Ex-Meta kutatók nyílt súlyú AI-modellt indítottak ipari robotokhoz
Az ipari robotoknak szánt Isaac 0.5 modell képes érzékelni, gondolkodni és cselekedni komplex környezetekben, mint például raktárakban vagy gyárakban.
A Perceptron startup, amelyet két korábbi Meta kutató alapított, az Isaac 0.5 nevű nyílt súlyú modelljével segíti a gépeket a jobb interakcióban a fizikai valósággal. A cég szerint szoftverük az ipari automatizálás jövőjét jelenti, mivel képes egyszerre kezelni az érzékelést és a vezérlést.
Alapítók és technológiai megközelítés
A startupot Armen Aghajanyan és Akshat Shrivastava alapította, akik korábban a Meta Fundamental AI Research (FAIR) csapatában dolgoztak. A modell rugalmasan alkalmazkodik az adott környezethez, nem egyetlen ismétlődő feladatra épül. Shrivastava egy dobozok rendezésével kapcsolatos folyamatot hozott fel példaként: a robotnak először el kell olvasnia a csomag címkéjét, térbeli elemzést kell végeznie, majd el kell döntenie, melyik dobozt vegye fel, és milyen sorrendben.
Betanítás és piaci pozíció
Az algoritmus működéséhez hatalmas mennyiségű videós betanítási adatra van szükség. A Perceptron modelljét egymillió órányi általános videóval, valamint ego videókra és UMI videókra támaszkodva tanították meg a specifikus beállítások és forgatókönyvek azonosítására.
Shrivastava elmondta, hogy a cég belsőleg petabájt méretű, több modalitást átfogó adatkészleteket épített ki, legyen szó képekről, szövegről, videóról vagy robotikai trajektóriákról. A startup korábban 16 millió dollárt gyűjtött a Bessemer Venture Partners, a The Explorer Fund és a SmartGateVC befektetéseivel, és a TechCrunch értesülései szerint egy további befektetési kört zár le.