Humanoidin ulkopuolelle: Qinyu tekee 'kehosta' uuden muuttujan hahmotetussa älykkyydessä
Hongkongin yliopiston robotiikan tohtori ja entinen DJI-insinööri Peng Ruin perustama Qinyu Technology (FEAGINE) on julkaissut kolme bioonista joustavaa robottia (A01, A02, A03) ja ensimmäisen sukupolven poikkikehoisen perusmallin Fi0 (Foundation Intelligence Across Embodiments), jonka tavoitteena on tehdä älykkyydestä uudelleenkäytettävää eri robottikehoissa. Yritys väittää, että humanoidimalli ei ole ainoa tie yleiskäyttöisiin robotteihin, ja että joustavat kehot sekä jaettu älykkyys voivat palvella paremmin erilaisia tehtäviä ja ympäristöjä.
Qinyu Technology (FEAGINE), jonka perusti Peng Rui (robotiikan tohtori Hongkongin yliopistosta, entinen DJI:n sulautettujen järjestelmien insinööri), on esitellyt kolme bioonista joustavaa robottia – FEAGINE A01, A02, A03 – sekä ensimmäisen sukupolven ylikappaleisen perusmallin Fi0 (Foundation Intelligence Across Embodiments). Robotit ovat köysiohjattuja joustavia runkoja, jotka eroavat segmenttien määrässä, vapausasteissa, pituudessa ja hyötykuormassa, muodostaen yrityksen väitteen mukaan maailman ensimmäisen massatuotetun, standardoidun köysiohjattujen joustavien runkojen tuotematriisin. Fi0 pyrkii erottamaan tehtävä- ja maailmatiedon kehokohtaisista toiminnoista, jolloin yhdellä keholla opitut taidot voidaan siirtää toisiin. Fi0:n keskeisiä osia ovat taitokooderi (Skill Encoder), joka muuntaa ihmisen demonstraatiot taitokontekstiksi; näkökulmien välinen maailmakooderi (Cross-view World Encoder), joka oppii jaettuja maailmanesityksiä eri näkökulmista; kehograafi (Embodiment Graph), joka koodaa robotin rakenteen ja tilan; sekä maailman dynamiikkamalli yhdistettynä monitavoitteiseen toiminta-maailma-arviointiin (Multi-objective Action-World Assessment, MAWA) toiminnan seurausten ennustamiseksi ja arvioimiseksi. Yritys asemoi tämän 'joustavaksi keholliseksi älykkyydeksi' ja väittää, että kun robotit siirtyvät eri toimialoille, kehot eriytyvät tehtävien mukaan, ja jaetun älykkyyden on estettävä uusien data-, koulutus- ja sopeutumiskustannusten syntyminen jokaista uutta kehon muotoa kohden. Tekstissä viitataan myös Fei-Fei Lin havaintoon, jonka mukaan tehokkaat kehot voivat kehittyä eri tavoin, kun tehtävien rajat ovat selvät, mikä tukee Qinyun ei-humanoidista lähestymistapaa.
Lähde: QbitAI 量子位 —
Alkuperäinen