Точность складывания белья в 99.1% в незнакомых домах показал бытовой андроид Sunday Memo с нейросетью ACT-2

Источник: Humanoids Daily

Девяносто девять и одна десятая процента успешных автономных складываний одежды в двадцати пяти ранее незнакомых жилых домах и семьсот восемьдесят пять проверочных тестов зафиксировала американская компания Sunday Robotics в рамках презентации базовой ИИ-модели ACT-2. Калифорнийский разработчик под руководством Тони Чжао продемонстрировал работу домашнего полугуманоидного робота Memo, способного аккуратно сортировать и складывать текстильные изделия различной формы без предварительного сбора данных в конкретном помещении или ручного телеуправления.

Аппаратная конфигурация сервисного андроида Sunday Memo сочетает устойчивое мобильное основание на колесах, выдвижную телескопическую колонну туловища с высотой подъема до двух метров десяти сантиметров и гибкие манипуляторы с тактильными захватами. Конструкция кистей робота в точности повторяет геометрические параметры сенсорных перчаток Skill Capture Gloves, используемых инженерами для сбора тренировочных датасетов.

Вычислительным ядром платформы выступает мультимодальная нейросеть ACT-2, обучающаяся на массиве из десяти миллионов демонстраций бытовых операций. Программный стек устраняет проблему переобучения моделей под конкретные условия, позволяя роботу самостоятельно подстраиваться под неизвестные типы тканей, цвета постельного белья и степень освещенности комнаты.

Сенсорный массив включает стереоскопические камеры высокого разрешения в корпусе, панорамные датчики глубины и распределенные сенсоры давления на фалангах пальцев. Бортовой компьютер обрабатывает входящий поток визуальной информации со скоростью несколько сотен кадров в секунду, рассчитывая точки захвата мягких вещей.

Команда разработчиков Sunday Robotics, ранее привлечетшая сто шестьдесят пять миллионов долларов инвестиций в рамках раунда Серии B при оценке в один миллиард сто пятьдесят миллионов долларов, ориентирует проект на автоматизацию наиболее трудоемких домашних обязанностей. Робот тратит в среднем две минуты и тринадцать секунд на аккуратное складывание одной вещи с итоговой оценкой качества четыре и семь десятых балла из пяти возможных.

Проведение испытаний в реальных жилых интерьерах подтвердило способность машины адаптироваться к помехам в виде бегающих детей, случайного смещения вещей или резко меняющегося освещения. При падении одежды на пол алгоритм не сбрасывает исполнение программы, а автоматически подбирает предмет и продолжат цикл.

Запуск ограниченной программы Founding Family Beta для пятидесяти американских семей запланирован на конец текущего года. Компания разворачивает масштабную инфраструктуру сервисного обслуживания и удаленного сбора анонимизированной телеметрии для непрерывного дообучения моделей.

Параллельно с автоматизацией стирки инженерный отдел компании подготавливает ввод в строй дополнительных функциональных модулей для заправки посудомоечных машин, уборки игрушек и приготовления кофе. Накопленный массив данных передается в центральный дата-центр компании для дообучения базовых моделей движения.