Physical Intelligence a dezvăluit modelul AI π0.7, care permite roboților să îndeplinească sarcini neînvățate anterior

Physical Intelligence, un startup de robotică din San Francisco, a lansat un nou model AI numit π0.7, care permite roboților să realizeze sarcini pentru care nu au fost antrenați specific. Aceasta reprezintă un pas semnificativ spre o inteligență robotică mai flexibilă, capabilă să se adapteze la situații necunoscute. Spre deosebire de metodele tradiționale de antrenare a roboților, care se concentrează pe o singură sarcină, π0.7 combină abilitățile învățate în contexte diferite pentru a le aplica în provocări noi, un proces denumit generalizare compozițională. Un exemplu interesant a fost utilizarea unei friteuze cu aer, unde robotul, fără date de antrenament directe, a reușit să gătească o cartof dulce cu ajutorul indicațiilor verbale ale unui om. Aceasta sugerează că viitorii roboți ar putea să îmbunătățească performanța în medii noi prin coaching natural, eliminând necesitatea unor cicluri costisitoare de recalificare. Physical Intelligence a comparat π0.7 cu sisteme robotice anterioare, demonstrând că noul model a egalat performanța acestora în sarcini precum prepararea cafelei și asamblarea cutiilor. Deși cercetătorii recunosc lipsa standardelor universale de evaluare în robotică, rezultatele sugerează progrese semnificative.

Startup-ul a strâns deja peste 1 miliard de dolari și discută o nouă rundă de finanțare, estimându-se că va ajunge la o evaluare de aproape 11 miliarde de dolari. Această încredere a investitorilor reflectă convingerea că robotică ar putea intra într-o fază de progres rapid, similară cu cea a inteligenței artificiale generative.