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Il momento “GPT-3” del settore della robotica si è già verificato?

Autore |.Xinxin
modificare|.Jingyu

L’intelligenza incarnata, o robot umanoidi, è ormai diventata il progetto di investimento più popolare dopo l’intelligenza artificiale. Che si tratti di OpenAI, Nvidia o Microsoft, stanno tutti investendo molto in team di robot umanoidi.

Ora, un giocatore testa di serie sta guadagnando il favore dei giganti.

Recentemente, una società chiamata Skild AI ha annunciato il completamento di un finanziamento di serie A da 300 milioni di dollari.Tra gli investitori figurano Jeff Bezos, il gruppo giapponese SoftBank, Sequoia Capital e la Carnegie Mellon University, tra gli altri, dando alla società una valutazione di 1,5 miliardi di dollari。

Questa azienda è stata fondata meno di un anno fa ed è stata fondata da due professori universitari nel campo della robotica. Il suo team sta costruendo un "modello di robot di base scalabile" come "cervello" universale per vari tipi di robot e varie applicazioni nella vita reale. scenari, costruendo anche sistemi che possono essere adattati all’hardware robotico.

"Il nostro obiettivo a lungo termine è sviluppare l'intelligenza artificiale generale (AGI) basata sul mondo fisico, sfidando l'idea popolare secondo cui l'AGI può derivare solo dalla conoscenza digitale", ha affermato la società.

Gli investitori hanno rapidamente investito denaro in questo progetto, credendo che il “momento GPT-3 stia arrivando” per l’industria della robotica.。

Cosa ha fatto bene Skild AI? Riuscirà a realizzare l’ambizione di AI+intelligenza incorporata?

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"Robot modello grande"

Skild AI è stata fondata nel maggio 2023 dai professori della Carnegie Mellon University Deepak Pathak e Abhinav Gupta. Sta sviluppando sistemi intelligenti basati sul mondo fisico e costruendo modelli di base di robot, che possono essere intesi come "cervelli robotici".

Cosa c'è di così speciale in quello che stanno facendo? La tecnologia robotica tradizionale si concentra sulla raccolta di dati specifici per addestrare i robot a completare compiti specifici, mentre Deepak e Abhinav utilizzano dati su larga scala per costruire modelli di base attraverso un’architettura adattiva basata su Transformer. Ciò che vogliono creare è un robot universale, robusto e capace modelli di comportamento emergente.

La società ha detto,Sta superando la barriera dei dati sui robot. La quantità di dati per il suo modello di addestramento è "più di mille volte quella dei modelli della concorrenza". . A differenza dei robot progettati verticalmente per applicazioni specifiche, il modello di Skild funge da cervello "universale" per una varietà di forme, scenari e compiti di robot, coprendo funzioni come funzionamento, movimento e navigazione.

Si dice che i modelli dell'azienda siano utili in applicazioni del mondo reale che vanno dai "robot quadrupedi" resistenti alla fisica dura ai "robot umanoidi" in grado di svolgere compiti domestici e industriali complessi.

In teoria, quindi, questo "cervello robotico" potrebbe fornire "energia" al robot quadrupede "Spot" della Boston Dynamics e al robot umanoide "Digit" della Agility Robotics, sebbene la società non abbia ancora annunciato partner specifici.

Costruisci un modello base di robot "universale" ｜Fonte immagine: Skild AI

Skild AI afferma che la sua missione è quella di “rivoluzionare il futuro del lavoro fisico sviluppando il primo sistema fisico veramente intelligente, progettato per aumentare la produttività e sbloccare il potenziale umano”. mondo. ".

Sebbene molte persone in tutto il mondo siano preoccupate per l’intelligenza artificiale o per i robot che rubano posti di lavoro, le aziende che producono robot generalmente amano dire che vogliono risolvere il cosiddetto “problema della carenza di manodopera” o, in modo ancora più ambizioso, “liberare l’umanità”.

A quanto pare Skild AI non fa eccezione.

Ciò che sottolineano al mondo esterno è che gli Stati Uniti, ad esempio, stanno attualmente affrontando una grave carenza di manodopera, con 1,7 milioni di posti di lavoro vacanti in più rispetto al numero dei disoccupati. Settori come quello sanitario, dell’edilizia, dei magazzini e del manifatturiero sono tra i più colpiti, con 2,1 milioni di posti di lavoro che rimarranno vacanti entro il 2030.

