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¿Ya se ha producido el momento “GPT-3” de la industria de la robótica?

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La inteligencia incorporada, o robots humanoides, se ha convertido ahora en el proyecto de inversión más popular después de la IA. Ya sea OpenAI, Nvidia o Microsoft, todos están invirtiendo fuertemente en equipos de robots humanoides.

Ahora, un jugador cabeza de serie se está ganando el favor de los gigantes.

Recientemente, una empresa llamada Skild AI anunció la finalización de una financiación Serie A de 300 millones de dólares.Los inversores incluyen a Jeff Bezos, el grupo japonés SoftBank, Sequoia Capital y la Universidad Carnegie Mellon, lo que da a la empresa una valoración de 1.500 millones de dólares.。

Esta empresa fue fundada hace menos de un año y fue fundada por dos profesores universitarios en el campo de la robótica. Su equipo está construyendo un "modelo de robot básico escalable" como un "cerebro" universal para varios tipos de robots y diversas aplicaciones de la vida real. escenarios, al mismo tiempo que construye sistemas que se pueden adaptar al hardware robótico.

"Nuestro objetivo a largo plazo es desarrollar inteligencia artificial general (AGI) basada en el mundo físico, desafiando la noción popular de que la AGI sólo puede surgir del conocimiento digital", dijo la compañía.

Los inversores rápidamente invirtieron dinero en esto, creyendo que "el momento GPT-3 está llegando" para la industria de la robótica.。

¿Qué hizo bien Skild AI? ¿Podrá hacer realidad la ambición de IA+inteligencia incorporada?

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"Robot modelo grande"

Skild AI fue fundada en mayo de 2023 por los profesores de la Universidad Carnegie Mellon Deepak Pathak y Abhinav Gupta. Está desarrollando sistemas inteligentes basados ​​en el mundo físico y construyendo modelos básicos de robots, que pueden entenderse como "cerebros de robots".

¿Qué tiene de especial lo que están haciendo? La tecnología robótica tradicional se centra en recopilar datos específicos para entrenar robots para que completen tareas específicas, mientras que Deepak y Abhinav utilizan datos a gran escala para construir modelos básicos a través de una arquitectura adaptativa basada en Transformer. Lo que quieren crear es un robot universal, robusto y capaz. Modelos de comportamiento emergente.

La empresa dijo,Está rompiendo la barrera de los datos de los robots. La cantidad de datos para su modelo de entrenamiento es "más de mil veces mayor que la de los modelos de sus competidores". . A diferencia de los robots que están diseñados verticalmente para aplicaciones específicas, el modelo de Skild sirve como un cerebro "universal" para una variedad de formas, escenarios y tareas de robots, que cubren funciones como operación, movimiento y navegación.

Se dice que los modelos de la compañía son útiles en aplicaciones del mundo real que van desde "robots cuadrúpedos" que son resistentes a la física dura hasta "robots humanoides" que pueden realizar tareas domésticas e industriales complejas.

En teoría, entonces, este "cerebro robótico" podría proporcionar "potencia" al robot cuadrúpedo "Spot" de Boston Dynamics y al robot humanoide "Digit" de Agility Robotics, aunque la compañía aún no ha anunciado socios específicos.

Construyendo un modelo básico de robot "universal" ｜ Fuente de la imagen: Skild AI

Skild AI afirma que su misión es "revolucionar el futuro del trabajo físico mediante el desarrollo del primer sistema físico verdaderamente inteligente, diseñado para aumentar la productividad y desbloquear el potencial humano". La visión es "construir inteligencia artificial general (AGI) arraigada en lo físico". mundo. ".

Aunque a muchas personas en todo el mundo les preocupa que la IA o los robots se lleven puestos de trabajo, a las empresas que fabrican robots generalmente les gusta decir que quieren resolver el llamado "problema de escasez de mano de obra" o incluso, de manera más ambiciosa, "liberar a la humanidad".

Skild AI aparentemente no es una excepción.

