ShengShu Technology, sənayenin təlim məlumatları problemini həll etmək üçün sintetik məlumatlardan istifadə edən yeni bir sistem olan Vidar-ı təqdim edib. Bu, süni intellekt robotlarının təlimini real dünya istifadəsi üçün daha səmərəli, genişləndirilə bilən və əlçatan edir.
Humanoid robotların inkişafında əhəmiyyətli bir maneə tələb olunan böyük həcmdə təlim məlumatlarıdır. Bu məlumatların toplanması prosesi bahalı və vaxt aparandır ki, bu da ənənəvi olaraq robototexnika sahəsindəki irəliləyişi ləngidən bir problemdir.
ShengShu Technology Vidar Necə İşləyir
ShengShu Technology, robot təlimi məlumatları problemini həll etmək üçün Vidar sistemini təqdim etdi. “Fəaliyyət Mühakiməsi üçün Video Diffuziyası” mənasını verən Vidar, az miqdarda real videodan sintetik təlim mühitləri yaradır.
Bu üsul, şirkətin Vidu video modelindən istifadə edərək real dünya görüntülərini süni intellekt tərəfindən yaradılmış video ilə birləşdirir. Bu yanaşma fiziki qarşılıqlı təsir tələb edən ənənəvi üsullardan daha səmərəli və genişləndirilə bilən bir təlim prosesi yaradır.
Süni İntellekt Robot Təliminə Yeni Yanaşma
Sistem, öyrənilmiş bilikləri motor əmrlərinə çevirmək üçün AnyPos adlı tapşırıqdan asılı olmayan bir sistemdən istifadə edərək qavrayışı idarəetmədən ayırmaqla işləyir. Vidar, köhnə təlim texnikalarından əsaslı şəkildə fərqlənərək, virtual məkanda mürəkkəb, həqiqi həyata bənzər ssenariləri simulyasiya edə bilir.
Robot təlimi üçün sintetik məlumatların bu cür istifadəsi olduqca səmərəlidir və yalnız təxminən 20 dəqiqəlik ilkin məlumat tələb edir. CyberGuy.com-a görə, bu, aparıcı modellərin tələb etdiyi məlumatların 1/80 ilə 1/1200-ü arasındadır.
Gələcəyin Humanoid Robot Tətbiqlərinin Kilidini Açmaq
Vidar-ın dizaynı robotların yeni tapşırıqlara və mühitlərə daha tez uyğunlaşa bilməsi deməkdir. Bu irəliləyiş yaşlılara qulluq, ev yardımı, səhiyyə və ağıllı istehsalat da daxil olmaqla çoxsaylı real dünya humanoid robot tətbiqlərinin kilidini aça bilər.
Xərc və genişləndirilə bilmə kimi əsas məsələləri həll etməklə, bu texnologiya ev robotu köməkçisi konsepsiyasını reallığa daha da yaxınlaşdırır. Bu genişləndirilə bilən təlim gündəlik şəraitdə praktik robotların tətbiqini əhəmiyyətli dərəcədə sürətləndirə bilər.