Inoltre, molti di questi lavori possono essere pericolosi per gli esseri umani, come le piattaforme petrolifere e le sale macchine. Il modello di Skild consente ai robot di adattarsi per eseguire nuovi compiti in ambienti pericolosi invece di farli eseguire agli esseri umani.

Abhinav Gupta, co-fondatore di Skild AI, ha dichiarato: “I robot universali possono eseguire in sicurezza qualsiasi attività di automazione in qualsiasi ambiente e con qualsiasi tipo di implementazione. Possiamo espandere le capacità dei robot, ridurne i costi e supportare gravi carenze di manodopera mercato."

Skild AI afferma che il cervello può adattarsi a una varietà di hardware e attività |

Le persone che lavorano nel settore della robotica spesso dicono che "la robotica è dura", che è quasi diventata una delle leggi della natura senza nome che governano il campo.

Inoltre, molte persone pensano che i robot siano un problema hardware, ma il fondatore di Skild AI ritiene che sia un problema software.。

Skild AI ha sottolineato che "la scala è fondamentale" e ha affermato che stanno inventando algoritmi di apprendimento automatico all'avanguardia: "L'obiettivo è sfruttare il potere della scala per fornire una robustezza senza pari in qualsiasi ambiente. Dai cantieri alle fabbriche alle case, Skild Brain può adattarsi ad ambienti non strutturati proprio come gli esseri umani.

Si dice che questo "Skild Brain", il cosiddetto cervello, sia il "primo modello di robot di base scalabile" in grado di adattarsi a diversi hardware e compiti e che sia "robusto nella progettazione del modello".

L'azienda ha inoltre rivelato una piattaforma di controllo mobile Skild AI, basata su Skild Brain, sulla quale "possono essere sviluppati algoritmi e applicazioni AI avanzati per i robot. Vogliono" rendere il funzionamento dei robot semplice come chiamare un'API. Attualmente la piattaforma non è aperta e solo gli sviluppatori interessati possono registrarsi e unirsi alla lista d'attesa per l'accesso anticipato.

Inoltre, hanno lanciato una piattaforma robotica di sicurezza/ispezione che, secondo loro, fornisce soluzioni per automatizzare l’ispezione visiva, la raccolta dati o le attività di pattugliamento.

Il team fondatore di Skild AI｜Fonte immagine: Skild AI

Nel luglio di quest'anno, Skild AI ha annunciato il completamento di un finanziamento di serie A da 300 milioni di dollari, guidato da Lightspeed Venture, Coatue, SoftBank Group e Jeff Bezos (attraverso Bezos Expeditions), Felicis Ventures, Sequoia Capital, Menlo Ventures, General Catalyst, CRV , Amazon, SV Angel e Carnegie Mellon University hanno partecipato al round. Il finanziamento valuta l’azienda 1,5 miliardi di dollari.

Skild AI ha affermato che utilizzerà i nuovi fondi per migliorare il proprio modello di intelligenza artificiale e perseguire la diffusione commerciale. L’obiettivo a lungo termine è creare un’AGI che “abbia le stesse capacità degli esseri umani” e sia “radicata nel mondo fisico”.

Il suo CEO e co-fondatore Deepak Pathak ha dichiarato: "Crediamo che Skild AI rappresenti un punto di svolta nel modo in cui la robotica si espande e ha il potenziale per trasformare l'intera economia reale".

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robot indianoGrande imprenditorialità

Secondo il sito web dell'azienda, Skild AI sta assumendo diverse posizioni di ingegneria. Il team attuale comprende membri provenienti da ambienti Meta, Tesla, Nvidia, Amazon e Google, nonché studenti della Carnegie Mellon University.

I due cofondatori, Deepak e Abhinav, erano entrambi professori alla Carnegie Mellon University e hanno molti anni di esperienza di ricerca nel campo della robotica e dell'intelligenza artificiale. Sono noti per la loro esperienza nella robotica autocontrollata, negli agenti guidati dalla curiosità e apprendimento robotico adattivo. Noto per la ricerca sul campo.

