepszą adaptację do zmiennego świata.
– Model RFM-1 łączy duże modele językowe z umiejętnościami manualnymi robotów, co pozwala im na lepsze zrozumienie języka i świata fizycznego.
– Covariant wierzy w to, że roboty powinny współpracować ze sobą i z ludźmi, tworząc bardziej elastyczne i wydajne środowiska pracy.