Китайский технологический лидер заявил о себе в гонке "воплощённого интеллекта", представив передовую ИИ-модель для управления роботами в реальном мире.
Alibaba представила инновационную систему RynnBrain, которая обучает машины понимать пространство, объекты и движение. Этот запуск демонстрирует растущие амбиции компании в робототехнике – сфере активных инвестиций таких гигантов, как NVIDIA и Google.
Оснащенный RynnBrain робот безошибочно распознает фрукты и аккуратно помещает их в корзину. Кажущаяся простота задачи скрывает колоссальную сложность лежащего в основе искусственного интеллекта.
Система обеспечивает мгновенное распознавание объектов, отслеживание их позиций и планирование точных действий в реальном времени. Именно для решения подобных задач и создан RynnBrain.
Alibaba позиционирует разработку как фундамент для "воплощённого интеллекта", охватывающего роботов, беспилотники и другие устройства, взаимодействующие с физической средой. На фоне глобального технологического соперничества Китай определил этот ИИ как национальный приоритет.
Главная цель RynnBrain – устранить ключевой недостаток современных робототехнических систем: ограниченную пространственно-временную память.
Обычные ИИ-решения часто теряют "память" о расположении объектов или ошибаются в интерпретации сцен. Как заявляет Alibaba, RynnBrain преодолевает эти проблемы благодаря уникальной системе памяти. Она позволяет роботам запоминать предыдущее местоположение объектов и предсказывать траекторию их движения. Дополнительно система включает глобальную ретроспекцию: робот анализирует собственные прошлые действия перед выбором следующего шага, минимизируя ошибки в сложных операциях.
Важнейший компонент – пространственное мышление. RynnBrain объединяет текстовую логику с пространственными данными, обеспечивая более естественное, человекообразное принятие решений машинами.
По данным Alibaba, RynnBrain установил беспрецедентные 16 рекордов в ведущих открытых тестах "воплощённого интеллекта", оценивающих анализ среды, пространственную логику и выполнение задач. Модель показала превосходство над системами Gemini Robotics ER 1.5 от Google и Cosmos Reason 2 от NVIDIA.
Источник: naked-science.ru
