물리적인 인공지능과 기초 모델: 어떻게 함께 작동하는지
물리 인공지능은 설명했습니다. 기초 모델을 실제 로봇 시스템과 결합하는 것. 그것이 무엇을 의미하는지, 왜 중요하고, 어떻게 시작해야 하는지.
물리적인 인공지능의 정의
물리 AI는 대규모 AI 모델의 응용입니다. 특히 인터넷 규모의 데이터에 훈련된 기초 모델은 로봇과 실제 세계와 상호 작용하는 다른 물리적 시스템입니다. 전통적인 로봇 (손으로 만들어진 인식과 제어에 의존하는) 또는 전통적인 AI ( 텍스트와 이미지에 작동하는) 와 달리, 물리 AI는 둘 다 다 다리를 다룹니다. 그것은 로봇이 물리적 세계를 이해하고 조작할 수 있도록 기초 모델의 광범위한 지식을 사용합니다.
왜 지금?
세 가지 공감 트렌드가 물리 AI를 실행 가능한 것으로 만듭니다: (1) 시각 및 언어 입력에서 로봇 행동을 직접 출력 할 수있는 비전 언어 행동 모델; (2) 저렴한, 능력있는 로봇 하드웨어 (무기 10K 이하, 인본 20K 이하); (3) 입구 장벽을 낮추는 오픈 데이터 세트 및 오픈 소스 모델. RCSV는 이 교차단에서 존재합니다. 물리 AI를 실용화하기 위해 하드웨어, 데이터 인프라 및 지식을 제공합니다.
시작 하는 방법
능력 있는 로봇 (OpenArm, ALOHA) 를 시작하여 간단한 작업의 100개의 시범을 수집하고, 오픈 VLA 모델 (OpenVLA 또는 Octo) 를 정렬하고 실제 세계에서 평가합니다. RCSV는 물리 AI에 새로운 팀들을 위한 완전한 시작 키트와 가이드 온보딩을 제공합니다.
물리적인 인공지능의 정의
물리 AI는 대규모 AI 모델의 응용입니다. 특히 인터넷 규모의 데이터에 훈련된 기초 모델은 로봇과 실제 세계와 상호 작용하는 다른 물리적 시스템입니다. 전통적인 로봇 (손으로 만들어진 인식과 제어에 의존하는) 또는 전통적인 AI ( 텍스트와 이미지에 작동하는) 와 달리, 물리 AI는 둘 다 다 다리를 다룹니다. 그것은 로봇이 물리적 세계를 이해하고 조작할 수 있도록 기초 모델의 광범위한 지식을 사용합니다.
왜 지금?
세 가지 공감 트렌드가 물리 AI를 실행 가능한 것으로 만듭니다: (1) 시각 및 언어 입력에서 로봇 행동을 직접 출력 할 수있는 비전 언어 행동 모델; (2) 저렴한, 능력있는 로봇 하드웨어 (무기 10K 이하, 인본 20K 이하); (3) 입구 장벽을 낮추는 오픈 데이터 세트 및 오픈 소스 모델. RCSV는 이 교차단에서 존재합니다. 물리 AI를 실용화하기 위해 하드웨어, 데이터 인프라 및 지식을 제공합니다.
시작 하는 방법
능력 있는 로봇 (OpenArm, ALOHA) 를 시작하여 간단한 작업의 100개의 시범을 수집하고, 오픈 VLA 모델 (OpenVLA 또는 Octo) 를 정렬하고 실제 세계에서 평가합니다. RCSV는 물리 AI에 새로운 팀들을 위한 완전한 시작 키트와 가이드 온보딩을 제공합니다.