1X Technologies สตาร์ทอัพสัญชาตินอร์เวย์มีความก้าวหน้าอย่างมากในการพัฒนาโมเดลโลกปัญญาประดิษฐ์สำหรับหุ่นยนต์ แบบจำลองที่พวกเขาสร้างขึ้นทำหน้าที่เป็นพื้นที่ฝึกเสมือนจริงสำหรับหุ่นยนต์ ทำให้สามารถทดสอบและปรับปรุงได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ โดยไม่จำเป็นต้องใช้เวลานานและมีราคาแพงในการทดสอบจริง ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการแก้ปัญหาความน่าเชื่อถือที่มีมายาวนานในวิทยาการหุ่นยนต์ . เทคโนโลยีนี้สามารถปรับปรุงความสามารถในการปรับตัวของหุ่นยนต์ในสภาพแวดล้อมไดนามิกที่ซับซ้อนได้อย่างมาก และให้การสนับสนุนอย่างมากสำหรับการพัฒนาหุ่นยนต์เอนกประสงค์
1X Technologies สตาร์ทอัพจากนอร์เวย์ได้ประกาศเมื่อเร็ว ๆ นี้ว่ามีความก้าวหน้าอย่างมากในการพัฒนาโมเดลโลกที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์สำหรับหุ่นยนต์ พูดง่ายๆ ก็คือ โมเดลเหล่านี้เปรียบเสมือนพื้นที่พิสูจน์เสมือนจริงสำหรับหุ่นยนต์ ทำให้สามารถทดสอบและปรับปรุงเครื่องจักรในสถานการณ์ต่างๆ ได้โดยไม่จำเป็นต้องทดสอบภาคสนามจริง
1X เชื่อว่านี่คือกุญแจสำคัญในการแก้ปัญหา "ปริศนาเกี่ยวกับหุ่นยนต์" กล่าวคือ จะประเมินหุ่นยนต์ที่ได้รับการฝึกฝนสำหรับงานต่างๆ ในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างน่าเชื่อถือได้อย่างไร ยกตัวอย่างเช่น หุ่นยนต์ที่สามารถพับเสื้อยืดได้ ประสิทธิภาพการทำงานแตกต่างกันไปตลอด 50 วัน และความรู้สึกถึงความสำเร็จมักจะเกิดขึ้นเพียงชั่วขณะ
1X กล่าวว่าแม้แต่หุ่นยนต์รุ่นเดียวกันก็อาจพบกับความผันผวนอย่างมากในประสิทธิภาพเมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยนแปลง ทำให้การประเมินในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างเข้มงวดเป็นเรื่องยากมาก
เพื่อฝึกฝนโมเดลโลกของพวกเขา 1X ได้รวบรวมฟุตเทจวิดีโอหลายพันชั่วโมงของหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ EVE ที่ทำงานต่างๆ ในบ้านและสำนักงาน ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง ทำให้โมเดลสามารถคาดการณ์ได้อย่างสมเหตุสมผลว่าวัตถุและสิ่งแวดล้อมจะตอบสนองต่อการกระทำของหุ่นยนต์อย่างไร แบบจำลองนี้สามารถสร้างเอาต์พุตภาพที่น่าเชื่อถือได้แม้กระทั่งกับพฤติกรรมที่ไม่ได้ถูกโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน เช่น การเรียนรู้เพื่อหลีกเลี่ยงการสัมผัสกับผู้คนและวัตถุ
ปัจจุบัน รุ่น 1X สามารถจัดการกับปฏิสัมพันธ์ทางกายภาพที่ซับซ้อน เช่น การจับและยกสิ่งของ การเปิดประตูและลิ้นชัก และการจัดการวัสดุที่เปลี่ยนรูปได้ เช่น เสื้อผ้า และแม้แต่เสื้อยืดที่พับอยู่
คุณค่าหลักของแบบจำลองโลกคือการจำลองปฏิสัมพันธ์ของวัตถุ ตัวอย่างเช่น ในอีกไม่กี่เจเนอเรชันถัดไป โมเดลจะได้รับหน้าจอเริ่มต้นเดียวกันและชุดการดำเนินการที่แตกต่างกันสามชุดสำหรับการหยิบกล่อง ในแต่ละกรณี กล่องที่จับจะถูกยกและเคลื่อนย้ายตามการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ ในขณะที่กล่องอื่นๆ ยังคงอยู่ที่เดิม
อย่างไรก็ตาม 1X รับทราบข้อจำกัดบางประการ ตัวอย่างเช่น บางครั้งแบบจำลองอาจมีปัญหาในการรักษาสีและรูปร่างของวัตถุให้สอดคล้องกัน หรือจำลองปรากฏการณ์ทางกายภาพได้อย่างแม่นยำ ความสามารถในการจดจำตัวเองในกระจกก็ยังไม่น่าเชื่อถือเช่นกัน
แม้จะมีความท้าทาย 1X มองว่าโมเดลโลกเหล่านี้เป็นก้าวสำคัญในการพัฒนาและฝึกอบรมหุ่นยนต์อเนกประสงค์ เพื่อเร่งความก้าวหน้า บริษัทยังนำเสนอชุดข้อมูล โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า และเงินรางวัลผ่าน 1X World Model Challenge
เป้าหมายระยะยาวของ 1X คือการใช้แบบจำลองโลกสำหรับการฝึกหุ่นยนต์โดยตรง ซึ่งจะนำมาซึ่งการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมากเมื่อเทียบกับการทดสอบจริง เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ พวกเขากำลังสรรหาผู้เชี่ยวชาญในสาขาปัญญาประดิษฐ์อย่างแข็งขัน เมื่อต้นปีนี้ 1X ยังประสบความสำเร็จในการระดมทุน 100 ล้านดอลลาร์เพื่อส่งเสริมการเปิดตัวหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ประจำบ้าน Neo เงินทุนนี้ได้รับการสนับสนุนจากผู้นำในอุตสาหกรรมอย่าง OpenAI ซึ่งแสดงให้เห็นความมุ่งมั่นอย่างเต็มที่ต่อเทคโนโลยี 1X
นอกจาก 1X แล้ว Nvidia ยังลงทุนอย่างมากกับหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์อีกด้วย บริษัทเพิ่งเปิดตัววิธีการฝึกอบรมโดยใช้ Vision Pro ของ Apple และ Jim Fan นักวิจัยของ Nvidia เชื่อว่าหุ่นยนต์จะมี "โมเมนต์ GPT-3" ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า
เทคโนโลยีแบบจำลองระดับโลกของ 1X Technologies ชี้ให้เห็นถึงแนวทางการพัฒนาหุ่นยนต์ในอนาคต แม้ว่าจะยังมีความท้าทายอยู่บ้าง แต่ศักยภาพของหุ่นยนต์ก็มีมหาศาล และคาดว่าจะปฏิวัติวิธีการฝึกอบรมและประยุกต์ใช้หุ่นยนต์ในอนาคต เทคโนโลยีนี้จะไม่เพียงแต่ปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมาก แต่ยังส่งเสริมความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีหุ่นยนต์และนำความเป็นไปได้มาสู่สังคมมนุษย์มากขึ้น