ИИ научил робота играть в корнхол, только посмотрев видео
Gemini 4 Argon от Google DeepMind продемонстрировал впечатляющий прорыв в области физического ИИ. Он научил гуманоида Apollo (от Apptronik) играть в игру «корнхол», используя только просмотренный видеоматериал.
Система не просто имитировала движения; она самостоятельно смоделировала физические законы игры и написала код для собственной симуляции. Это позволяет превращать обычное видео в полноценную тренировочную площадку для физического ИИ.
Главный прорыв заключается в том, что процесс моделирования занимает считанные часы, что резко сокращает время ручного моделирования с недель до нескольких часов. Таким образом, Argon значительно ускоряет разработку и обучение физических роботов в реальном мире.
Почему это важно
- —Значительно сокращает время разработки: процесс обучения физическому ИИ, который раньше занимал недели ручного труда, теперь занимает часы.
- —Демонстрирует способность ИИ к глубокому пониманию физики и генерации кода на основе визуальных данных.
- —Ускоряет цикл создания и тестирования физических роботов для реальных задач.
Ключевые факты
- Система Gemini 4 Argon научила робота играть в корнхол.
- Обучение произошло исключительно на основе анализа видеоматериала.
- Argon самостоятельно смоделировал физику и написал код для симуляции.
- Время моделирования сокращено с недель до нескольких часов.
Полный текст — в первоисточнике. Здесь — краткое изложение и ключевые факты.