Qoʻllanilgan sunʼiy intellektga ixtisoslashgan va Tsinghua universiteti ildizlariga ega boʻlgan Qianjue kompaniyasi robotlar uchun moʻljallangan prognoz dunyo modeli Polibrainni eʼlon qildi. Taqdimot 20-oktabrda Nankinda ochilgan birinchi Jismoniy AI va dunyo modellar konferensiyasida boʻlib oʻtdi, u yerda asoschisi Gao Haichuan modelni ochilishdagi asosiy nutqda taqdim etdi.
Polibrain har bir kelajak videokadrni yaratishga intilmaydi. Buning oʻrniga, u atrof-muhit holati, tarix va harakat natijalari oʻrtasidagi bogʻliqliklarni oʻrganadi va vazifaga tegishli holatlar latent taqdimot fazasida qanday oʻzgarishini bashorat qiladi. Kompaniya aytadiki, robot uchun chiqindi yigʻish vazifasida yerning rangi obʼektning joylashuvi, manipulyatorning unga nisbatan mavqei va ushlash holatini qanday oʻzgartirishi kabi omillardan kamroq ahamiyatga ega.
Model idrok, holatni tushunish, harakatlarni prognozlash, qaror qabul qilish, ijro va qayta aloqani yopiq siklga birlashtiradi. Olingan natijalar prognozlar bilan nomuvofiqlikga duch kelsa, masalan, muvaffaqiyatsiz ushlashdan soʻng, tizim yangi holat asosida vazifani qayta baholaydi va keyingi qadamlarni tuzatadi. Qianjue aytadiki, asosiy xususiyatlarni dekodlash unga kutilgan va haqiqiy holatlar oʻrtasidagi farqlarni kuzatishga yordam beradi, xatolarni topish va tiklanishga yordam beradi.
Kompaniya tomonidan taqdim etilgan namuna videosida, manipulyator va yigʻish savatiga ega toʻrt oyoqli robot koʻchada chiqindilarni qidiradi, unga yaqinlashadi, manipulyator harakatini rejalashtiradi va narsalarni savatga joylaydi. Qianjue Polibrain toʻrt oyoqli, gumanoid, gʻildirakli, bir qoʻlli va ikki qoʻlli robotlarda ham qoʻllanish uchun moslashishini maʼlum qiladi, bu esa hamrohlarni parvarish qilish, ovqat xizmatlari, tozalash va nozik manipulyatsiya kabi vazifalarni bajarish uchun ishlatiladi. Shu bilan birga, kompaniya murakkab sahnalardagi model ishonchliligi hali real sharoitlarda yanada chuqurroq sinovdan oʻtishi kerakligini tan oladi.
Qianjue oʻzini robotlar uchun apparat taʼminot ishlab chiqaruvchisi emas, balki 'miya' yetkazib beruvchisi sifatida pozitsion qiladi. Uning bogʻlanmagan arxitekturasi umumiy muhit va vazifa tasavvurini har bir mashinaning oʻz boshqaruvidan ajratadi, bu turli robotlar yoki hatto ulangan qurilmalar bir xil maqsadli oʻzgarishni oʻziga xos tarzda amalga oshirishiga imkon beradi. Kompaniya buni turli robot shakllaridan keladigan maʼlumotlarni bitta modelga oziqlantirishga ham imkon berishini umid qilmoqda.
Ushbu ishlab chiqish Qianjue va Tsinghua universiteti jamoasi tomonidan ICML 2025 konferensiyasida nashr etilgan neyron tarmoqlari dunyo modellarini qachon oʻrgatish haqidagi tadqiqotlar, shuningdek, 'Samarador daraja' modeli murakkabligi va qaysi oʻtmish kuzatuvlarini saqlab qolish kerakligini aniqlash uchun kontrafaktik usulga oid keyingi ishlar asosida qurilgan.