Lo que subrayan al mundo exterior es que Estados Unidos, por ejemplo, se enfrenta actualmente a una grave escasez de mano de obra, con 1,7 millones más de puestos de trabajo vacantes que el número de desempleados. Industrias como la atención sanitaria, la construcción, el almacenamiento y la manufactura se encuentran entre las más afectadas, y se espera que 2,1 millones de puestos de trabajo en el sector manufacturero queden vacantes para 2030.

Además, muchos de estos trabajos pueden ser peligrosos para los humanos, como las plataformas petrolíferas y las salas de máquinas. El modelo de Skild permite que los robots se adapten para realizar nuevas tareas en entornos peligrosos en lugar de que los humanos realicen esas tareas.

Abhinav Gupta, cofundador de Skild AI, dijo: “Los robots universales pueden realizar de forma segura cualquier tarea de automatización en cualquier entorno y con cualquier tipo de implementación. Podemos ampliar las capacidades de los robots, reducir sus costos y soportar una grave escasez de mano de obra. mercado."

Skild AI dice que el cerebro puede adaptarse a una variedad de hardware y tareas |

La gente en la industria de la robótica suele decir que "la robótica es difícil", lo que casi se ha convertido en una de las leyes anónimas de la naturaleza que gobierna este campo.

Además, mucha gente piensa que los robots son un problema de hardware, pero el fundador de Skild AI cree que es un problema de software.。

Skild AI enfatizó que "la escala es clave" y dijo que están inventando algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia: "La atención se centra en aprovechar el poder de la escala para proporcionar una solidez incomparable en cualquier entorno. Desde sitios de construcción hasta fábricas y hogares, Skild Brain puede adaptarse a entornos no estructurados como los humanos”.

Se dice que este "Skild Brain", el llamado cerebro, es el "primer modelo de robot básico escalable" que puede adaptarse a diferentes hardware y tareas y que es "robusto en el diseño del modelo".

La compañía también reveló una plataforma de control móvil Skild AI, impulsada por Skild Brain, en la que se pueden desarrollar "algoritmos avanzados de IA y aplicaciones para robots". Quieren "hacer que el funcionamiento del robot sea tan simple como llamar a una API". Actualmente, la plataforma no está abierta y sólo los desarrolladores interesados ​​pueden registrarse y unirse a la lista de espera de acceso temprano.

Además, lanzaron una plataforma robótica de seguridad/inspección que, según afirman, proporciona soluciones para automatizar tareas de inspección visual, recopilación de datos o patrullaje.

El equipo fundador de Skild AI｜Fuente de la imagen: Skild AI

En julio de este año, Skild AI anunció la finalización de una financiación Serie A de 300 millones de dólares, liderada por Lightspeed Venture, Coatue, SoftBank Group y Jeff Bezos (a través de Bezos Expeditions), Felicis Ventures, Sequoia Capital, Menlo Ventures, General Catalyst, CRV. En la ronda participaron Amazon, SV Angel y la Universidad Carnegie Mellon. La financiación valora la empresa en 1.500 millones de dólares.

Skild AI dijo que utilizará los nuevos fondos para mejorar su modelo de IA y buscar su implementación comercial. El objetivo a largo plazo es crear una AGI que "tenga las mismas capacidades que los humanos" y esté "arraigada en el mundo físico".

Su director ejecutivo y cofundador, Deepak Pathak, dijo: "Creemos que Skild AI representa un punto de inflexión en la forma en que la robótica escala y tiene el potencial de transformar toda la economía real".

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robot indioGran emprendimiento

Skild AI está contratando para varios puestos de ingeniería, según el sitio web de la empresa. El equipo actual incluye miembros de Meta, Tesla, Nvidia, Amazon y Google, así como estudiantes de la Universidad Carnegie Mellon.

Los dos cofundadores, Deepak y Abhinav, fueron profesores de la Universidad Carnegie Mellon y tienen muchos años de experiencia en investigación en el campo de la robótica y la inteligencia artificial. Son conocidos por su experiencia en robótica autosupervisada, agentes impulsados ​​por la curiosidad y. Aprendizaje robótico adaptativo. Conocido por la investigación en el campo.

