Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили GigaWorld-0 — платформу, генерирующую реалистичные виртуальные среды для эффективного обучения агентов, взаимодействующих с физическим миром.
GigaWorld-0 объединяет фотореалистичную генерацию видео и физически корректное 3D-моделирование для создания масштабного источника данных, улучшающего производительность роботов в реальных задачах.
Ограниченность реальных данных часто становится узким местом в обучении интеллектуальных агентов, способных к взаимодействию с физическим миром. В данной работе представлена платформа GigaWorld-0: World Models as Data Engine to Empower Embodied AI, объединяющая фотореалистичную генерацию видео и физически достоверное 3D-моделирование для эффективного создания разнообразных обучающих данных. Это позволяет значительно улучшить обобщающую способность и эффективность роботов в реальных условиях, избегая необходимости в дорогостоящем и трудоемком сборе данных из реального мира. Сможет ли подобный подход открыть новую эру в разработке автономных систем, способных к сложным взаимодействиям с окружающей средой?
Преодолевая Узкое Горлышко Данных в Воплощенном ИИ
Обучение надежных агентов воплощенного искусственного интеллекта требует колоссальных объемов данных, полученных из реального мира, что представляет собой значительную проблему. Сбор и маркировка этих данных — трудоемкий и дорогостоящий процесс, требующий не только времени и ресурсов, но и специализированного оборудования. Недостаток качественных данных ограничивает способность агентов адаптироваться к новым, непредсказуемым ситуациям, поскольку их обучение основано на ограниченном наборе примеров. Более того, получение данных в определенных средах, например, в опасных или труднодоступных местах, может быть сопряжено с дополнительными рисками и затратами, что делает масштабирование обучения воплощенного ИИ сложной задачей. Таким образом, потребность в больших объемах данных является ключевым препятствием на пути к созданию действительно интеллектуальных и автономных агентов, способных эффективно функционировать в реальном мире.
Современные методы обучения агентов воплощенного искусственного интеллекта, основанные на сборе данных из реального мира, часто сталкиваются с серьезными трудностями при обобщении и адаптации к новым, незнакомым средам. Агенты, обученные на ограниченном наборе реальных сценариев, демонстрируют снижение производительности при столкновении с ситуациями, отличающимися от тех, что были зафиксированы в процессе обучения. Эта проблема обусловлена тем, что реальный мир характеризуется огромным разнообразием, и даже небольшие изменения в обстановке, освещении или положении объектов могут существенно повлиять на эффективность работы агента. Попытки решить эту проблему путем увеличения объема собранных данных, как правило, оказываются неэффективными и экономически нецелесообразными, поскольку разнообразие реального мира практически безгранично. В результате, возникает необходимость в разработке новых подходов к обучению, которые позволят агентам эффективно обобщать полученные знания и адаптироваться к изменяющимся условиям без необходимости постоянного сбора и обработки огромных массивов реальных данных.
Для реализации всего потенциала воплощенного искусственного интеллекта критически важна разработка масштабируемого механизма сбора и обработки данных. Ограниченность доступных наборов данных, собранных в реальных условиях, существенно замедляет прогресс в области обучения надежных и адаптивных агентов. Такой механизм должен обеспечивать не только сбор огромных объемов информации, но и эффективную её организацию, аннотацию и синтез, позволяя создавать виртуальные среды для обучения и валидации моделей. Использование продвинутых методов генерации данных, таких как симуляции и процедурное конструирование контента, в сочетании с алгоритмами активного обучения, способно значительно снизить зависимость от дорогостоящего и трудоемкого сбора данных в реальном мире. В конечном итоге, масштабируемый механизм обработки данных станет ключевым фактором, определяющим скорость и успех развития воплощенного ИИ, позволяя создавать интеллектуальных агентов, способных эффективно функционировать в сложных и динамичных условиях.
GigaWorld-0: Движок Генерации Данных для Воплощенного ИИ
GigaWorld-0 представляет собой движок генерации данных, предназначенный для создания разнообразных, геометрически согласованных и физически правдоподобных сцен, используемых для обучения моделей воплощенного искусственного интеллекта (embodied AI). Основная задача системы заключается в предоставлении реалистичных виртуальных сред, необходимых для эффективной тренировки агентов, взаимодействующих с окружающим миром. Генерация сцен фокусируется на обеспечении высокой степени реализма и соответствия физическим законам, что критически важно для обучения агентов, способных к адекватному восприятию и взаимодействию с реальным миром. Разнообразие генерируемых сцен направлено на повышение обобщающей способности обученных моделей и их устойчивость к различным условиям окружающей среды.
