Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили систему Cortex 2.0, позволяющую роботам планировать и выполнять сложные задачи на производстве практически без участия человека.
Система объединяет модели мира с визуальным, языковым и исполнительным компонентами для достижения полной автоматизации складских операций.
Несмотря на успехи моделей «визуальное восприятие — язык — действие», надежность промышленных роботов при выполнении сложных, долгосрочных задач остается проблемой из-за их реактивного характера. В работе ‘Cortex 2.0: Grounding World Models in Real-World Industrial Deployment’ представлена система, использующая мировые модели для планирования и выбора наиболее перспективных траекторий, что позволяет значительно повысить надежность манипуляций. Показано, что Cortex 2.0 превосходит современные системы на задачах сортировки, распаковки и перемещения объектов в условиях реального производства, демонстрируя нулевое количество человеческих вмешательств. Возможно ли дальнейшее масштабирование подобных систем и их адаптация к еще более сложным и непредсказуемым промышленным сценариям?
От последовательности к действию: Рождение VLA-моделей
Изначально, управление роботами основывалось на тщательно разработанных вручную характеристиках объектов и окружения. Такой подход, хотя и позволял решать узкоспециализированные задачи, страдал от недостаточной обобщающей способности. Роботы, обученные распознавать лишь конкретные формы или цвета, испытывали трудности при столкновении с незнакомыми ситуациями или даже незначительными изменениями в обстановке. Это существенно ограничивало их адаптивность и препятствовало применению в динамичных и непредсказуемых условиях реального мира, где требуется гибкость и способность к самостоятельному обучению. Эффективное взаимодействие с окружающей средой требовало не просто распознавания объектов, но и понимания их функционального назначения и взаимосвязей, что было сложно реализовать на основе жестко заданных признаков.
Несмотря на значительный прогресс, такие большие последовательные модели, как RT-1, демонстрировали определенные ограничения в способности к эффективному рассуждению. Хотя они успешно отображали визуальные наблюдения непосредственно на действия, этот подход часто оказывался неэффективным при решении сложных задач, требующих планирования или адаптации к новым ситуациям. Модели, работающие напрямую с последовательностями, могли испытывать трудности с обобщением полученных знаний и применением их в незнакомых контекстах, поскольку им не хватало возможности абстрагироваться от конкретных входных данных и выводить логические заключения. В результате, для выполнения даже относительно простых задач, требовалось огромное количество данных для обучения, а сама система оставалась уязвимой к незначительным изменениям в окружающей среде или инструкциях.
Модель VLA (Vision-Language-Action) представляет собой принципиально новую архитектуру в области робототехники, объединяющую обработку визуальной информации, понимание языковых инструкций и непосредственное управление действиями робота. В отличие от предыдущих систем, полагавшихся на заранее заданные признаки и ограниченную обобщающую способность, VLA позволяет роботу воспринимать окружающий мир посредством камеры, интерпретировать сложные команды, сформулированные на естественном языке, и выполнять соответствующие действия. Эта интеграция не только расширяет возможности роботов в плане адаптации к различным задачам и средам, но и открывает путь к более интуитивному и гибкому взаимодействию человека и робота, позволяя давать команды, аналогичные тем, которые используются при общении с другим человеком. Фактически, VLA закладывает основу для создания роботов, способных понимать не только что нужно сделать, но и как это сделать, исходя из контекста и полученных инструкций.
Прогностическое управление: Мировые модели и расширенное рассуждение
Интеграция мировых моделей — прогностических представлений о динамике окружающей среды — в виртуальные агенты (VLAs) позволяет реализовать упреждающее управление и повысить адаптивность к непредвиденным обстоятельствам. В отличие от реактивных агентов, использующих непосредственные сенсорные данные, агенты, оснащенные мировыми моделями, способны прогнозировать последствия своих действий, планируя последовательности, максимизирующие вероятность успеха. Это достигается путем моделирования физических законов и взаимосвязей в среде, что позволяет агенту “представлять” будущие состояния и оценивать различные стратегии поведения до их фактической реализации. Такой подход особенно важен в сложных и динамичных средах, где быстрая адаптация и способность к предвидению критически необходимы для эффективного функционирования.
Модели, такие как Cosmos и UniSim, предоставляют предварительно обученные априорные знания, значительно ускоряющие процесс обучения и повышающие производительность в сложных сценариях. Эти модели, обученные на больших объемах данных, содержат информацию о динамике окружающей среды и вероятных последствиях действий, что позволяет агентам быстрее адаптироваться к новым ситуациям и эффективно решать задачи. Использование предварительно обученных моделей снижает потребность в большом количестве данных для обучения с нуля и позволяет агентам обобщать полученные знания на различные условия, что особенно важно в условиях ограниченных ресурсов или при решении задач с высокой степенью неопределенности.
