Dyna Robotics trainiert Roboter an einer Million Stunden menschlicher Videoaufnahmen, meldet 90 % Erfolgsquote bei Aufgaben
- Das in den USA ansässige Unternehmen Dyna Robotics hat seinen Roboter DYNA-2 vorgestellt, der eine Aufgaben-Erfolgsrate von bis zu 90 % erreicht.
- DYNA-2 wurde mit über einer Million Stunden menschlicher Videos trainiert.
- Das Unternehmen plant, diesen Ansatz auf 10 Millionen Stunden auszuweiten.
Dyna Robotics hat am Montag ein neues Roboter-Grundlagenmodell DYNA-2 vorgestellt, das nach eigenen Angaben mit über einer Million Stunden menschlicher Videoaufnahmen und ohne Roboterdaten trainiert wurde.
Das in den USA ansässige Unternehmen glaubt, dass dieser Ansatz dazu beitragen könnte, die Kostenprobleme zu lösen, die den Einsatz von Allzweckrobotern begrenzt haben.
Warum Roboterbauer ständig an Trainingsdaten mangeln
DYNA-2 zielt darauf ab, ein häufiges Problem beim Bau von Allzweckrobotern zu lösen, nämlich das Beschaffen ausreichender Daten. Die meisten Roboter lernen durch Teleoperation, bei der eine Person die Maschine stundenlang durch Aufgaben führt.
Das Problem hierbei ist, dass die Methode langsam, kostspielig und schwer skalierbar ist, was begrenzt, wie fortschrittlich diese Systeme werden können.
Heute führen wir Dyna-2 ein, ein World-Action-Modell, das mit einer Million Stunden menschlicher Videoaufnahmen vortrainiert wurde. In diesem Maßstab haben wir zum ersten Mal mehrere neue Skalierungsgesetze entdeckt:
— Dyna Robotics (@DynaRobotics) August 10, 2026
• World-Action-Modelle zeigen Skalierungsgesetze für menschliche Daten über vier Größenordnungen hinweg, von 1000… pic.twitter.com/wZamR0axzS
Dynas Lösung besteht darin, den Roboter während des Trainings auszuschließen. DYNA-2 wurde stattdessen nur mit egozentrischen menschlichen Videos trainiert, also Aufnahmen aus der Perspektive einer Person, die mit Objekten interagiert.
Das Unternehmen sagt, dies summiere sich auf etwa 170 Jahre kontinuierlicher Erfahrung. Co-Gründer Jason Ma erklärte: „Aktionsdaten sind knapp, aber Video ist überall“, und argumentierte, dass physische Intuition „direkt aus menschlichen Videos gelernt werden kann“, anstatt Millionen von Stunden an einem Roboterarm zu verwenden.
Bei hochpräzisen Fertigungsaufgaben stiegen die Erfolgsraten von 20 % auf zwischen 80 % und 90 %. Dyna schreibt diese Verbesserung der Skalierung des Vortrainings zu.
Über 15 Benchmark-Aufgaben hinweg schnitten Modelle, die mit mehr menschlichen Videos trainiert wurden, konsistent besser ab als solche, die mit weniger menschlichen Videos trainiert wurden.
Was Dynas World-Action-Modell anders macht
Dyna sticht aufgrund seiner einzigartigen Architektur heraus. Anstatt ein Vision-Language-Modell zu verwenden, ist DYNA-2 ein World-Action-Modell, das auf Videogenerierung basiert.
Während des Vortrainings sagt es sowohl den nächsten Videoframe als auch die nächste Aktion gleichzeitig voraus.
Dyna sagt, dieses doppelte Ziel gebe dem Modell ein internes Verständnis für Kontaktphysik und räumliches Denken. Das Unternehmen hofft, dass das Wissen aus menschlichen Videos auf verschiedene Roboter übertragen werden kann, wie stationäre Arme, humanoide Prototypen und geschickte Hände, auch wenn diese Geräte nicht im Vortraining verwendet wurden.
Die Anpassung an eine neue Plattform dauert dann nur Stunden des Feintunings statt Wochen der Datensammlung. Zum Beispiel berichtete Dyna, dass nur 13 Minuten Daten ausreichten, um Roboterhände beizubringen, eine Flaschenkapsel zu öffnen.
Dyna wird den Ansatz auf 10 Millionen Stunden ausweiten
Dyna hat bereits Roboter in realen Umgebungen im Einsatz, was es von anderen Robotikfirmen unterscheidet.
Berichten zufolge werden DYNA-1-Roboter in Hotels, Restaurants und Wäschereien, einschließlich Fitnessstudios, eingesetzt.
Das Unternehmen wurde von Lindon Gao, York Yang und Jason Ma gegründet, die zuvor bei DeepMind gearbeitet hatten.
Der erklärte Plan von Dyna ist es, denselben Ansatz auf 10 Millionen Stunden Video auszuweiten, was er als ein Sammelproblem und nicht als ein Problem des Aufbaus einer Flotte darstellt.
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Häufig gestellte Fragen
Was ist DYNA-2 und wie wurde es trainiert?
DYNA-2 ist das World-Action-Modell von Dyna Robotics, das mit mehr als einer Million Stunden egozentrischer menschlicher Videos trainiert wurde, ohne Robot-Aktionsdaten zu verwenden. Es nutzt ein dualeres Ziel, das sowohl den nächsten Videoframe als auch die nächste Aktion vorhersagt.
Wie stark verbesserte DYNA-2 die Erfolgsquoten bei Aufgaben?
Dyna berichtete, dass die Erfolgswahrscheinlichkeit bei hochpräzisen Fertigungsaufgaben allein durch die Skalierung des Pre-Trainings von 20 % auf zwischen 80 % und 90 % stieg. Zudem erreichte DYNA-2 in einer Zero-Shot-Kundenimplementierung eine Qualitätsdurchlaufquote von 87 %, verglichen mit 46 % für das frühere Modell DYNA-1.
Wo werden die Maschinen von Dyna Robotics derzeit eingesetzt?
Laut Quellen sind die Roboter von Dyna mit dem früheren Modell DYNA-1 bereits in Hotels, Restaurants, Wäschereien und Fitnessstudios im Einsatz.
Ibiam Wayas
Ibiam Wayas berichtet seit 2019 über Krypto-Nachrichten. Er studierte Informatik an der National Open University of Nigeria. Seine Arbeiten erschienen in verschiedenen Krypto-Nachrichtenplattformen, darunter Coinfomania, Crypto News Australia und AltcoinBuzz. Aufgrund seines Hintergrunds in der Informatik konzentriert er sich nun auf Nachrichten zu Kryptowährungen, Robotik und Langlebigkeit.