Si queremos cuantificar su nivel académico, los dos tienen actualmente un índice H de 150+ y más de 90.000 citas.

Cofundadores de Skild AI, Deepak (izquierda) y Abhinav (derecha) Fuente de la imagen: Skild AI

Deepak proviene de un pequeño pueblo de la India Cuando sus compañeros se mudaron a las grandes ciudades para prepararse para los exámenes nacionales, él se quedó en el pequeño pueblo y aun así fue admitido en el Instituto Indio de Tecnología (ITT), la institución de educación superior más importante de la India. Este logro sigue apareciendo en los titulares locales.

Se dice que cuando estuvo en la India, debido a la falta de condiciones, también escribió y verificó el código a mano en papel en casa, y luego ejecutó el programa que escribió durante el tiempo limitado de Internet en un café local. Más tarde, esta "leyenda de un pequeño pueblo" indio fue a los Estados Unidos para estudiar un doctorado, durante el cual se unió al Facebook AI Research Institute (FAIR) para realizar investigaciones, y también fundó una nueva empresa que fue adquirida. , y luego decidió convertirse en profesor.

Abhinav es profesor titular en la Universidad Carnegie Mellon. Él y Deepak son de origen indio. Fue miembro fundador y líder de investigación del FAIR Robotics Research Group. . Él y Deepak discutieron la posibilidad de iniciar un negocio durante diez años. A principios de 2023, vieron la aceleración del progreso tecnológico en su campo y se dieron cuenta de que era hora de salir y causar un gran revuelo.

Entonces, ¿cuáles son exactamente las oportunidades que ven? En la búsqueda de desarrollar inteligencia general para robots, un desafío clave ha sido cómo construir un modelo grande sin datos a gran escala.

A diferencia de los grandes modelos lingüísticos, en el campo de la robótica no existen datos fácilmente disponibles en Internet. Por lo tanto, exploraron diferentes estrategias para aprender de los recursos existentes: videos en línea, operaciones remotas, datos del mundo real, simulaciones, etc.

En 2015, lograron por primera vez multiplicar por 1.000 los datos de robots y, en los años siguientes, experimentaron con teleoperación humana y plataformas de teleoperación de robots de bajo coste. En 2017, propusieron el famoso algoritmo de aprendizaje impulsado por la curiosidad para crear agentes que puedan explorar y aprender de forma autónoma. En 2021 y 2022, volvieron a abrirse paso, adoptando una estrategia SIM2REAL (entrenamiento del mundo virtual al mundo real) adaptativo a gran escala y ganaron el premio al mejor sistema robótico en la Robot Learning Conference.

Estos logros han establecido el objetivo de Skild AI: un modelo general que pueda completar cualquier tarea en cualquier entorno sin necesidad de una formación específica. Algunos inversores creen que si Deepak y Abhinav pueden lograr este objetivo, lograrán un avance similar al GPT-3, y los resultados pueden ser aplicables a casi todos los campos.

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robótico

¿"Momento GPT-3"?

Matthew Roberson, actual director del Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon, respaldó su plataforma y dijo: "Skild AI fue fundada por expertos que están a la vanguardia de la innovación en robótica. No puedo esperar a presenciar cómo su tecnología de vanguardia revoluciona la industria y... Continuando con la larga historia de investigación traslacional de Carnegie Mellon”.

Otros inversores tampoco tienen reparos en promocionar y parecen confiar en las capacidades y perspectivas de Skild AI. La mayoría de ellos se centran en las contribuciones de los dos fundadores a algunos de los laboratorios de inteligencia artificial y robótica avanzada del mundo.

En los últimos años, Internet se ha visto sacudida ocasionalmente por robots que realizan parkour extremo, manipulan objetos con las manos (incluida la apertura de puertas y cajones), suben escaleras (ya sea hacia adelante o hacia atrás, en interiores o exteriores) y se mueven de forma natural y fluida. Se dice que el progreso se remonta a algunos de los logros académicos de los dos hombres.