Системы, такие как IRASim и GPC, используют модели мира для оценки потенциальных последовательностей действий перед их выполнением. Этот процесс включает в себя симуляцию результатов каждого действия в рамках предсказанной динамики окружающей среды, что позволяет присвоить каждой последовательности действий оценку, отражающую ее ожидаемый успех и безопасность. Оценка, полученная в результате симуляции, используется для выбора оптимальной последовательности действий, минимизируя риски и максимизируя вероятность достижения поставленной цели. Такой подход особенно важен в сложных и динамичных средах, где прямое обучение методом проб и ошибок может быть неэффективным или опасным.
Уточнение политики: Плотные вознаграждения и эффективный выбор действий
Архитектура Cortex 2.0 расширяет фреймворк VLA (Visual Latent Abstraction) за счет добавления модуля планирования, основанного на модели мира. Ключевым компонентом этого модуля является PRO (Process-Reward Operator) — оператор оценки траекторий, который позволяет оценивать потенциальные будущие действия. PRO использует латентное визуальное пространство — сжатое представление визуальной информации — для прогнозирования исхода действий и назначения им оценок, отражающих прогресс, риск и вероятность успешного завершения. Это позволяет агенту выбирать оптимальные последовательности действий для достижения поставленных целей, используя предсказания, сделанные на основе модели мира.
Процесс-Оператор вознаграждения (PRO) в Cortex 2.0 использует визуальное латентное пространство — сжатое представление визуальной информации — для оценки прогнозируемых траекторий. Это пространство позволяет PRO эффективно вычислять прогресс по отношению к цели, оценивать потенциальные риски, связанные с выполнением действий, и прогнозировать вероятность успешного завершения задачи. Вместо обработки необработанных пикселей, PRO работает с компактным представлением визуальной сцены, что значительно снижает вычислительные затраты и повышает скорость оценки различных вариантов действий. Анализ в латентном пространстве позволяет системе быстро определять, насколько перспективна та или иная траектория, основываясь на визуальных признаках и предсказываемых изменениях в окружении.
В Cortex 2.0 для генерации выразительных мультимодальных политик управления используются методы Diffusion Policy и Flow Matching, развивающие подходы π0 и π0.5. Эти методы позволяют создавать более гибкие и устойчивые стратегии манипулирования объектами. В ходе тестирования Cortex 2.0 продемонстрировал способность выполнять четыре задачи по манипулированию на складе без единого вмешательства человека, что свидетельствует о значительном прогрессе в области автономного управления роботами.
Обобщение и масштабируемость: Обучение с переходом между воплощениями
Разработанные OpenVLA и OpenVLA-OFT масштабируют базовую архитектуру VLA для обучения с переходом между различными воплощениями роботов. Этот подход позволяет создать единую политику управления, способную эффективно работать с широким спектром роботизированных платформ, от манипуляторов до мобильных роботов и даже гуманоидных систем. Преимущество заключается в значительном снижении необходимости в специализированном обучении для каждого типа робота, поскольку модель учится обобщать навыки и адаптироваться к новым аппаратным конфигурациям, используя единый набор данных и алгоритм обучения. Такая универсальность открывает возможности для создания более гибких и экономичных роботизированных систем, способных выполнять разнообразные задачи в различных средах.
Для обучения универсальных политик, способных управлять различными роботами, необходимы разнообразные и обширные наборы данных. Именно поэтому были разработаны Open X-Embodiment, BridgeData V2, Agibot World и DROID. Эти наборы данных отличаются широким спектром виртуальных сред, типов роботов и задач, что позволяет моделям изучать обобщенные навыки, применимые к новым, ранее не встречавшимся ситуациям. Разнообразие в данных охватывает различные сенсорные модальности, динамику движения и физические характеристики роботов, создавая условия для обучения устойчивых и адаптивных политик. Использование этих наборов данных позволяет значительно сократить необходимость в дорогостоящих и трудоемких экспериментах с реальными роботами, ускоряя процесс разработки и развертывания интеллектуальных систем управления.
Разработки, такие как GR00T N1 и Sereact Lens VLM, наглядно демонстрируют практическую применимость методов кросс-воплощения в управлении сложными человекоподобными роботами. Эти модели способны выполнять широкий спектр задач с впечатляющей эффективностью — более 90% успешных попыток — даже при ограниченном объеме данных для точной настройки. Такая высокая результативность подчеркивает потенциал унифицированных политик, обученных на разнообразных наборах данных, для создания универсальных робототехнических систем, способных адаптироваться к различным платформам и условиям эксплуатации без необходимости разработки специализированного программного обеспечения для каждого конкретного случая.
