La peinture AI donne un cerveau aux robots

Skild Ai a dévoilé son dernier aperçu d’un cerveau généralisé pour la robotique. La société vise à fournir un cerveau à usage général, appelé le cerveau de la peau, capable de contrôler divers robots dans divers environnements et tâches. Une nouvelle vidéo (regarder ci-dessus) met en évidence les premiers progrès de l’entreprise dans ce voyage.

L’IA physique représente la convergence de l’intelligence artificielle (IA) avec des systèmes physiques comme des robots qui peuvent sentir, agir et apprendre dans des environnements réels. Il permet aux agents intelligents de traiter les données, de prendre des décisions et d’interagir physiquement avec leur environnement. L’importance de l’IA physique découle de sa capacité à combler l’écart entre l’IA dans les logiciels et l’action tangible dans le monde physique.

«La robotique est entachée par le paradoxe de Moravec: les problèmes difficiles sont faciles et les problèmes faciles sont difficiles. Beaucoup de modèles de robotique actuels se concentrent sur des tâches qui sont difficiles pour les humains et faciles pour les robots: la danse, le kung-fu, car ce sont des actions en espace libre et ne nécessitent aucune généralisation», a déclaré Deepak Pathak, CEO et cofondateur de Skild AI. «Les modèles de skild AI peuvent non seulement résoudre ces tâches faciles, mais également résoudre les tâches dures quotidiennes telles que l’escalier d’escalier même dans des conditions contradictoires, ou l’assemblage d’articles à grain fin, qui nécessitent une vision et un raisonnement sur la dynamique de contact.»

Cela fait un peu plus d’un an depuis l’entreprise fermé une série de 300 millions de dollars par tour pour financer ce cycle de développement. Pendant ce temps, l’entreprise est passée à plus de 25 employés et a levé un total de 435 millions de dollars dans deux séries de financement.

Plusieurs autres sociétés notables lancent également des solutions d’IA physiques. Intelligence physiquefondée par le professeur Berkeley, Sergey Levine, poursuit le même objectif final: un seul modèle cérébral / fondation pour tout robot.

Robobusiness 2025 explore l’IA physique

L’IA physique sera un sujet principal à Robobusiness (15-16 octobre à Santa Clara), le premier événement pour les développeurs de robotique et produit par Le rapport robot. Deepu Talla, vice-président de la robotique et de l’AI de Nvidia, livrera le discours d’ouverture appelé «IA physique pour la nouvelle ère de la robotique.  » Il explorera les exigences d’IA physique, où les modèles peuvent percevoir, raisonner et agir dans des environnements réels.

D’autres discussions sur l’IA physique comprendront:

Comment les agents de décision multi-modèles améliorent les performances, la sécurité, l’échelle
Conférencier: Robert Sun, ingénieur fondateur chez Dexterity

Comment l’IA améliore les performances du robot d’ABB
Conférencier: Thomas-Tianwei Wang, ingénieur d’application en plomb, ABB Robotics

SIM2REAL REMPRORMAGE APPRENTISSEMENT: Robots de formation pour le monde réel
Conférenciers: Ken Goldberg, William S. Floyd Jr. Chaise distinguée en ingénierie, UC Berkeley; Jeff Mahler, co-fondateur et CTO, Ambi Robotics

L’écart de généralisation: pourquoi l’IA physique a besoin de conservation des données plus intelligentes
Conférencier: Benji Barash, co-fondateur et PDG, Roboto

Avocation de la collaboration de robot humain à travers un langage naturel AI
Conférencier: Han-Pang Chiu, directeur technique, Center for Vision Technologies, Vision and Robotics Laboratory, SRI

5 clés pour déployer des robots alimentés par IA dans la fabrication
Conférencier: SK Gupta, co-fondateur, scientifique en chef, Graymatter Robotics

IA pour la dextérité et l’adaptation dans des environnements à enjeux élevés
Conférencier: Vivian Chu, co-fondateur et chef de l’innovation, Diligent Robotics

Robots dextères à l’ère de l’IA incarnée
Conférencier: Mihai Jalobeanu, fondateur et PDG, Dexman AI

Les entreprises aiment Nvidia Développent des modèles fondamentaux pour la robotique et créent des environnements de simulation comme OmIverse pour former des robots dans des paramètres virtuels.

Dynamique de Boston et Robotique d’agilité conçoivent des robots humanoïdes physiques et quadrupèdes capables d’effectuer des mouvements complexes et d’interagir avec leur environnement. Waymo est un exemple de premier plan dans le secteur des transports, ses véhicules autonomes qui s’appuient sur l’IA physique pour naviguer dans des conditions de route complexes et anticiper les interactions avec d’autres véhicules et piétons.

Dans l’automatisation des entrepôts, Robotique Amazon utilise l’IA physique pour optimiser le mouvement des stocks et améliorer l’accomplissement des commandes. Ces exemples mettent en évidence l’application large et l’accent croissant sur la sortie de l’IA du domaine numérique et dans les opérations physiques.

Le cerveau de la peau est conçu pour être en sécurité avec les humains tout en étant très adaptatif aux perturbations et aux interactions humaines.

Un défi dans la création d’un modèle de fondation robotique est la disponibilité limitée de données robotiques à grande échelle, et la collecte de données réelles à l’aide du matériel peut être lente et coûteuse. Skild AI a abordé cela en tirant parti de simulation à grande échelle et de vidéos humaines sur Internet pour pré-entraîner son modèle de fondation. Cette approche leur permet d’atteindre une échelle avant de suivre le modèle avec des données réelles ciblées pour fournir des solutions de travail aux clients.

Raviraj Jain, partenaire de Lightspeed, a déclaré: «Les modèles de fondation de Skild sont vraiment généralisables à travers des facteurs de forme, montrant déjà des capacités émergents et sont extrêmement robustes – ils représentent un nouveau paradigme dans une AI incarnée. Contrairement à plusieurs autres démos de robotique qui sont souvent exagérées pour l’environnement de démo spécifique, Skild Fobots Works« dans la volonté », naviguant et cohabite avec des exhumations.».