로봇 공학 AI 시스템 인 Humanoid Robot-A Vision Language Action (VLA) 모델의 그림 AI의 "Helix"

짧은 버전 : 비전, 언어, 운동 : 로봇 공학의 이정표로서의 나선

Helix는 그림 AI에서 개발 한 휴머노이드 로봇을위한 혁신적인 AI 시스템입니다. 단일 시스템에서 시각적 인식, 언어 이해 및 정확한 모터 제어를 결합한 VLA (Vision-Language-Action) 모델입니다. 나선은 가구와 같은 구조화되지 않은 환경을위한 유연한 로봇 시스템 개발에서 상당한 진전을 나타냅니다. 사전 훈련없이 복잡한 작업을 수행 할 수있는 능력으로 인간과 기계의 상호 작용에 혁명을 일으킬 수 있습니다.

적합:

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나선 기술

• 35 개의 움직임 축을 포함하여 Humanoid Robot의 상체 전체의 실시간 제어
• 복잡한 작업 실행에 대한 음성 입력 및 시각적 정보 처리
• 특정 훈련없이 알려지지 않은 물체의 탐지 및 취급
• 작업 실행에서 여러 로봇 간의 협력
• 냉장고 청소와 같은 가정 작업의 실행

기술적 인 세부 사항

두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

1. 70 억 파라미터 (7-9Hz)를 가진 멀티 모달 언어 모델
2. 8 천만 파라미터 (200 Hz)가있는 이동 AI

• 단지 500 시간의 모니터링 훈련으로 교육을 받았습니다
• 에너지 효율적인 내장 GPU에서 실행됩니다

가장 큰 경쟁자

1. Google Deepmind : RT-2와 같은 VLA 모델을 개발했습니다
2. 메타 : 고급 휴머노이드 로봇 작업
3. Apple : Advanced AI Humanoids 개발을위한 경주에서도
4. Openaai : 그림 AI의 전 파트너, 현재 AI 개발 분야의 경쟁자

구글 딥마인드

RT-2 (Robotics Transformer 2)를 통해 Google Deepmind는 획기적인 비전 언어 작용 (VLA) 모델을 제시했습니다. RT-2를 사용하면 로봇은 인터넷의 텍스트 및 이미지 데이터를 배우고 로봇 액션으로 구현하여 특정 교육없이 새로운 작업을 수행 할 수 있습니다. 테스트에서 RT-2는 이전 모델 RT-1과 비교하여 새로운 작업에서 성능이 크게 향상되었습니다.

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메타

Meta는 AI 제어 인간화 로봇의 개발에 강력하게 투자합니다. 이 회사는 리얼리티 랩 부서 내에서 새로운 팀을 설립하여 소비자를위한 로봇의 연구 및 개발에 중점을 둡니다. Meta는 다른 제조업체에서 사용할 수있는 AI 시스템, 센서 및 소프트웨어 플랫폼을 개발할 계획입니다.

사과

애플은 또한 휴머노이드와 비인간 로봇 디자인을 모두 연구합니다. 그러나 회사는 여전히 초기 개발 단계에 있습니다. 분석가 Ming-Chi Kuo는 2028 년 초반에 가능한 대량 생산을 예측합니다. Apple은 특히 인간과 로봇의 상호 작용에 중점을 둡니다.

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오픈AI

그림 AI의 전 파트너 인 Openaai는 자체 로봇 부서를 구축하고 실제 세계에서 인공 지능의 구체화로 로봇을 다룹니다. 이 회사는 이제 로봇 공학을위한 AI 개발 분야의 Google Deepmind 및 다른 사람들과 직접 경쟁하고 있습니다.

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혁신적인 VLA 모델 : Helix는 인식, 언어 및 운동을 결합합니다

그림 AI를 통한 Helix의 가장 최근 도입은 로봇 공학에서 도고 환경에서 상당한 진전을 나타냅니다. 이 혁신적인 비전 길이 액션 (VLA) 모델은 기존 시스템의 몇 가지 획기적인 속성을 통해 눈에 띄고 Humanid 로봇의 제어를위한 새로운 표준을 설정합니다. Helix는 물리적 로봇 공학의 문제를 위해 특별히 설계된 통합 시스템에서 시각적 인식, 언어 이해 및 정확한 이동 제어를 결합합니다.

고유 한 듀얼 시스템 아키텍처

로봇의 Helix와 다른 AI 시스템의 가장 중요한 차이점은 혁신적인 2 성분 아키텍처에 있습니다. 이 이중 시스템 구조는 로봇 공학 AI의 기본 문제를 해결합니다.

시스템 1 및 시스템 2 : 보완 지능

기존의 접근 방식과 달리 Helix는 보편성과 속도 사이의 독특한 균형을 달성하는 두 가지 보완 시스템을 사용합니다. System 2 (S2)는 주파수가 7-9Hz의 주파수로 작동하고 로봇의 분석적 "뇌"역할을하는 70 억 매개 변수를 가진 멀티 모달 언어 모델입니다. 시각 데이터 및 음성 명령을 처리하고 환경을 해석하며 수행 해야하는 작업을 결정합니다.

System 1 (S1), 8 천만 개의 매개 변수를 갖춘 빠르고 반응성이 높은 비소 모터 제어 장치. 이 구성 요소는 S2가 제공하는 의미 정보를 200Hz의 인상적인 빈도로 정확하고 연속적인 로봇 동작으로 변환합니다. VLM (시각적 대형 언어 모델)의 사용은 보편적이지만 시각적 움직임 전략의 사용은 보편성 또는 속도가 부족합니다. 로봇은 빠르지 만 보편적이지는 않습니다.” 나선은이 이분법을 이중 구조를 통해 극복합니다.

