Є монета з практично нульовою конкуренцією, яка абстрагує найбільш складні завдання в тому, що може бути найшвидше зростаючим сектором, який ми коли-небудь бачили.

Де команда, яка стоїть за цим, навіть отримує прямий внесок від команди LeRobot з Hugging Face, щоб створити відкритий SDK для світових симуляцій. Іншими словами, вони працюють з лідерами відкритого програмного забезпечення в сфері ШІ, щоб зробити їхній набір для розробників якомога ефективнішим для симуляції реальності.

Цей вертикальний напрямок є вирішальним, оскільки гуманоїдні роботи не працюють з текстом чи кодом, вони взаємодіють з атомами та фізичними об'єктами. Штучний інтелект може аналізувати текст, але гуманоїд повинен сприймати та маніпулювати 3D-світом перед собою.

Одна з причин, чому Tesla має перевагу з її гуманоїдом Optimus, - це багатство даних реальних нейронних мереж, зібраних флотом Tesla. Автомобілі Tesla колективно реєструють близько 50 мільярдів миль на рік, забезпечуючи майже безкінечний набір даних для навчання AI візуалізації та контролю.

Однак навчання роботів у реальному світі залишається болісно повільним і ресурсомістким. Прогрес був обмежений, оскільки ніхто ще не розкрив повністю синтетичні дані для гуманоїдів, «проміжок між симуляцією та реальністю». Може знадобитися сотні годин фізичного навчання, щоб навчити робота простому завданню, а симуляції часто не відповідають реальності.

Усі частини на місці, людські тіла наближаються до людського рівня здатності, але відсутня ланка - це мозок, програмне забезпечення, яке каже цим роботам, як робити речі. Робот може мати руки і ноги, але без інтелектуального коду він навіть не може приготувати вашу вечерю, поки ви дивитесь Netflix.

Так само, як смартфони були марними, поки магазини додатків не відкрили сторонні додатки, гуманоїди будуть марними без бібліотеки високоякісних навичок. Найбільша цінність прийде від того, хто створить інфраструктуру, що дозволяє розробникам легко створювати нові "додатки" (задачі) для роботів. Платформа, яка спростить програмування поведінки роботів, стане "магазином додатків" ери робототехніки.

Індивідуальні розробники стикаються з труднощами, оскільки їм часто бракує обчислювальної потужності та апаратного забезпечення для навчання роботизованих завдань вдома (, як видно з Discord-спільноти Hugging Face з робототехніки ). Саме тому відкритій платформі з хмарним моделюванням надзвичайно потрібна.

Ми вже починаємо бачити випуски, які підкреслюють здатність розробників виконувати повні роботизовані симуляції на віддалених серверах, тому будь-хто може навчати та тестувати складні завдання без спеціалізованого обладнання під рукою.

Багатомодальні моделі тепер об'єднують зорове сприйняття та мову, робот може «бачити» через кілька камер і діяти за природними командами. Це робить можливим тонке налаштування нових навичок з меншими наборами даних та легшими обчисленнями. Дуже схоже на те, що ми бачили з моделлю Helix VLA від Figure.

Я дам тобі одну підказку, хто це може бути.