Система GigaWorld-0 состоит из двух основных компонентов: GigaWorld-0-Video и GigaWorld-0-3D. GigaWorld-0-Video специализируется на генерации фотореалистичных видеопоследовательностей, обеспечивая визуальную достоверность данных для обучения моделей искусственного интеллекта. GigaWorld-0-3D отвечает за создание трехмерных окружений, формируя основу для геометрически согласованных и физически правдоподобных сцен, необходимых для обучения агентов, взаимодействующих с виртуальным миром. Оба компонента работают совместно, обеспечивая комплексное решение для генерации данных, используемых в обучении воплощенного ИИ.
Эффективность обучения в GigaWorld-0 достигается за счет применения методов пониженной точности, в частности, FP8 Precision Training. Данная технология позволяет снизить вычислительные затраты, связанные с обработкой данных, без существенной потери качества генерируемых сцен. FP8 использует 8-битное представление чисел с плавающей точкой вместо традиционных 16- или 32-битных форматов, что приводит к уменьшению объема памяти, необходимого для хранения и обработки данных, и, как следствие, к ускорению процесса обучения. При этом, благодаря использованию специализированных алгоритмов и техник квантования, сохраняется необходимая точность для обеспечения реалистичности и физической правдоподобности генерируемых сцен, что критически важно для обучения систем искусственного интеллекта, работающих в виртуальных средах.
Конструирование Реалистичных 3D-Миров
Система GigaWorld-0-3D использует метод 3D Gaussian Splatting (реализованный в модуле GigaWorld-0-3D-BG) для эффективной реконструкции фоновых окружений. Данный подход предполагает представление сцены в виде совокупности гауссовских сплэтов — параметрических объектов, позволяющих компактно описывать геометрию и внешний вид поверхности. В отличие от традиционных методов, основанных на триангуляционных сетях, 3D Gaussian Splatting обеспечивает более высокую скорость рендеринга и меньший объем занимаемой памяти, что особенно важно для создания масштабных и детализированных 3D-миров. Эффективность достигается за счет возможности дифференцированного рендеринга и оптимизации параметров сплэтов непосредственно в процессе обучения модели.
В GigaWorld-0-3D для создания переднего плана используются генеративные модели (GigaWorld-0-3D-FG), что позволяет обеспечить богатство визуальных деталей и разнообразие объектов в сгенерированных сценах. Эти модели обучаются на больших наборах данных 3D-активов и способны генерировать новые, реалистичные объекты, варьируя их форму, текстуру и другие параметры. Использование генеративных моделей позволяет автоматически создавать большое количество уникальных ассетов, что существенно снижает трудозатраты на ручное моделирование и обеспечивает динамическое разнообразие визуального контента в 3D-мирах.
В системе GigaWorld-0-3D реализовано моделирование физических свойств объектов и расчет траекторий движения манипуляторов (GigaWorld-0-3D-Phys, GigaWorld-0-3D-Act), что позволяет добиться реалистичного взаимодействия с виртуальной средой. Данный подход включает в себя симуляцию динамики объектов, учет сил трения и инерции, а также расчет кинематики и динамики движений роботизированных рук. Это обеспечивает правдоподобное поведение объектов при манипуляциях, например, при захвате, перемещении и деформации, создавая ощущение физической достоверности в генерируемых сценах. Расчеты траекторий включают в себя решение обратной кинематики и динамики, позволяя роботизированным рукам достигать заданных положений и выполнять требуемые действия, учитывая физические ограничения и свойства объектов.
Генерация Фотореалистичных Видеопоследовательностей
В основе GigaWorld-0-Video лежит архитектура Mixture-of-Experts (MoE), интегрированная в модель GigaWorld-0-Video-Dreamer. Данная архитектура позволяет значительно повысить вычислительную эффективность и возможности генерации видео, разделяя задачу на несколько «экспертов» — подсетей, специализирующихся на обработке различных аспектов видеоданных. В процессе генерации, маршрутизатор динамически выбирает наиболее подходящих экспертов для каждого кадра, что снижает вычислительную нагрузку по сравнению с использованием единой, монолитной модели. Применение MoE позволяет GigaWorld-0-Video генерировать более длинные и сложные видеопоследовательности с сохранением высокого качества изображения и снижением требований к вычислительным ресурсам.
Система GigaWorld-0-Video обеспечивает модификацию внешнего вида объектов в видеорядах на основе текстовых запросов (GigaWorld-0-Video-AppearanceTransfer), позволяя изменять, например, цвет, текстуру или стиль объектов. Кроме того, реализована возможность синтеза видео с произвольных точек обзора (GigaWorld-0-Video-ViewTransfer), что позволяет генерировать сцены, демонстрирующие объекты с различных углов, без необходимости физического перемещения камеры. Сочетание этих двух возможностей значительно расширяет разнообразие генерируемых видеопоследовательностей и позволяет создавать более реалистичные и динамичные сцены.
