Роботы больше не боятся упавшей гайки: ИИ-оракул учит станки предвидеть будущее на миллисекунды вперед
NewsMakerFutureVision: показываете машине миллион случайных видео — и навсегда забываете про сбои на производстве.
Стартап Rhoda AI впервые вышел из режима секретной разработки и сразу показал, на что способен. Компания представила систему FutureVision для управления роботами и объявила о привлечении 450 млн долларов в раунде Series A. Идея простая: научить машину работать не только в стерильных лабораторных условиях, но и на обычном производстве, где детали лежат неровно, материалы меняются от партии к партии, а сам процесс постоянно выбивается из идеального сценария.
FutureVision строится вокруг довольно понятного принципа. Вместо того чтобы заставлять робота раз за разом идти по заранее заданной траектории, система пытается предсказать, что произойдет в следующую секунду, и уже под это выбирает действие. Модель постоянно смотрит на обстановку, строит видеопрогноз ближайшего будущего, от него отталкивается при управлении машиной и через несколько сотен миллисекунд повторяет весь цикл заново.
Для промышленной робототехники такой подход особенно важен. Обычные заводские роботы лучше всего работают там, где все жестко задано заранее: траектории известны, объекты лежат на своих местах, порядок операций не меняется. В такой среде машина действительно действует быстро и точно. Но стоит появиться лишнему предмету, сместиться раскладке, измениться ходу работы или начаться нестандартному циклу, и робот начинает ошибаться. Линию приходится останавливать и передавать работу человеку.
Более современные системы тоже не всегда решают проблему. Модели, которые связывают изображение, текст и действие , хорошо смотрятся на демонстрациях, но хуже переносят изменчивую обстановку. Иногда хватает небольшого сдвига условий, чтобы машина начала сбоить. Проблема не только в том, что робот может неправильно распознать объект. Главная трудность в другом: системе тяжело быстро перестроиться, когда реальная картина расходится с тем, чему ее учили.
Стартап Rhoda AI впервые вышел из режима секретной разработки и сразу показал, на что способен. Компания представила систему FutureVision для управления роботами и объявила о привлечении 450 млн долларов в раунде Series A. Идея простая: научить машину работать не только в стерильных лабораторных условиях, но и на обычном производстве, где детали лежат неровно, материалы меняются от партии к партии, а сам процесс постоянно выбивается из идеального сценария.
FutureVision строится вокруг довольно понятного принципа. Вместо того чтобы заставлять робота раз за разом идти по заранее заданной траектории, система пытается предсказать, что произойдет в следующую секунду, и уже под это выбирает действие. Модель постоянно смотрит на обстановку, строит видеопрогноз ближайшего будущего, от него отталкивается при управлении машиной и через несколько сотен миллисекунд повторяет весь цикл заново.
Для промышленной робототехники такой подход особенно важен. Обычные заводские роботы лучше всего работают там, где все жестко задано заранее: траектории известны, объекты лежат на своих местах, порядок операций не меняется. В такой среде машина действительно действует быстро и точно. Но стоит появиться лишнему предмету, сместиться раскладке, измениться ходу работы или начаться нестандартному циклу, и робот начинает ошибаться. Линию приходится останавливать и передавать работу человеку.
Более современные системы тоже не всегда решают проблему. Модели, которые связывают изображение, текст и действие , хорошо смотрятся на демонстрациях, но хуже переносят изменчивую обстановку. Иногда хватает небольшого сдвига условий, чтобы машина начала сбоить. Проблема не только в том, что робот может неправильно распознать объект. Главная трудность в другом: системе тяжело быстро перестроиться, когда реальная картина расходится с тем, чему ее учили.