Feagine запускает Fi0 — ИИ, который обучается переносить навыки между роботами

Китайская компания одновременно продемонстрировала три мягких манипулятора с различной морфологией, но пока не раскрыла основные данные, которые позволили бы проверить, насколько надежно Fi0 переносит навыки между роботами

13 августа Feagine Robotics представила Fi0 (Foundation Intelligence Across Embodiments) — основную модель для управления роботами, которая должна обеспечить передачу знаний о задачах между различными аппаратными конфигурациями и адаптировать действия к морфологии и текущему состоянию отдельного робота. Также компания представила три сухожильно-приводных мягких манипулятора — A01, A02 и A03, которые отличаются длиной, количеством сегментов, рабочей зоной и характером взаимодействия с объектами.

В качестве входных данных Fi0 использует язык, изображения, демонстрации, состояние окружающей среды и структурированное описание самого робота. В техническом описании Feagine указаны отдельные компоненты для представления навыков, объединения изображений с различных камер, описания конкретного варианта робота и прогнозирования результатов его действий.

При этом компания не раскрыла объем и состав обучающей выборки, количество параметров, детали реализации или методику оценки, поэтому заявленные возможности пока не подлежат сопоставлению с воспроизводимыми результатами.

Три различных манипулятора должны предоставить Feagine возможность проверить основную концепцию Fi0: отделить знания о задаче от характеристик конкретного механизма. Модель принимает во внимание кинематику, геометрию, сенсоры, рабочие органы, привод и динамическое состояние робота, а демонстрацию человека, по утверждению компании, можно применять непосредственно в процессе выполнения новой задачи без дообучения параметров модели.

Тем не менее, это пока лишь заявленная архитектура, а не подтвержденная способность к переносу навыков. Feagine не представила данные о успешности выполнения одних и тех же задач на A01, A02 и A03, а также не провела сравнение с отдельными моделями управления для каждого робота, данные о задержках, восстановлении после ошибок или безопасности. Информация о доступности Fi0 для сторонних разработчиков также отсутствует.

Запуск интересен в первую очередь как попытка решить одну из ключевых проблем embodied AI — перенос знаний между физически различными роботами, а не обучение каждой конфигурации с нуля. Для практической оценки Fi0 теперь необходимы воспроизводимые тесты, открытая методика экспериментов и сравнение с базовыми системами, — без них невозможно определить масштаб заявленного прорыва.