이 아키텍처는 Google DeepMinds RT-2와 같은 다른 알려진 VLA 모델과 근본적으로 시각적 데이터와 음성 명령을 결합하지만 두 가지의 비슷한 구분은 없습니다.

적합:

• Google AI Studio가 포함된 Google의 Gemini 플랫폼, Gemini Advanced가 포함된 Google Deep Research 및 Google DeepMind

포괄적 인 제어 기술

35 도의 자유도를 통제하십시오

나선과의 또 다른 차이점은 동시에 35 도의 자유를 조정하는 능력입니다. 이 포괄적 인 제어는 손목, 몸통, 머리 및 고속의 개별 손가락을 포함하여 전체 휴머노이드 상체를 정확하게 제어 할 수있게합니다. 이 제어 용량은 대부분의 기존 시스템을 초과하며 높은 수준의 미세 운동 기술이 필요한 복잡한 조작 작업을 허용합니다.

객체 생성 및 학습

특정 훈련없이 보편적 인 객체 인식

Helix의 뛰어난 품질은 특정 속성에 대해 미리 교육을받지 않고 실질적으로 모든 작은 가정용 물체를 인식하고 처리하는 능력입니다. 이 광범위한 일반화 능력을 통해 시스템은 다양한 모양, 크기, 색상 및 재료 속성을 가진 수천 개의 객체를 처리 할 수 ​​있습니다.

모든 새로운 작업 또는 새로운 객체 유형에 대해 새로 프로그래밍되거나 훈련되어야하는 다른 많은 AI 로봇 시스템과 달리 Helix는 다양한 상황에 적응하고 자연스러운 음성 명령에 반응 할 수 있습니다. 이 시스템은 단일 뉴런 네트워크를 사용하여 단일 뉴런 네트워크를 사용하여 객체를 집고 가져 오는 것, 서랍과 냉장고를 사용하고 교차 로봇 상호 작용을 사용하는 것과 같은 모든 동작을 학습하는 것 - 특이 적 미세 튜닝이기 때문입니다.

다중 로봇 조정

독특한 협업 기술

Helix는 동시에 두 로봇 두 개를 제어하고 함께 작동 할 수있는 최초의 VLA 모델입니다. 이 능력을 통해 로봇은 복잡한 작업을 함께 해결할 수 있으며, 이로 인해 충분한 작업을 수행하고 움직임을 조정합니다. 끄덕임과 눈 접촉을 통한 로봇 사이의 거의 인간적인 커뮤니케이션은 특히 놀랍습니다.

이러한 형태의 조정은 기존 시스템에 비해 상당한 진전을 나타냅니다. 각 로봇은 일반적으로 개별적으로 제어되거나 특정 역할에 대해 구체적으로 교육을 받아야합니다. 나선을 사용하면 두 로봇 모두 개별 조정없이 동일한 모델 가중치를 사용합니다.

교육 효율성 및 구현

최소 교육 요구, 최대 성능

또 다른 중요한 차이는 훈련 과정의 놀라운 효율성에 있습니다. 500 시간의 고품질의 망원에 작동하는 교육 데이터로 Helix가 개발되었으며, 이는 종종 수천 시간의 특정 시연이 필요한 비슷한 접근 방식보다 상당히 적습니다. 이러한 효율성은 시스템의 기술적 정교함을 강조 할뿐만 아니라 상업용 응용에 대한 경제적 타당성을 강조합니다.

임베디드 가능 처리

강력한 외부 서버에 의존하는 많은 로봇 공학 AI 시스템과 달리 Helix는 로봇 내에 포함 된 에너지 효율적인 GPU에 전적으로 실행됩니다. 이 온보드 처리는 외부 산술 리소스와의 지속적인 연결이 필요하지 않으며 다양한 환경에서 로봇을보다 자율적이고 유연하게 만듭니다.

전략적 차별화

일반 AI 모델 대신 수직 통합

그림 AI는 OpenAI와의 협력을 종식시키고 하드웨어와 소프트웨어가 내부적으로 개발되는 수직 통합 전략을 추구함으로써 다른 회사의 전략적으로 출발했습니다. Brett Adcock의 CEO는 일반 AI 모델이“구체화 된 AI”의 요구 사항을 충족시키기에 충분하지 않다고 말했다. 즉, 물리적 로봇의 AI. 이 결정은 일반 AI 모델에 의존하는 대신 로봇 공학의 특정 과제에 대한 맞춤형 솔루션을 개발하는 접근 방식을 강조합니다.

응용 프로그램 방향

가정용 사용에 중점을 둡니다

업계의 많은 배우들이 현재 산업 또는 작업장 관련 로봇 응용 프로그램에 중점을두고 있지만 Helix와 함께 AI는 가정용 로봇 공학에 중점을 둔 전략적으로 놀라운 접근 방식을 추구하고 있습니다. 로봇의 능력, 식품 분류, 냉장고를 잡거나 다양한 가정 용품을 취급하는 것과 같은 일상 활동은 다른 배우들이 입국하기에는 종종 너무 복잡한 시장을 목표로합니다.

다중 로봇 조정 : 다음 로봇 세대의 열쇠

듀얼 시스템 아키텍처를 통해 Helix는 로봇 용 AI 시스템을 통해 다른 AI 시스템에서 명확하게 두드러집니다. 효율적인 교육 프로세스, 내장 처리 및 가계 치료에 대한 전략적 초점을 바탕으로 인간형 로봇의 개발에서 상당한 진전을 나타냅니다. Google DeepMinds RT-2와 같은 다른 시스템은 시각적 데이터 및 음성 명령의 조합과 유사한 접근법을 추구하지만 Helix는 고유 한 아키텍처 및 통합 개발 접근법과 차별화 된 이점을 제공하여 차세대 AI 제어 로봇의 선구자가됩니다.

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