Открытые веса базовой модели манипуляции π0 и релиз репозитория openpi анонсировала Physical Intelligence

Источник: The Robot Report

Официальное публичное открытие исходного программного кода, контрольных точек и весов базовой универсальной нейросетевой модели физического управления π0 (Pi-Zero) в рамках открытого репозитория openpi на сервисе GitHub официально подтвердил сан-францисский стартап Physical Intelligence. Ведущая американская исследовательская группа выложила в свободный международный доступ специализированный софтверный инструментарий для тонкой донастройки моделей физического пространственного взаимодействия при выполнении сложных бытовых и цеховых манипуляций. Разработка финансируется крупнейшими венчурными фондами с общим объемом привлеченного капитала свыше четырехсот миллионов долларов США.

Архитектура универсального нейросетевого мозга π0 относится к классу продвинутых пространственных моделей зрения, языка и действия (Vision-Language-Action, VLA) с аппаратной поддержкой алгоритмов соответствия потоков (flow matching) и дискретизации контрольных сигналов. Базовая модель обучалась на масштабных массивах реальных физических данных, полученных с семи различных робототехнических платформ, включая популярные исследовательские системы ALOHA и DROID. Управляющая прошивка способна исполняться в режиме прямого переноса (zero-shot) для точной автономии мелких манипулятивных движений.

Универсальный софтверный комплекс в реальном времени решает утилитарные задачи по аккуратному складыванию сухой одежды, расчистке столов от посуды, засыпанию кофейных зерен, фасовке картонных коробок и точной сборке мелких цеховых деталей без ручной отладки управляющего кода под каждое отдельное устройство. Инженерные группы получают возможность напрямую загружать контрольные точки и дообучать базовую модель под специфические кинематические схемы и уникальные сервоприводы собственных двухногих андроидов.

Открытый общедоступный репозиторий openpi включает подробные примеры кода для прямого запуска инференса на реальном железе и в цифровых симуляторах, а также специализированную модификацию π0-FAST с авторегрессионным токенизатором. Пакет обеспечивает существенное улучшение точности распознавания естественных словесных инструкций оператора при минимальной задержке передачи управляющих команд на приводы.

Калифорнийская компания Physical Intelligence основана в 2024 году известными учеными и профессорами в области робототехники Сергеем Левиным, Челси Финн и Каролем Хаусманом. В число ключевых технологических инвесторов стартапа вошли основатель Amazon Джефф Безос, компания OpenAI, венчурные фонды Thrive Capital, Khosla Ventures и Lux Capital, оценившие бизнес в 2,4 миллиарда долларов США.

Основатели компании официально заявили, что публикация открытых весов создаст единый софтверный стандарт управления для сотен международных стартапов. Открытая математическая инфраструктура снимает перед разработчиками необходимость дорогостоящего повторного сбора миллиардов кадров обучающего видео.

Собственные исследовательские полигоны компании в Сан-Франциско полностью оборудованы автоматическими стендами проверки точности хвата при непрерывной динамической нагрузке. Лазерные сканеры машинного зрения отслеживают повторяемость позиционирования пальцев при точной цеховой сборке. При выявление минимальных отклонений траектории суставов устройство отправляется на повторную калибровку.

Первые открытые репозитории базовой модели π0 с полным пакетом технической документации уже успешно доступны на сервисах GitHub и Hugging Face для крупнейших международных исследователей и робототехников. Разработчик подготавливает надежную софтверную инфраструктуру для масштабирования сервисных парков в европейских и азиатских странах в следующем году.

Инженерный отдел компании продолжает интенсивную оптимизацию алгоритмов интеллектуального расхода энергии и вычислительных ресурсов при инференсе нейросетей. Собранная на действующих объектах партнеров телеметрия автоматически передается в единый дата-центр для непрерывного дообучения базовых моделей пространственной и моторной автономии.