RT-2 በ Google DeepMind፡ ይህ የእይታ-ቋንቋ-ድርጊት ሞዴል የሮቦት ትምህርትን እንዴት እየቀየረ ነው

RT-2 መግቢያ

RT-2 በ Google DeepMind የተገነባ ሲሆን ለሮቦቲክስ በ AI ውስጥ ትልቅ እድገትን የሚያመለክት መሬትን የሚሰብር የእይታ-ቋንቋ-ድርጊት (VLA) ሞዴል ነው። ይህ ሞዴል ሮቦቶች የእይታ ግብዓቶችን እንዲያካሂዱ፣ የተፈጥሮ ቋንቋ ትዕዛዞችን እንዲረዱ እና ትክክለኛ እርምጃዎችን እንዲፈጽሙ ያስችላቸዋል፣ ይህም በዲጂታል AI እና በአካላዊ ሮቦት ስራዎች መካከል እንከን የለሽ ድልድይ ይፈጥራል።

• እንደ ግኝት፣ RT-2 ስርዓቶች ከብዙ የምስሎች፣ የጽሑፍ እና የድርጊቶች ስብስቦች እንዲማሩ በመፍቀድ የሮቦት ትምህርትን ያሻሽላል፣ ይህም ሮቦቶች ከአዳዲስ አካባቢዎች ጋር እንዲላመዱ ቀላል ያደርገዋል። ለምሳሌ፣ በ AY-Robots መድረክ ላይ፣ ቴሌኦፕሬተሮች RT-2-አነሳሽ ሞዴሎችን በመጠቀም ሮቦቶችን እንደ ዕቃ አያያዝ ላሉ ተግባራት ማሰልጠን ይችላሉ፣ ሮቦቱ በቃል መመሪያዎች ላይ በመመስረት ዕቃዎችን መለየት እና ማንሳት ይማራል።
• RT-2 ለአካባቢያዊ ግንዛቤ እይታን፣ ለትዕዛዝ ትርጓሜ ቋንቋን እና ለትክክለኛ አለም አፈፃፀም እርምጃን ያጣምራል፣ ይህም የተሻሻለ የመማር ቅልጥፍናን ያስከትላል። ተግባራዊ ምሳሌ በዌርሃውስ ውስጥ እቃዎችን የሚለይ ሮቦት ነው; እቃዎችን ለመለየት እይታን፣ የመለየት መስፈርቶችን ለመረዳት ቋንቋን እና በትክክል ለማስቀመጥ እርምጃን ይጠቀማል፣ ሁሉም በ AY-Robots ባሉ መድረኮች ላይ በመረጃ አሰባሰብ የተስተካከለ ነው።
• AI ሞዴሎችን ከእውነተኛ ዓለም አፕሊኬሽኖች ጋር በማገናኘት፣ RT-2 የእውቀት ሽግግርን ከሲሙሌት አካባቢዎች ወደ አካላዊ ሮቦቶች ያመቻቻል፣ ይህም የስልጠና ጊዜን ይቀንሳል። በ AY-Robots ላይ፣ ይህ ማለት ቴሌኦፕሬተሮች ከፍተኛ ጥራት ያለው የስልጠና መረጃን በርቀት መሰብሰብ ይችላሉ፣ ይህም ሮቦቶች እንደ መሰናክል በሞላባቸው መንገዶች በትንሹ በቦታው ላይ ማስተካከያዎችን የመሳሰሉ ውስብስብ ስራዎችን እንዲያከናውኑ ያስችላቸዋል።

የእይታ-ቋንቋ-ድርጊት (VLA) ሞዴል ምንድን ነው?

የእይታ-ቋንቋ-ድርጊት (VLA) ሞዴል ሶስት ቁልፍ ክፍሎችን የሚያዋህድ የላቀ AI አርክቴክቸር ነው፡ የእይታ መረጃን ለመተርጎም የእይታ ማቀናበሪያ፣ የጽሑፍ ወይም የቃል ግብዓቶችን ለመረዳት የቋንቋ ግንዛቤ እና የአካል ተግባራትን ለማከናወን የድርጊት አፈፃፀም። ይህ ሁሉን አቀፍ አካሄድ ሮቦቶች በአንድ ዓይነት ግብዓት ላይ ብቻ ከሚሰሩ ባህላዊ AI ሞዴሎች እጅግ የላቀ በሆነ መልኩ በብዙ ሞዳል መረጃ ላይ በመመስረት ውሳኔዎችን እንዲያደርጉ ያስችላቸዋል።

