6 Minuty
Ręcznik złożony jak przez troskliwego człowieka. Klocki rozłożone z niezwykłą precyzją. Niewielkie dokonania, ale jednoznacznie pokazujące zaawansowanie. Nowy model Xiaomi Robotics-0 to nie efektowny gadżet konsumencki, lecz ambitna próba nauczenia maszyn widzenia, rozumienia i poruszania się z subtelnością, jaką dotąd przypisywaliśmy wyłącznie ludzkiej intuicji.
Nowa era robotyki: od percepcji do działania
W centrum zaawansowanego systemu Robotics-0 znajduje się domykanie tzw. pętli robotycznej, która definiuje efektywność maszyny: percepcja, decyzja, wykonanie. Xiaomi określa to mianem „inteligencji fizycznej” — szerokie pojęcie, za którym kryje się szereg trudnych wyzwań technicznych. Jak zapewnić, by system zachował wysokie zdolności przetwarzania obrazu i języka naturalnego, równolegle ucząc się ruchów z dokładnością do milimetrów? Odpowiedzią firmy stała się unikalna architektura rozdzielająca procesy myślenia i działania.
Model językowo-wizualny: Oczy i uszy robota
Po jednej stronie architektury znajduje się Model Językowo-Wizualny — można go określić mianem tłumacza robota. Przetwarza on obraz z kamer o wysokiej rozdzielczości oraz polecenia wydawane przez ludzi, także te ogólne, jak „Proszę złóż ręcznik”. Odpowiada za detekcję obiektów, rozpoznawanie relacji przestrzennych, analizę wizualną oraz zdroworozsądkowe kojarzenie zadań z obrazami. To pozwala robotowi przechodzić od pojedynczych pikseli do wykonywania konkretnych czynności.
Ekspert Akcji: Perfekcja w ruchu
Drugą stronę systemu stanowi tzw. Ekspert Akcji — Dyfuzyjny Transformator zaprojektowany nie do wydawania pojedynczych poleceń silników, lecz do generowania tzw. „Chunku Akcji”: krótkiej sekwencji skoordynowanych ruchów. W praktyce przekłada się to na płynniejsze działania i mniejszą liczbę gwałtownych korekt.
Mixture-of-Transformers: Nowa architektura inteligencji maszynowej
Wyjątkowe rozwiązanie inżynieryjne, jakim jest architektura Mixture-of-Transformers, polega na podzieleniu odpowiedzialności na wyspecjalizowane moduły zamiast ich konsolidacji w jednym monolitycznym modelu. Pozwala to wyeliminować powszechny problem: modele wizyjno-językowe tracą część umiejętności analitycznych po połączeniu z kontrolą ruchu. Xiaomi trenuje oba komponenty jednocześnie na multimodalnych danych oraz trajektoriach ruchu, zachowując wysoką jakość rozumowania przy jednoczesnej precyzji ruchów.
Etapy uczenia: od propozycji do perfekcji
Proces treningu przebiega etapami. Najpierw w kroku Propozycji Akcji model wizyjny przewiduje rozkład prawdopodobieństw działań na podstawie obserwacji obrazu, wyrównując w ten sposób wewnętrzne reprezentacje pomiędzy widzeniem a działaniem. Następnie część wizualna zostaje „zamrożona”, zaś Dyfuzyjny Transformator uczy się wyciszania szumu w sekwencjach akcji, aby zamienić nieprecyzyjne szacowania w rzeczywiście wykonalne ruchy, bazując na kluczowych cechach zamiast jednoznacznych tokenów językowych.
Wyzwania robotyki w praktyce: opóźnienia, płynność, reakcje
Prawdziwe roboty są testowane nie tylko na symulacjach, ale i w realnych sytuacjach, gdzie często spotykają różnorodne tarcia praktyczne. Jednym z wyzwań są opóźnienia: gdy model „zamyśla się”, robot może się zatrzymać lub zacząć drżeć. Xiaomi rozwiązuje ten problem poprzez asynchroniczną inferencję, pozwalającą sprzętowi i obliczeniom programowym działać półniezależnie, co zapewnia ciągłość ruchów nawet podczas trwających obliczeń.
