INSAIT подготвя нови модели на физически AI

Български изследователи работят върху предизвикателствата на Physical AI

Преходът от чисто дигитални модели към системи, които могат да действат в реалната среда, остава сериозен проблем в развитието на изкуствения интелект. Петко Петков, докторант в INSAIT и участник в екипа зад платформата LADDER, обсъди предизвикателствата и напредъка в предаването UpDate с водеща Антоанет Василева. Според него дори най-усъвършенстваните големи езикови и генеративни модели не могат автоматично да възпроизведат уменията си върху роботи, които извършват физически действия.

При изпълнение на реална задача AI трябва да извърши редица елементи последователно: да локализира обекта, да подходи до него, да го захване правилно и да го премести до целта. Всяка малка грешка — от неправилно разпознаване до изтърване при преместване — може да компрометира цялата верига от действия и да доведе до неуспех на задачата.

Платформата LADDER и методът на работа

За да оценят действителните способности на системите, INSAIT и Nvidia създадоха LADDER — тестова среда, базирана на симулации. За разлика от досегашните проверки, които често се ограничават до единични и прости манипулации, LADDER включва многоетапни сценарии с до десет последователни действия. Това позволява да се възпроизвеждат по-реалистични и комплексни задачи, като приготвяне и сервиране на напитка или миене на чаши.

Подходът е изцяло симулиран поради трудностите при мащабиране на експерименти с реални роботи. Това обаче дава възможност за систематично тестване със стотици или хиляди вариации и параметри, което ускорява оценката и сравнението на различни модели.

Резултати от тестовете и икономическите бариери

Тестовете с LADDER показват няколко важни наблюдения. Първо, големите общи модели, използвани за генериране и разбирателство в дигиталната среда, се представят понякога по-добре от модели, специално обучени за роботи. Въпреки това дори най-добре представящите се системи завършват напълно само около една трета от най-сложните многостъпкови задачи.

Второ, симулационните резултати се запазват и при изпитания върху реални роботи — класирането на моделите и тяхната подредба остават сходни, което дава увереност, че симулациите отразяват реални тенденции.

Трето, икономическият фактор е значим: най-добрият модел струва в средно над 6 щатски долара за изпълнение на една проста задача, което прави широката индустриална употреба в настоящия момент нерентабилна за много приложения.

Възможни приложения и посоката на развитие

Петков посочва, че докато настоящите индустриални роботи работят предимно в строго контролирани и предварително програмирани среди (например автомобилно производство), появата на Physical AI може да разшири автоматизацията към нови сектори. В производството и логистиката това може да означава по-гъвкави линии и автоматизирани складове, а в домашната среда — помощници, които готвят, почистват и се справят с непредвидими ситуации.

Пазарът обаче остава прагматичен: машини с ограничен набор от задачи все още са най-печеливши. Целта на изследователите е да разработят генеративен Physical AI — модел, който да се адаптира към променящи се условия и различни контексти.

Сътрудничество между INSAIT и Nvidia

Партньорството между българския институт INSAIT и технологичния лидер Nvidia подчертава глобалната значимост на разработките. Nvidia инвестира в роботика и вижда потенциала на LADDER като възможен стандарт за оценка на бъдещите технологии. Това сътрудничество показва, че в България се вършат изследвания и разработки на ниво, което предизвиква интерес от големи международни компании.

INSAIT продължава да работи по подобрения на физическия изкуствен интелект и, както обяви Петков, скоро ще има нови модели и ъпдейти, които ще бъдат представени официално.