• በዋናው ላይ፣ እንደ RT-2 ያለ VLA ሞዴል ምስሎችን በኮምፒዩተር እይታ ለማስኬድ፣ ቋንቋን በተፈጥሮ ቋንቋ ማቀናበሪያ ለመተንተን እና እርምጃዎችን በማጠናከሪያ ትምህርት ለመፍጠር የነርቭ ኔትወርኮችን ይጠቀማል። ለምሳሌ፣ በ AY-Robots መድረክ ላይ በሮቦት ስልጠና፣ VLA ሞዴል እንደ 'ቀዩን ፖም አንሳ' የሚል ትዕዛዝ ሊወስድ እና እሱን ለማግኘት እይታን፣ መመሪያውን ለማረጋገጥ ቋንቋን እና ለመያዝ እርምጃን መጠቀም ይችላል።
• VLA ሞዴሎች ባህላዊ AI ከተለያዩ የመረጃ ምንጮች ከጫፍ እስከ ጫፍ በመማር ይለያያሉ፣ ይልቁንም በተናጠል ማቀናበር። ባህላዊ ሞዴሎች ለእይታ እና ለቋንቋ የተለዩ ሞጁሎች ሊፈልጉ ይችላሉ፣ ይህም ወደ ብቃት ማነስ ይመራል፣ VLA ግን ፈጣን መላመድን ለማግኘት ያዋህዳቸዋል። በ AY-Robots ላይ፣ ይህ ኦፕሬተሮች የእውነተኛ ጊዜ ልዩነቶችን ለመቆጣጠር VLA ሞዴሎችን የሚያሰለጥን መረጃ በሚሰበስቡበት በቴሌኦፕሬሽን ክፍለ ጊዜዎች ላይ ግልጽ ነው። ለምሳሌ በእቃ ማወቂያ ወቅት የብርሃን ሁኔታዎችን መቀየር።
• ለሮቦት ስልጠና እና ለመረጃ አሰባሰብ በድርጊት፣ VLA ሞዴሎች እንደ ራስን በራስ የማሽከርከር ወይም የቀዶ ጥገና ድጋፍ ባሉ ሁኔታዎች ውስጥ የላቀ ናቸው። ለምሳሌ፣ AY-Robotsን በመጠቀም፣ ቴሌኦፕሬተሮች የሮቦት ክንድን በርቀት በመቆጣጠር ስስ ስራዎችን እንዲያከናውን ማድረግ ይችላሉ፣ VLA ሞዴል ለወደፊት ራስን በራስ የማስተዳደር ለማሻሻል ከመረጃው በመማር የተሻሻለ አፈፃፀም ለማግኘት ከፍተኛ ታማኝነት ያላቸውን የስልጠና መረጃ ስብስቦችን ያረጋግጣል።

RT-2 እንዴት እንደሚሰራ፡ የቴክኒክ ትንተና

የ RT-2 አርክቴክቸር የእይታ፣ የቋንቋ እና የድርጊት ግብዓቶችን በአንድ ጊዜ በሚያካሂድ በትራንስፎርመር ላይ የተመሰረተ መሠረት ላይ የተገነባ ሲሆን ይህም በሮቦቲክ ስርዓቶች ውስጥ ቀልጣፋ ትምህርት እና ውሳኔ አሰጣጥን ያስችላል።

• ቁልፍ ዘዴዎች ለእይታ እና ለቋንቋ መረጃ የተጋራ ኢንኮደርን ያካትታሉ፣ ከዚያም የድርጊት ቅደም ተከተሎችን የሚያወጣ ዲኮደር ይከተላል። ይህ ማዋቀር RT-2 በሮቦቲክስ መረጃ ስብስቦች ላይ በጥሩ ሁኔታ የተስተካከሉ ቅድመ-የሰለጠኑ ሞዴሎችን በመጠቀም ውስብስብ ስራዎችን እንዲይዝ ያስችለዋል፣ ይህም የመረጃ አሰባሰብ ቁልፍ በሆነባቸው እንደ AY-Robots ላሉ መድረኮች ተስማሚ ያደርገዋል።
• ውህደት የሚከሰተው የእይታ ማቀናበሪያን (ለምሳሌ ከካሜራ ምግቦች ዕቃዎችን መለየት)፣ የቋንቋ ግንዛቤን (ለምሳሌ የተጠቃሚ ትዕዛዞችን መተርጎም) እና የድርጊት አፈፃፀምን (ለምሳሌ እንቅስቃሴን ለመቆጣጠር ሞተሮችን መቆጣጠር) የሚያጣምር አንድ ወጥ የነርቭ ኔትወርክ ነው። በ AY-Robots ላይ ተግባራዊ ምሳሌ ሮቦትን ክፍሎችን ለመገጣጠም ማሰልጠን ነው; ሞዴሉ ክፍሎችን ለመለየት እይታን፣ የመሰብሰቢያ መመሪያዎችን ለመከተል ቋንቋን እና ስራውን በትክክል ለማከናወን እርምጃን ይጠቀማል።
• RT-2 ን ለማሰልጠን መጠነ ሰፊ የመረጃ አሰባሰብ ወሳኝ ነው፣ ይህም ከእውነተኛ ዓለም መስተጋብሮች በሚሊዮኖች የሚቆጠሩ ምሳሌዎችን ያካትታል። በ AY-Robots ላይ፣ ቴሌኦፕሬተሮች በክፍለ-ጊዜዎች ወቅት ማብራሪያ የተሰጠው መረጃ በማቅረብ አስተዋፅኦ ያደርጋሉ፣ ይህም ሞዴሉን ለማጣራት እና አጠቃላይነቱን ለማሻሻል ይረዳል፣ ለምሳሌ ሮቦቶች ያለ ሰፊ ድጋሚ ስልጠና ከአዳዲስ ነገሮች ጋር እንዲላመዱ ማስተማር።