Система GigaWorld-0-Video-MimicTransfer обеспечивает преобразование демонстраций действий, выполненных человеком, в траектории, пригодные для исполнения роботом. Этот процесс позволяет напрямую переносить намерения оператора на действия робота, минуя необходимость в сложном программировании или ручном управлении. Преобразование осуществляется путем анализа движений человека и генерации соответствующих команд управления для робота, обеспечивая точное воспроизведение желаемого поведения. Технология ориентирована на приложения, требующие интуитивного управления роботами и переноса навыков от человека к машине, включая сборку, обслуживание и другие задачи, требующие адаптивности и точности.
Раскрытие Потенциала Воплощенного ИИ
Сгенерированные данные играют ключевую роль в обучении моделей Vision-Language-Action (VLA), значительно расширяя их способность понимать окружающий мир и выполнять поставленные задачи. Используя этот подход, модели VLA получают возможность не просто распознавать визуальные образы и понимать лингвистические инструкции, но и эффективно преобразовывать их в конкретные действия. Этот процесс обучения, основанный на большом объеме синтезированных данных, позволяет моделям VLA формировать более глубокое и комплексное представление о взаимосвязи между зрением, языком и действиями, что, в свою очередь, приводит к повышению точности и эффективности выполнения разнообразных задач в реальном мире. Благодаря этому, модели становятся более адаптивными и способны к обобщению полученных знаний, что является важным шагом на пути к созданию действительно интеллектуальных систем искусственного интеллекта.
Разработанный движок генерации данных позволил создать GigaBrain-0 — систему управления, предназначенную для обучения роботов выполнению задач в реальном мире. Эта система представляет собой политику, которая, благодаря огромному объему синтезированных данных, способна демонстрировать и совершенствовать навыки манипулирования объектами и навигации в сложных окружениях. Обучение GigaBrain-0 опирается на имитацию реальных сценариев, что позволяет роботу приобретать опыт, необходимый для успешного взаимодействия с физическим миром, и обеспечивает адаптацию к новым, ранее не встречавшимся ситуациям без дополнительного обучения.
Разработанная система GigaWorld-0 демонстрирует передовые результаты в области воплощенного искусственного интеллекта, преодолев ключевое ограничение — недостаток данных для обучения. Достигнуто лидирующее положение по показателю PBench (Robot Set), превзойдены результаты Cosmos-Predict2/2.5 и Wan2.2, что свидетельствует о значительном прогрессе в успешном выполнении задач роботами. Более того, GigaWorld-0 неизменно превосходит Cosmos-Predict2.5-2B в тесте DreamGen Bench (GR1-Env, GR1-Obj, GR1-Behavior) по всем трем сценариям, гарантируя геометрическую согласованность, физическую правдоподобность и точное соответствие видео генерируемым текстовым описаниям. Эти достижения указывают на способность системы к обобщению и эффективному выполнению новых, ранее не встречавшихся задач без дополнительного обучения, что открывает широкие перспективы для применения в реальном мире.
Представленная работа демонстрирует элегантное решение задачи генерации данных для обучения агентов воплощенного искусственного интеллекта. Создание GigaWorld-0, объединяющего фотореалистичную визуализацию и физически достоверное моделирование, позволяет значительно расширить возможности обучения роботов в симуляции. Как однажды заметила Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект — это не просто технология, это отражение наших человеческих ценностей». В данном исследовании ценность проявляется в стремлении к созданию систем, способных эффективно обучаться и адаптироваться к реальному миру, используя сгенерированные данные для преодоления ограничений, связанных с нехваткой данных в реальных условиях. Эффективное сочетание визуальной точности и физической достоверности — признак глубокого понимания принципов гармоничного дизайна.
Куда же это всё ведёт?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность подхода к генерации данных для воплощённого искусственного интеллекта. Однако, за кажущейся простотой скрывается ряд нерешённых вопросов. Сочетание фотореалистичной визуализации и физически обоснованного моделирования — это, конечно, шаг вперёд, но остаётся неясным, насколько хорошо сгенерированные данные отражают всю сложность реального мира. Иногда, кажется, что стремление к совершенству в симуляции лишь уводит от необходимости взаимодействовать с непредсказуемостью самой жизни.
В дальнейшем, особое внимание следует уделить проблеме переноса обучения. Элегантный интерфейс симуляции бесполезен, если агент не способен адаптироваться к шуму и неточностям реального окружения. Следует исследовать методы, позволяющие агенту «слышать» несоответствия между моделью и реальностью, и учиться на этих ошибках. Иначе, все усилия по созданию идеальной симуляции окажутся тщетными, подобно искусно вырезанной статуе, неспособной дышать.
В конечном итоге, истинный прогресс в области воплощённого ИИ будет зависеть не от сложности симуляции, а от способности агента к адаптации и обучению в условиях неопределённости. Хороший дизайн шепчет, плохой — кричит, а идеальный — учится слушать.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.19861.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Квантовое обучение: новый взгляд на фазовые переходы
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
- Квантовая схема: адаптация к шуму для многочиповых систем
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
- Квантовое моделирование затухающих волн: новый подход к точности и эффективности
2025-11-26 17:11