Xiaomi Robotics 1 — 100,000 საათის წინასწარი ვარჯიშის მონაცემებზე დაფუძნებული რობოტის საფუძვლიანი მოდელი, რომელიც აჩვენებს სუფთა სკელინგის კანონებს, VLM-ზე დაფუძნებულ ავტო-ანოტირებას და 10 საათზე ნაკლებ დროში ახალ ამოცანებთან ადაპტაციას 75% წარმატებით.

Xiaomi-მ წარმოადგინა Robotics 1 — პირველი ფუნდამენტური მოდელი ჰუმანოიდური რობოტებისთვის, რომელიც არღვევს თანამედროვე რობოტიკის მთავარ შეზღუდვას: მონაცემთა სიმცირეს. იმის ნაცვლად, რომ დაეყრდნოს მხოლოდ ძვირადღირებულ და ნელ რეალურ რობოტთა მონაცემთა შეგროვებას, Xiaomi-მ გამოიყენა ორეტაპიანი სწავლების მიდგომა.

100,000 საათი უსხეულო წინასწარი ვარჯიში

წინასწარი ვარჯიშის ეტაპზე, Xiaomi Robotics 1 მოიხმარს 100,000 საათის UMI (Unified Manipulation Interface) ტრაექტორიებს 1,700-ზე მეტი სცენარიდან — საყოფაცხოვრებო, კომერციული, სამრეწველო და გარე სივრცეები. ეს მოდელს აძლევს ფართო გაგებას ფიზიკური სამყაროს შესახებ, რეალურ რობოტზე მართვის გარეშე.

Xiaomi-მ შექმნა VLM-ზე დაფუძნებული ავტომატური ანოტირების პაიპლაინი, რომელიც ყოფს ვიდეოებს ფიქსირებული სიგრძის კლიპებად და აღწერს გრიპერის და ობიექტების მდგომარეობის ცვლილებებს. ეს წყვეტს მასშტაბური ხელით მარკირების პრობლემას — ერთ-ერთ ყველაზე დიდ დაბრკოლებას რობოტიკაში.

მკვლევარებმა აღმოაჩინეს, რომ წინასწარი ვარჯიში აჩვენებს სუფთა სკელინგის ქცევას: მონაცემთა და მოდელის ზომის ზრდასთან ერთად, ვალიდაციის მოქმედების შეცდომა სტაბილურად მცირდება. ეს ნიშნავს, რომ მეტი მონაცემი პირდაპირ უკეთეს შედეგს იძლევა.

7,200 საათი რეალური რობოტის მონაცემები

პოსტ-ვარჯიშის ეტაპზე, მოდელი გადის ორი ტიპის გასწორებას. ემბოდიმენტის გასწორება იყენებს მაღალი ხარისხის მონაცემებს რეალური რობოტებიდან, რათა მოდელის მოქმედებები რეალურ ფიზიკურ შესაძლებლობებს მოარგოს. ინსტრუქციის გასწორება კი ცვლის მოდელის ქცევას „აღწერილი სცენის ცვლილების შესაბამისად მოქმედებიდან" „ადამიანის ბუნებრივი ენის ინსტრუქციის გაგებამდე და შესრულებამდე".

შედეგი გასაოცარია: რაც უფრო იზრდება წინასწარი ვარჯიშის მონაცემების რაოდენობა, მით უფრო იზრდება წარმატების მაჩვენებელი რეალურ რობოტებზე. მკვლევარები აღნიშნავენ, რომ გაჯერების ნიშნები არ შეინიშნება — გაუმჯობესება გრძელდება მასშტაბირებასთან ერთად.

ეფექტური ადაპტაცია — 10 საათი საკმარისია

Xiaomi Robotics 1-ს შეუძლია ახალი ამოცანების სწავლა არაჩვეულებრივი მონაცემთა ეფექტურობით. სულ რაღაც 10 საათის დემონსტრაციით თითო ამოცანაზე, ის აღწევს 75% წარმატების მაჩვენებელს — თითქმის ორჯერ მეტს, ვიდრე π0.5 მოდელი. ეს ხდის მას პრაქტიკულად გამოსაყენებლად რეალურ ბიზნეს გარემოში.

შედეგები ბენჩმარკებზე

მოდელი აღწევს SOTA (State-of-the-Art) შედეგებს CALVIN, LIBERO და SIMPLER სიმულაციურ ბენჩმარკებზე. CALVIN-ზე ის 88.3%-ით აჯობებს წინა მოდელებს, რაც ადასტურებს ორეტაპიანი მიდგომის ეფექტურობას.

რას ნიშნავს ეს საქართველოსთვის?

Xiaomi-ს ღია მიდგომა რობოტიკის მიმართ ნიშნავს, რომ განვითარებად ქვეყნებს, მათ შორის საქართველოს, უჩნდებათ შესაძლებლობა გამოიყენონ უახლესი რობოტული ტექნოლოგიები. ლოგისტიკის ავტომატიზაცია, სოფლის მეურნეობის რობოტები, მომსახურების სფეროს რობოტიზაცია — ეს ის მიმართულებებია, სადაც საქართველოს შეუძლია ისარგებლოს ამ ტექნოლოგიით.

დასკვნა

Xiaomi Robotics 1 უფრო მეტია, ვიდრე უბრალოდ ახალი რობოტული მოდელი. ეს არის მტკიცებულება, რომ რობოტიკაში სკელინგის კანონები მუშაობს ისევე, როგორც LLM-ებში. 100,000 საათის უსხეულო წინასწარი ვარჯიში, VLM-ავტოანოტაცია და ორეტაპიანი სწავლება ქმნის ახალ სტანდარტს, რომელსაც მალე სხვა კომპანიებიც მიჰყვებიან.

📖 წყარო