RT-2ን በመጠቀም የሮቦት ትምህርትን አብዮት ማድረግ

RT-2 ሮቦቶች እንዴት እንደሚማሩ እና እንደሚላመዱ እየቀየረ ነው፣ በ AI የሚመራ ሮቦቲክስ ውስጥ ወደር የሌለው የመተጣጠፍ እና የቅልጥፍና ደረጃዎችን ያቀርባል።

• RT-2 ከማሳያዎች እና እርማቶች ፈጣን ትምህርትን በመፍቀድ የሮቦት መላመድን ያሻሽላል፣ በተለዋዋጭ አካባቢዎች ውስጥ ውሳኔ አሰጣጥን ያሻሽላል። ለምሳሌ፣ በማኑፋክቸሪንግ ውስጥ፣ RT-2 ን የሚጠቀም ሮቦት በ AY-Robots' ቴሌኦፕሬሽን መሳሪያዎች በኩል በተሰበሰበ የእውነተኛ ጊዜ መረጃ ላይ በመመስረት የመሰብሰቢያ መስመር ለውጦችን ማስተካከል ይችላል።
• ቴሌኦፕሬተሮች ከፍተኛ ጥራት ያለው የመረጃ አሰባሰብን የሚያቀላጥፉ መሳሪያዎችን በማግኘት፣ ስህተቶችን በመቀነስ እና የስልጠና ዑደቶችን በማፋጠን ከ RT-2 ተጠቃሚ ይሆናሉ። በ AY-Robots ላይ፣ ይህ ማለት ኦፕሬተሮች ሮቦቶችን በርቀት በስራዎች መምራት ይችላሉ፣ ሞዴሉ ባህሪያትን ለማጣራት መረጃውን በራስ-ሰር በማካተት፣ ለምሳሌ ስስ ዕቃ አያያዝን ለማሻሻል የመያዣ ጥንካሬን ማሻሻል።
• እውነተኛ ዓለም ምሳሌዎች RT-2 በጤና አጠባበቅ ውስጥ ያሉ ሮቦቶች በድምጽ ትዕዛዞች ላይ በመመስረት መድሃኒቶችን እንደ መውሰድ ያሉ ታካሚዎችን እንዲንከባከቡ መርዳትን ያካትታሉ፣ AY-Robots በእነዚህ መተግበሪያዎች ውስጥ ቅልጥፍናን እና ደህንነትን ለማሳደግ የመረጃ አሰባሰብን ያመቻቻል።

በሮቦቲክስ እና AI ውስጥ ያሉ መተግበሪያዎች

የ RT-2 ችሎታዎች በሰዎች-ሮቦት ትብብር እና በመረጃ ላይ የተመሰረተ ሮቦቲክስ ውስጥ ፈጠራን በማነሳሳት በተለያዩ ኢንዱስትሪዎች ውስጥ ይዘልቃሉ።