Algunos inversores los llaman "catalizadores" para el avance de la robótica, creyendo que "su innovación en la aplicación de los principios básicos de los modelos básicos al mundo real ha puesto a la industria en el camino hacia la robótica universal".

Algunos inversores señalaron que Skild AI "adopta un enfoque verdaderamente escalable" al construir un modelo básico para la operación y el movimiento de los robots. "Han revolucionado la tecnología robótica, pasando de robots preprogramados a robots dinámicos adaptativos. Esto podría subvertir todo". economía real”.

Otro inversor ha invertido en empresas de robótica durante más de 15 años y califica a Skild como "el más visionario" que jamás hayan visto. "Los modelos que están construyendo realizarán cualquier tarea en cualquier entorno y en cualquier hardware".

Según los inversores de Felicis Ventures, la carrera por el desarrollo de la inteligencia robótica universal no puede movilizar capital y talento tan rápido como ahora. El modelo básico de robots universales se convertirá en un eslabón clave de esta cadena.

La idea de crear un “modelo único” que pueda razonar, planificar y actuar en cualquier entorno y de cualquier forma no es nueva. Siempre ha sido el Santo Grial que la industria de la robótica quiere capturar. Es que hace unos años era simplemente imposible. Hoy podría convertirse en realidad”, dijo un inversor de Felicis Ventures.

"Cuando volamos por primera vez a Pittsburgh para ver el robot Skild en acción, no podíamos creer lo que veíamos. ¿Cómo podía una startup lograr tanto en tan poco tiempo?"

「 La respuesta está en la escala.Los grandes modelos de acción del lenguaje visual (VLA) previamente entrenados exhiben el mismo comportamiento emergente que los grandes modelos de lenguaje pre-entrenados (LLM), ya que entrenar un LLM en álgebra hace que tenga un mejor desempeño en español. . El inversor Felicis Ventures cree que “Skild está llevando este concepto al extremo”.

Lo que Skild está haciendo y quiere lograr es utilizar los llamados mil veces más datos de entrenamiento para permitir que los robots realicen tareas nunca antes vistas. El inversor dijo que ha visto señales.

Los inversores de Sequoia Capital también declararon que tienen "una profunda fe" en el equipo de Skild AI y dijeron que "tienen el potencial de lograr en el mundo real lo que OpenAI ha logrado en el mundo digital".

Una prueba de fe es dar dinero rápidamente. Menos de una semana después de conocer al fundador, Sequoia Capital tomó la decisión de invertir en Skild AI, creyendo que este equipo es lo que están persiguiendo y dijo: "El momento GPT-3 está llegando y traerá grandes cambios al mundo de robots, tal como estamos en el mismo progreso que se observa en el mundo de la inteligencia digital”.

Estos inversores creen que, aunque el debate sobre el impacto de la IA en la vida humana es muy animado, hasta ahora gran parte de la discusión todavía se centra principalmente en el software, y hay enormes oportunidades ocultas en la integración de la IA en los robots. logrado a través del conocimiento digital para construir. Si bien aún es temprano, los fabricantes de robótica tienen la oportunidad de desarrollar máquinas más inteligentes utilizando avances en LLM, VLM y generación de código.

"Imagínese un mundo en el que un modelo básico de robot con IA pueda completar cualquier tarea en cualquier entorno y en cualquier hardware de robot. Esto ampliará enormemente los tipos de robots que podemos construir y el costo será mucho menor que el actual".

A medida que la IA en el mundo del software se convierte en un juego para los gigantes, surge la perspectiva y el atractivo de integrar la IA en los robots.

Una ola de dinero caliente de la IA se ha dirigido al campo de la robótica.

*Fuente de la imagen principal: Skild AI

Este artículo es un artículo original de Geek Park. Para reimprimirlo, comuníquese con Geek Jun en WeChat geekparkGO.

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