Se vogliamo quantificare il loro livello accademico, i due hanno attualmente un H-index di 150+ e più di 90.000 citazioni.

I cofondatori di Skild AI Deepak (a sinistra) e Abhinav (a destra) |

Deepak viene da una piccola città dell'India Quando i suoi coetanei si trasferirono nelle grandi città per prepararsi agli esami nazionali, lui rimase nella piccola città e fu comunque ammesso all'Indian Institute of Technology (ITT), il più alto istituto di istruzione superiore in India. Questo risultato continua a fare notizia a livello locale.

Si dice che quando era in India, a causa della mancanza di condizioni, scrivesse e controllasse il codice anche a mano su carta a casa, e poi eseguisse il programma che aveva scritto durante il tempo limitato dedicato a Internet in un bar locale. Successivamente, questa "leggenda cittadina" indiana si è recata negli Stati Uniti per conseguire un dottorato di ricerca, durante il quale si è unito al Facebook AI Research Institute (FAIR) per fare ricerca, e ha anche fondato una società start-up che è stata acquisita , e in seguito scelse di diventare professore.

Abhinav è un professore di ruolo alla Carnegie Mellon University. Lui e Deepak sono di origine indiana. È stato membro fondatore e leader della ricerca del FAIR Robotics Research Group. . Lui e Deepak hanno discusso della possibilità di avviare un'impresa per dieci anni. All’inizio del 2023, hanno visto l’accelerazione del progresso tecnologico nel loro campo e hanno capito che era giunto il momento di uscire allo scoperto e fare un grande successo.

Quindi, quali sono esattamente le opportunità che vedono? Nel tentativo di sviluppare un’intelligenza generale per i robot, una sfida chiave è stata come costruire un modello di grandi dimensioni senza dati su larga scala.

A differenza dei grandi modelli linguistici, nel campo della robotica non esistono dati Internet prontamente disponibili. Pertanto, hanno esplorato diverse strategie per apprendere dalle risorse esistenti: video online, operazioni remote, dati del mondo reale, simulazioni, ecc.

Nel 2015, hanno ottenuto per la prima volta un’espansione di 1.000 volte dei dati dei robot e negli anni successivi hanno sperimentato la teleoperazione umana e piattaforme di teleoperazione robotica a basso costo. Nel 2017 hanno proposto il famoso algoritmo di apprendimento guidato dalla curiosità per costruire agenti in grado di esplorare e apprendere in modo autonomo. Nel 2021 e nel 2022, hanno sfondato di nuovo, adottando una strategia adattiva su larga scala SIM2REAL (formazione dal mondo virtuale al mondo reale) e hanno vinto il premio per il miglior sistema robotico alla Robot Learning Conference.

Questi risultati hanno stabilito l'obiettivo di Skild AI: un modello generale in grado di completare qualsiasi attività in qualsiasi ambiente senza la necessità di una formazione specifica. Alcuni investitori ritengono che se Deepak e Abhinav riuscissero a raggiungere questo obiettivo, otterrebbero una svolta simile a GPT-3 e i risultati potrebbero essere applicabili a quasi tutti i campi.

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robotico

"Momento GPT-3"?

Matthew Roberson, attuale direttore del Robotics Institute della Carnegie Mellon University, ha approvato la loro piattaforma, affermando: "Skild AI è stata fondata da esperti che sono in prima linea nell'innovazione della robotica. Non vedo l'ora di assistere a come la loro tecnologia all'avanguardia rivoluziona l’industria e… Continuando la lunga storia di ricerca traslazionale della Carnegie Mellon.”

Anche altri investitori non sono timidi nel pubblicizzare e sembrano avere fiducia nelle capacità e nelle prospettive di Skild AI. La maggior parte di essi si concentra sui contributi dei due fondatori ad alcuni dei laboratori di robotica e intelligenza artificiale avanzati del mondo.

Negli ultimi anni, Internet è stato occasionalmente scosso da robot che eseguono parkour estremo, manipolano oggetti con le mani (inclusa l'apertura di porte e cassetti), salgono le scale (in avanti o indietro, all'interno o all'esterno) e si muovono in modo naturale e fluido. Il progresso, si dice, può essere ricondotto ad alcuni dei risultati accademici dei due uomini.