• በማኑፋክቸሪንግ ውስጥ፣ RT-2 በራስ-ሰር መሰብሰብ እና የጥራት ቁጥጥርን ይረዳል; በጤና አጠባበቅ, የቀዶ ጥገና ሮቦቶችን ይደግፋል; እና በራስ ገዝ ስርዓቶች ውስጥ, አሰሳን ያሻሽላል. ለምሳሌ፣ በ AY-Robots ላይ፣ ቴሌኦፕሬተሮች RT-2 ን በመጠቀም ሮቦቶችን ለዌርሃውስ አውቶሜሽን ያሰለጥናሉ፣ ይህም ፍጥነትን እና ትክክለኛነትን ያሻሽላል።
• AY-Robots ለሰዎች-ሮቦት እንከን የለሽ ትብብር RT-2 ን ይጠቀማል፣ ይህም ቴሌኦፕሬተሮች ስራዎችን በርቀት እንዲቆጣጠሩ ያስችላቸዋል፣ ሞዴሉ እንደ አደጋ ምላሽ ሁኔታዎች ባሉ ኦፕሬተር ግብዓቶች ላይ በመመስረት ሮቦቶች አደገኛ ቦታዎችን በሚያስሱበት ጊዜ መደበኛ ውሳኔዎችን ይቆጣጠራል።
• VLA ሞዴሎችን በመተግበር ላይ እንደ መረጃ ግላዊነት እና ሞዴል አድልዎ ያሉ ተግዳሮቶች በ AY-Robots ላይ ደህንነታቸው በተጠበቁ የመረጃ ፕሮቶኮሎች ሊፈቱ ይችላሉ፣ ይህም በውሂብ ላይ የተመሰረተ ሮቦቲክስ ውስጥ የስነምግባር ስልጠና እና የእውነተኛ ጊዜ መላመድ መፍትሄዎችን ያረጋግጣል።

የወደፊት አንድምታዎች እና ተግዳሮቶች

RT-2 በሮቦቲክስ ውስጥ ለላቀ AI መንገድ ሲጠርግ፣ ለሥነ ምግባራዊ ልማት ሁለቱንም እድሎች እና ኃላፊነቶችን ያመጣል።

• ሊሆኑ የሚችሉ እድገቶች በትንሹ መረጃ ለመማር በ RT-2 ችሎታ የሚመሩ ለዕለታዊ አጠቃቀም የበለጠ ራሳቸውን የቻሉ ሮቦቶችን ያካትታሉ፣ ይህም AY-Robots ለአለም አቀፍ ተጠቃሚዎች በተስፋፋ የቴሌኦፕሬሽን ባህሪያት ሊያሳድግ ይችላል።
• ሥነ ምግባራዊ ጉዳዮች ፍትሃዊ የመረጃ አሰባሰብን ማረጋገጥ እና አድልዎዎችን ማስወገድን ያካትታሉ፣ ይህም AY-Robots በሮቦቲክ አፕሊኬሽኖች ላይ እምነትን ለመጠበቅ ስም-አልባ የመረጃ ስብስቦችን እና ግልጽ የ AI ስልጠና ሂደቶችን በመጠቀም ይፈታል።
• AY-Robots ለቴሌኦፕሬተር ልምዶችን ለማሻሻል RT-2 ን መጠቀም ይችላል እንደ የድምጽ-የነቃ ትዕዛዞች ያሉ ሊታወቁ የሚችሉ መቆጣጠሪያዎችን ለማግኘት VLA ሞዴሎችን በማዋሃድ የርቀት ሮቦት ስልጠናን የበለጠ ተደራሽ እና ቀልጣፋ ያደርገዋል።

ማጠቃለያ፡ ወደፊት የሚሄድበት መንገድ

በማጠቃለያው፣ በ Google DeepMind የተሰራው RT-2 ራዕይን፣ ቋንቋን እና ተግባርን በማዋሃድ የሮቦት ትምህርትን አብዮት እያደረገ ነው፣ ይህም በ AI ሮቦቲክስ ውስጥ ፈጠራን ያበረታታል እና ለተግባራዊ አፕሊኬሽኖች አዳዲስ መንገዶችን ይከፍታል።

• የዚህ ሞዴል ተጽእኖ ውጤታማ የስልጠና መረጃ አሰባሰብን ለማግኘት እንደ AY-Robots ባሉ መድረኮች እንደታየው መላመድን፣ ቅልጥፍናን እና ትብብርን በማሻሻል ላይ ነው።
• አንባቢዎች እውነተኛ ዓለም ሁኔታዎች ውስጥ RT-2-የሚመስሉ ችሎታዎችን ማግኘት በሚችሉበት በእጅ ላይ ሮቦቲክስ ስልጠና AY-Robotsን እንዲያስሱ እናበረታታለን።
• VLA ሞዴሎች እየተሻሻሉ ሲሄዱ፣ የሮቦቲክስ የወደፊት ከሰው እንቅስቃሴዎች ጋር የበለጠ ውህደትን ቃል ገብቷል፣ ይህም ቀጣይነት ያለው የስነምግባር እድገቶችን እና እንደ AY-Robots ባሉ መድረኮች ላይ ፍለጋን ያበረታታል።