A NEURA Robotics bemutatta a robotok fizikai világának AI-agyát
A NEURA Robotics bemutatta a Neuron AI-t, a fizikai világban működő robotok multimodális alapmodelljét. A rendszer a 3D látást, a tapintást, a hangot, a robot állapotát, a nyelvet és a memóriát egyetlen Perception-Language-Action modellben kapcsolja össze.
- A Neuron AI egyetlen modellben kapcsolja össze a látást, a tapintást, a hangot, a nyelvet és a memóriát.
- A rendszert valós robotadatokkal, szimulációkkal és emberi bemutatókkal tanították.
- A modell öt NEURA robottesten, valamint azok különböző kezein és megfogóin fut.
- Az ügyfelek saját feladataikra hangolhatják a modellt, majd képességeiket robotflottákon telepíthetik.
- A 4NE1 a berlini NVIDIA GTC rendezvényen tizenegy perces, önálló mosási feladatot mutat be.
A robot azt is érzékelheti, amit nem lát
A Metzingenben működő, 2019-ben alapított német vállalat szerint a Neuron AI olyan helyzetekben is segíti a robotok működését, amelyekben a kamerák önmagukban kevés információt adnak. A modell a különböző érzékelőktől érkező adatokat időben összehangolja, majd egy közös cselekvési folyamattá alakítja.
A kamerák képesek érzékelni a geometriát, a színeket és a tárgyak helyzetét, a kontaktusról, az erőről vagy a hangokról viszont nem adnak információt. A Neuron AI ezért a 3D látás mellett tapintási és erőadatokat, hangot, a robot állapotát, valamint nyelvi információkat is felhasznál. Így egy robot például hangból és érintésből állapíthatja meg, hogy valóban kinyílt egy zár, vagy tapintás alapján foghat meg olyan tárgyat, amelyet nem lát.
A rendszer memóriát is használ. A NEURA Robotics közleménye szerint a robotnak követnie kell az események okát és következményét, valamint emlékeznie kell azokra a tárgyakra, amelyek időlegesen kikerülnek a látóteréből. A vállalat ehhez külön architektúrát és erre a képességre épülő adatkészleteket alkalmaz.
Három adatforrásból tanul, öt roboton fut
A Neuron AI háromféle fizikai tapasztalatra épül. Az elsőt a különböző robottestekkel végzett valós feladatok adják a NEURA Gyms infrastruktúrájában és más valós környezetekben. Ezekből összehangolt látási, tapintási, erő-, hang- és mozgásadatok keletkeznek.
A második pillér a szimulációval kibővített adatoké. A NEURA Data Amplifier és a vállalat szimulációs rendszere különböző feladat- és környezetváltozatok létrehozásával bővíti a tanítási anyagot. A harmadik forrást szenzorokkal felszerelt adatruhát viselő emberek mozgásai és feladatbemutatói jelentik.
A három adatforrás közös alapmodellt támogat öt NEURA robottesthez, azok különböző megfogóihoz és kezeihez. A vállalat közlése szerint a Neuron AI-t házon belül fejlesztették és tanították be Metzingenben. A képzésben ipari adatpartnerségek is részt vesznek, köztük a Schaeffler és a Bosch.
A képességeket robotflottákra is telepíthetik
A NEURA Gyms a vállalat szerint az adatgyűjtést, a készségek tanítását és a bevezetés előtti összehasonlító tesztelést kapcsolja össze. Az itt létrehozott adatok és képességek a későbbi modellverziók fejlesztését is segítik.
A Neuraverse platformon az ügyfelek robotflottákban telepíthetik és frissíthetik ezeket a képességeket, valamint saját feladataikra hangolhatják a modellt. A vállalat szerint az ügyfelek a saját készségeiket privátan tarthatják. Ha megosztják a készségeket vagy a telepítési adatokat, azok támogathatják a szélesebb ökoszisztémát és a jövőbeli modellfejlesztést.
A NEURA Robotics a fejlődés egyik központi mérőszámaként a Time-to-Skillt, vagyis azt az időt jelöli meg, amely alatt egy robot megtanul egy új feladatot, majd megbízhatóan végrehajtja. A vállalat ezt különösen fontosnak tartja az ipari ügyfelek számára, akiknek változó követelményekhez kell igazítaniuk a fizikai munkát végző rendszereket.
Tizenegy perces mosási feladat az NVIDIA GTC Berlinen
A NEURA Robotics a Neuron AI jelenlegi verzióját a 4NE1 humanoid robottal mutatja be az NVIDIA GTC Berlin 2026 rendezvényen. A robot egy tizenegy perces, teljesen önálló mosási feladatsort hajt végre, amelyben szétválogatja a ruhákat, betölti a mosógépet, bezárja, majd újra kinyitja azt, kipakolja a ruhákat, végül pedig a szárítóba helyezi őket.
A bemutató a ruhák mozgatására és a feladatok összehangolására összpontosít. A vállalat szerint a robotnak a teljes folyamat során meg kell őriznie a releváns kontextust, be kell fejeznie az egyes lépéseket, majd át kell térnie a következőre. A demonstráció október 20. és 22. között látható a berlini Stationben, a 3-as csarnok 3031-es standján.
NEURA Robotics: NEURA Robotics Introduces Neuron AI: The Brain of the Physical World