Alcuni investitori li definiscono un "catalizzatore" per il progresso della robotica, ritenendo che "la loro innovazione nell'applicare i principi fondamentali dei modelli di base al mondo reale abbia indirizzato l'industria sulla strada verso la robotica universale".

Alcuni investitori hanno sottolineato che Skild AI "adotta un approccio veramente scalabile" nella costruzione di un modello di base per il funzionamento e il movimento dei robot. "Hanno rivoluzionato la tecnologia robotica, passando da robot pre-programmati a robot dinamici adattivi. Questo potrebbe sovvertire l'intero economia reale”.

Un altro investitore investe in aziende di robotica da più di 15 anni e definisce Skild "il più visionario" che abbiano mai visto. "I modelli che stanno costruendo eseguiranno qualsiasi compito in qualsiasi ambiente e su qualsiasi hardware".

Secondo gli investitori di Felicis Ventures, la corsa per sviluppare l’intelligenza robotica universale è iniziata. Nessuna idea può mobilitare capitali e talenti così rapidamente come adesso. Il modello base dei robot universali diventerà un anello chiave di questa catena.

L’idea di creare un “modello unico” che possa ragionare, pianificare e agire in qualsiasi ambiente e in qualsiasi forma non è nuova. È sempre stato il Santo Graal che l’industria della robotica vuole catturare “Il problema con questa idea è che qualche anno fa era semplicemente impossibile, oggi potrebbe diventare realtà”, ha detto un investitore di Felicis Ventures.

“Quando siamo volati a Pittsburgh per la prima volta per vedere il robot Skild in azione, non potevamo credere ai nostri occhi. Come ha potuto una startup ottenere così tanto in un periodo di tempo così breve?”

「 La risposta sta nella scala.I grandi modelli di azione del linguaggio visivo (VLA) pre-addestrati mostrano lo stesso comportamento emergente dei grandi modelli linguistici pre-addestrati (LLM), poiché la formazione di un LLM sull'algebra lo rende migliore in spagnolo . L'investitore Felicis Ventures ritiene che "Skild stia portando questo concetto all'estremo".

Ciò che Skild sta facendo e vuole ottenere è utilizzare i cosiddetti migliaia di dati di addestramento per consentire ai robot di eseguire compiti mai visti prima. L'investitore ha detto di aver visto dei segnali.

Gli investitori di Sequoia Capital hanno inoltre affermato di avere "profonda fiducia" nel team di Skild AI, affermando che "hanno il potenziale per ottenere nel mondo reale ciò che OpenAI ha ottenuto nel mondo digitale".

Una prova di fede è dare soldi velocemente. Meno di una settimana dopo aver incontrato il fondatore, Sequoia Capital ha deciso di investire in Skild AI, credendo che questo team fosse ciò che stanno perseguendo, affermando: "Il momento GPT-3 sta arrivando e porterà enormi cambiamenti nel mondo di robot, proprio come stiamo facendo Gli stessi progressi visti nel mondo dell’intelligenza digitale.”

Questi investitori ritengono che, sebbene la discussione sull’impatto dell’intelligenza artificiale sulla vita umana sia molto vivace, finora gran parte della discussione si concentra ancora principalmente sul software, e non solo ci sono enormi opportunità nascoste nell’integrazione dell’intelligenza artificiale nei robot raggiunto attraverso la conoscenza digitale per costruire. Anche se è ancora agli inizi, i produttori di robotica hanno l’opportunità di sviluppare macchine più intelligenti utilizzando i progressi in LLM, VLM e nella generazione di codici.

"Immaginiamo un mondo in cui un modello base di robot AI possa completare qualsiasi attività in qualsiasi ambiente e su qualsiasi hardware robotico. Ciò amplierà notevolmente i tipi di robot che possiamo costruire e il costo sarà inferiore di ordini di grandezza rispetto a oggi."

Poiché l’intelligenza artificiale nel mondo del software diventa un gioco per i giganti, si apre la prospettiva e l’attrattiva di integrare l’intelligenza artificiale nei robot.

Un’ondata di denaro proveniente dall’intelligenza artificiale si è rivolta al campo della robotica.

*Fonte immagine principale: Skild AI

Questo articolo è un articolo originale di Geek Park Per la ristampa, contattare Geek Jun su WeChat geekparkGO

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