- Clean Action Prefix – wcześniejsze przewidywane działania są ponownie przekazywane do systemu, co tłumi przypadkowe drgania i pomaga zachować dynamikę pracy.
- Maska uwagi w kształcie litery lambda (Λ) – preferuje aktualne sygnały wizyjne nad historycznymi, usprawniając reakcje robota na nagłe zmiany w otoczeniu.
Wyniki i testy: Xiaomi Robotics-0 na tle konkurencji
Pomiary wydajności to tylko część historii. Xiaomi ogłasza czołowe wyniki w benchmarkach LIBERO, CALVIN oraz SimplerEnv, przewyższając około 30 konkurencyjnych systemów robotycznych w zadaniach koordynacji ruchowej. Jednak liczby muszą znaleźć potwierdzenie w praktyce. Na platformie z dwoma ramionami Robotics-0 bezbłędnie realizował złożone zadania długoterminowe, takie jak składanie ręcznika czy demontaż klocków, wykazując przy tym wysoką precyzję współpracy wzrok-ręka. System z powodzeniem radził sobie zarówno z obiektami sztywnymi, jak i elastycznymi, nie wykazując widocznych słabości.
| Benchmark | Opis zadania | Wynik Robotics-0 |
|---|---|---|
| LIBERO | Manipulacja elastycznym obiektem | Najwyższe noty |
| CALVIN | Złożone koordynacje ruchowe | Wyniki powyżej średniej |
| SimplerEnv | Praca w uproszczonym środowisku | Pierwsze miejsce |
Otwartość technologii: Xiaomi Robotics-0 jako open source
Kolejnym istotnym aspektem jest udostępnienie Robotics-0 jako projektu open source. Ma to kluczowe znaczenie dla tempa innowacji w branży – otwarte źródła pozwalają badaczom analizować kod, powielać eksperymenty i rozwijać własne wersje narzędzi. Oczekuje się, że pojawią się liczne publikacje naukowe, forki oraz szybkie iteracje wykorzystujące koncepcję sprzężenia VLA (wizja–język–akcja) w nowych robotach.
Znaczenie społeczności i otwartej współpracy
Upowszechnienie kodu Robotics-0 zachęca do współpracy między zespołami oraz do wdrażania technologii na platformach innych niż Xiaomi. Przyspiesza to rozwój rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w robotyce domowej, przemysłowej, czy usługowej.
Ograniczenia i przyszłość: wyzwania dla robotów następnej generacji
Mimo imponujących osiągnięć Robotics-0 nie rozwiązuje wszystkich problemów współczesnej robotyki. Manipulacja miękkimi obiektami, ogólność działania w różnych środowiskach czy pełna autonomia wciąż stanowią otwarte wyzwania badawcze. Jednak sam model sugeruje pragmatyczny kierunek rozwoju: utrzymywanie ścisłego połączenia percepcji i działania bez poświęcania jednego na rzecz drugiego.
- Elastyczność środowiskowa – badanie systemów odpornych na zmiany otoczenia.
- Ulepszona autonomia – rozwój robotów zdolnych do samodzielnego podejmowania decyzji.
- Współdziałanie człowiek–robot – zwiększanie bezpieczeństwa i przyjazności dla użytkownika.
To czytelny sygnał, że przełomy w robotyce zależą tak samo od doboru architektury, jak i od skali modeli sztucznej inteligencji. Rozwiązania takie jak Robotics-0 wskazują na przyszłość, gdzie roboty będą coraz sprawniejsze w codziennych, wymagających subtelności czynnościach.
Podsumowanie: Xiaomi Robotics-0 — krok ku nowej generacji robotów
Jeśli zastanawiasz się, dokąd zmierzają roboty, obserwuj zachowanie modeli takich jak Robotics-0 poza laboratoriami Xiaomi oraz te elementy, które społeczność będzie rozwijać i udoskonalać. Najprawdopodobniej następnym razem, gdy domowy robot złoży ręcznik, rozpoznasz w każdej precyzyjnej fałdzie odcisk innowacji Robotics-0.
Źródło: gizmochina
Zostaw komentarz