Виробник гуманоїдів 1X представив роботів Eve, які навчені виконувати завдання за допомогою методу наскрізного навчання. Роботи створюються на гроші OpenAI — компанія вклала в проєкт вже понад $125 млн.
Eve (їх зібрано поки що 30 штук) у відеоролику виконують різноманітні дії без будь-якої участі людини, виключно під контролем нейромереж. Вони відчиняють двері, спритно проїжджають у вузькі отвори, самі себе підключають до станцій зарядки, складають речі та прибирають розкидані іграшки. Найближчим часом 1X планує розширити команду розробників та збільшити кількість роботів для тестування платформи до 300 одиниць.
Гуманоїди 1X у відеоролику виглядають фізично слабшими порівняно з роботами Tesla, Fig, Sanctuary або Agility. Eve на цей час не має ніг або спритних рук. Він переміщається на платформі з колесами, а його руки є клешні. Однак це не заважає роботу демонструвати високу мобільність, спритність, швидкість і точність дій.
Компанія 1X також розробляє двоногу версію робота під назвою Neo із досконалішими руками. Однак на даному етапі розвитку платформи ці деталі несуттєві. Більшість варіантів раннього використання Eve зводиться до простого завдання: «візьми цю річ і поклади її туди», для чого не потрібні віртуозні рухи пальцями. Адже ноги потрібні далеко не всім роботам — тим, що працюють на складах та заводах з бетонною підлогою, де їм не потрібно підніматися сходами або переступати через перешкоди – колісної платформи буде цілком достатньо.
Двонога ходьба та складні рухи пальцями для роботів не головне. Основна проблема полягає в тому, щоб змусити ці машини швидко навчатися задач, а потім виконувати їх автономно, як це робить Toyota зі стаціонарними роботами-маніпуляторами. Коли Figure 01 «зрозумів», як самостійно працювати з кавоваркою, це стало великою подією. Однак, коли на відео Optimus від Tesla склав сорочку, але під керуванням людини-телеоператора, це було набагато менш вражаюче.
Компанія навчила 30 ботів Eve ряду індивідуальних завдань, використовуючи імітаційне навчання за допомогою відео та телепідтримки. Вони використовували вивчені моделі поведінки для здійснення певних завдань для навчання базової моделі, здатної виконувати широкий набір дій. Після цієї базової моделі було доопрацьовано з урахуванням можливостей конкретного середовища — складських завдань або загальних маніпуляцій з дверима. Остаточний крок — навчання ботів конкретним бізнес-завданням, тобто вибудовуванню ланцюжків певних дій.
Імовірно, останній етап навчання роботів проходитиме безпосередньо на місці у клієнтів. Як кажуть у 1X, це займе лише кілька хвилин збору даних та донавчання. В ідеальному сценарії людина одягатиме VR-шолом і протягом деякого часу виконуватиме завдання, яке буде записано. Потім за допомогою глибокого навчання це завдання буде співвіднесено з можливостями робота і піддано тисячам симуляцій для перевірки різних випадкових факторів та результатів. Після цього роботи будуть готові до виконання своїх завдань. Процес доналаштування буде швидким.
Віце-президент 1X зі штучного інтелекту Ерік Джанг повідомляє, що за останній рік вони розробили механізм обробки даних для вирішення універсальних завдань мобільного маніпулювання. Компанія планує найняти більше дослідників та розробників штучного інтелекту для розширення команди та збільшення кількості роботів для подальшого вдосконалення програмної платформи у 10 разів — до 300 одиниць.