Versets Le modèle de robotique multi-agents fonctionne sans pré-formation

Les versets décrivent une robotique multi-agents utilisant une inférence active hiérarchique. Source: versets ai

Une partie du défi de combiner l’intelligence artificielle avec les robots est la quantité de données de formation requises. Versets AI Inc. a déclaré hier que son architecture robotique pouvait accomplir des tâches ménagères typiques mieux que les autres modèles de robotique et sans aucune pré-formation.

«Je crois qu’en combinant notre modélisation mondiale et nos capacités d’inférence actives, nous avons montré que les robots peuvent penser à leurs« pieds »- naviguer et accomplir des tâches complexes sans mois de formation coûteuse.» a déclaré Hari Thiruvengada, directeur de la technologie de versets. «Notre percée a le potentiel de transformer le fonctionnement des robots dans les industries, des usines et des entrepôts aux maisons et aux espaces publics, perturbant potentiellement une nouvelle ère d’automatisation vraiment adaptative et fiable.»

Fondée en 2020 sous le nom de Versets Technologies Inc., les versets ont déclaré qu’il s’agissait «d’un bâtiment de société cognitive informatique nouvelle génération Systèmes logiciels agentiques »Inspiré par la nature. La société basée à Vancouver, en Colombie-Britannique, a affirmé avoir conçu son Génie produit phare autour des premiers principes trouvés dans la science, la physique et la biologie. Le plate-forme Peut générer des prédictions et des décisions spécifiques au domaine fiables dans l’incertitude, selon les versets.

Dans son deuxième trimestre 2025 dépôt Cette semaine avec la Securities and Exchange Commission des États-Unis, Verses a déclaré un chiffre d’affaires net de 115 939 $, une perte complète nette de 9,4 millions de dollars et 3,2 millions de dollars en espèces.

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Les versets construisent l’IA pour l’adaptabilité

Les versets décrivent les robots comme tombant en deux catégories: le vol par fil, dans lequel tout est préprogrammé, et l’apprentissage en profondeur, qui nécessite de grandes quantités de données pour la formation.

«Les robots fonctionnent souvent bien sur les tâches scénarisées, mais peuvent geler lorsqu’elles sont confrontées à de nouvelles situations; même quelque chose d’aussi simple qu’une boîte au mauvais endroit peut arrêter les progrès», a noté la société, qui a cité les véhicules guidés autonomes (Agvs) comme exemples de systèmes d’entraînement par fil.

Étant donné que les usines, les entrepôts et les maisons changent toujours, les robots ont souvent du mal à s’adapter, travaillant plus lentement ou même s’arrêtant, a déclaré. Pour surmonter leurs limites inhérentes, les environnements robotiques sont souvent contrôlés. Par exemple, les robots peuvent être placés dans une cage ou dans des zones où aucun humain n’est autorisé. Cette pratique réduit considérablement l’utilité des robots, ont déclaré des versets.

Bien que les approches d’apprentissage en profondeur soient plus flexibles, elles nécessitent beaucoup de données et peuvent toujours lutter avec des changements, comme une bouteille qui tombe ou une chaise hors de propos, selon la société.

«Lorsqu’un humain doit prendre un verre dans un nouvel appartement, il ne s’exécute pas en ayant pratiqué cette tâche dans des centaines d’appartements différents; ils sont capables de s’adapter parce qu’ils ont un modèle de fonctionnement du monde», a déclaré Versets. «Cela permet aux humains de comprendre qu’ils doivent ouvrir le réfrigérateur et prendre une bouteille.»

La société a affirmé que son système ne nécessite aucune pré-formation et ne s’adapte plutôt qu’en explorant l’environnement. Ils sont constitués de modules de vision, de planification et de contrôle, permettant aux robots de gérer les obstacles inattendus ou de ramasser des articles abandonnés.

Les nouveaux modèles s’attaquent aux tâches ménagères

Les membres du laboratoire de recherche de Verses ont publié un papier intitulé «Manipulation mobile avec inférence active pour les tâches de réarrangement à horizon long». Ils ont comparé le modèle de robotique versets avec une alternative d’apprentissage en profondeur dans trois tâches: ranger une pièce, préparer l’épicerie et régler une table.

Versets indique que son modèle a bien fonctionné contre la base de référence dans les tâches de base des ménages. (Cliquez ici pour agrandir.) Source: versets ai

Le modèle de robotique versets a atteint un taux de réussite de 66,5% entre ces tâches, tandis que la meilleure alternative précédente avait un taux de réussite de 54,7%. L’entreprise réclamé Que son modèle ne nécessitait aucune formation, tandis que le modèle de «manipulation mobile multi-compétence» nécessitait 1,3 milliard d’étapes pour pré-entraîner plusieurs compétences sur les trois tâches.

Le modèle de versets avait des connaissances de base telles que la pose de repos de son propre bras lorsqu’elle est inactive ou la quantité de résistance que le bras obtiendrait des obstacles. En revanche, le modèle de référence a nécessité une formation hors ligne de 6 400 épisodes par tâche et 100 millions d’étapes par compétence sur un total de sept compétences, comme ramasser un objet ou ouvrir un réfrigérateur.

«Actuellement, les systèmes de robotique sont souvent cassants et ont besoin d’énormes quantités de données de formation, ce qui les rend coûteux et sujets à mal.» a déclaré Sean Wallingford, ancien président et chef de la direction de Swisslogune entreprise d’automatisation logistique de premier plan. «Par exemple, si vous apportez un robot dans une nouvelle usine ou demandez-lui de faire un travail différent, il faudra beaucoup de recyclage et peut ne pas être fiable.»

« Les percées des versets sont excitantes, car elles offrent une approche alternative », a-t-il ajouté. «Si nous pouvons déployer des robots sans formation, ils seront viables dans un large éventail d’activités, des usines et des entrepôts aux applications domestiques et commerciales.»

https://www.youtube.com/watch?v=jifjegiw0iq