Будущее роботизированного интеллекта: К воплощенной автономии
Современный прорыв в робототехнике обусловлен интеграцией трех ключевых элементов, радикально меняющих подходы к управлению роботами. Создание так называемых «миров моделей» позволяет роботам прогнозировать последствия своих действий и планировать сложные последовательности операций. Параллельно, применение плотных функций вознаграждения — в отличие от простых сигналов «успех/неудача» — обеспечивает более тонкую настройку поведения и ускоряет процесс обучения. Наконец, концепция «перекрестного воплощения» — обучения робота на различных платформах и в разнообразных средах — позволяет создавать универсальные алгоритмы, адаптируемые к новым задачам и условиям. В совокупности, эти инновации смещают акцент с жесткого программирования к самообучению и адаптации, открывая путь к действительно автономным роботам, способным эффективно взаимодействовать с окружающим миром.
Современные модели, такие как PaLM-E и V-JEPA 2, знаменуют собой значительный прорыв в области воплощенного интеллекта. Эти системы, объединяющие возможности обработки естественного языка и зрительного восприятия, позволяют роботам не просто распознавать объекты, но и понимать сложные взаимосвязи в окружающем мире. Они способны рассуждать о сценах, прогнозировать последствия действий и, как следствие, выполнять сложные задачи, требующие планирования и адаптации. Например, робот, оснащенный подобной моделью, может не только идентифицировать предмет на столе, но и оценить, как его перемещение повлияет на другие объекты, или даже выполнить просьбу, сформулированную в свободной форме. Такой подход открывает перспективы для создания по-настоящему автономных систем, способных к гибкому и эффективному взаимодействию с окружающей средой.
Дальнейшие исследования в области создания мировых моделей, плотных функций вознаграждения и обучения с переносом опыта между различными воплощениями роботов обещают раскрыть весь потенциал роботизированной автономии. Ожидается, что эти разработки приведут к созданию интеллектуальных систем, способных к беспрепятственному взаимодействию с окружающей средой, адаптироваться к новым ситуациям и решать сложные задачи без непосредственного участия человека. Такие роботы смогут не просто выполнять запрограммированные действия, но и понимать контекст, предвидеть последствия и самостоятельно принимать решения, что откроет новые горизонты в областях автоматизации, исследования и помощи человеку.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует эволюцию систем автоматизации, стремящихся к автономности и проактивному планированию. Система Cortex 2.0, интегрируя мир моделей в структуру «зрение-язык-действие», выходит за рамки реактивных действий, предвосхищая потребности производственного процесса. Это напоминает слова Пала Эрдеша: «Работа — это единственная настоящая валюта». Действительно, интенсивная работа над созданием и совершенствованием подобных систем, особенно в контексте реальных промышленных задач, является инвестицией в будущее автоматизации, где задержки минимизируются благодаря глубокому пониманию и проактивному планированию. Стремление к «нулевому вмешательству человека» в Cortex 2.0 — это не просто техническая цель, но и отражение стремления к системам, способным к самостоятельному развитию и адаптации.
Куда же дальше?
Представленная работа, бесспорно, демонстрирует способность систем к обучению достойно стареть в условиях промышленного развертывания. Однако, следует признать, что настоящая проверка на прочность еще впереди. Системы, оперирующие моделями мира, неизбежно сталкиваются с непредсказуемостью реального окружения — а значит, и с необходимостью постоянно адаптироваться, а не просто выполнять заранее запрограммированные сценарии. Иногда лучше наблюдать за процессом, чем пытаться ускорить его.
Ключевым вопросом остается масштабируемость. Способность демонстрировать «нулевое вмешательство» в контролируемой среде — это лишь первый шаг. Настоящим вызовом станет интеграция с более сложными и разнообразными процессами, где непредсказуемость станет нормой. Мудрые системы не борются с энтропией — они учатся дышать вместе с ней. Внимание к тонким нюансам взаимодействия с реальным миром, а не только к оптимизации алгоритмов, представляется более перспективным путем.
В конечном счете, наблюдение за развитием подобных систем — это, возможно, единственная форма участия. Важно помнить, что любая модель мира — лишь приближение к реальности. Иногда наблюдение — единственная форма участия. Истинная ценность заключается не в создании идеальных систем, а в понимании их границ и возможностей.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2604.20246.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Согласие роя: когда разум распределён, а ошибки прощены.
- Эволюция под контролем: эксперименты с обучением с подкреплением в генетическом программировании
- Язык тела под присмотром ИИ: архитектура и гарантии
- Безопасность генерации изображений: новый вектор управления
- Искусственный интеллект в университете: кто за кого работу делает?
- Разбираемся с разреженными автокодировщиками: Действительно ли они учатся?
- Умная экономия: Как сжать ИИ без потери качества
- Искусственный интеллект в разговоре: что обсуждают друг с другом AI?
- Квантовое «восстановление» информации: обращение вспять шума
- Пространственная Архитектура для Эффективного Ускорения Нейросетей
2026-04-23 13:34