Mistral bringt Robostral Navigate auf den Markt, sein erstes Robotermodell
- Mistral AI hat Robostral Navigate veröffentlicht, ein Modell mit 8 Milliarden Parametern, das es Robotern ermöglicht, komplexe Umgebungen mithilfe einer einzigen RGB-Kamera und Anweisungen in einfacher Sprache zu navigieren – LiDAR oder Tiefensensoren sind nicht erforderlich.
- Es erzielte 76,6 % im R2R-CE-Benchmark-Test und übertraf damit sowohl Konkurrenten mit einer einzelnen Kamera als auch mit mehreren Sensoren, wobei die Ergebnisse jedoch aus Simulationen und nicht von eingesetzten Robotern stammen.
- Die Neuentwicklung ist für Lager-, Fabrik- und Logistikbetreiber von Bedeutung, da ein reines Kamerasystem die Kosten für Roboterhardware deutlich senken könnte.
Das KI-Unternehmen Mistral AI stellte am Mittwoch ein 8 Milliarden Parameter umfassendes Modell namens Robostral Navigate vor, das Roboter mit einer einzigen Kamera steuert. Dies markiert den ersten Schritt des französischen Unternehmens in den Bereich der physikalischen KI.
Mit dem Start sollen die sensorenlastigen Navigationssysteme, die in Lagerhallen und Fabriken eingesetzt werden, herausgefordert werden.
Mistral AI entwickelt ein neuartiges Navigationssystem mit KI
Das Pariser Startup, das in seiner Series-C-Finanzierungsrunde im September mit 11,7 Milliarden Euro (rund 13,4 Milliarden US-Dollar) bewertet wurde, konkurrierte bisher hauptsächlich mit OpenAI im Bereich Text- und Codeanalyse. Sein neues Modell, Robostral Navigate, positioniert das Unternehmen jedoch in einer völlig anderen Technologiekategorie.
Laut einer Pressemitteilung von Mistral beherrscht das Modell die „verkörperte Navigation“, die es einem Roboter ermöglicht, sich ohne externe Eingaben durch Büros, Wohnungen, Geschäftsgebäude und Außenbereiche zu bewegen.
Anders als herkömmliche autonome Navigationsmodelle, die auf LiDAR, Tiefensensoren oder mehrere zusammenarbeitende Kameras setzen, arbeitet Robostral Navigate mit einer einzigen RGB-Kamera. Das Modell benötigt lediglich eine Anweisung in einfacher Sprache, ähnlich einer KI-Texteingabe, woraufhin es die entsprechenden Bewegungsbefehle generiert.
Mistral AI-Testzahlen
Mistral AI gibt an, dass das Roboter-KI-Modell bei der R2R-CE-Validierung (ungesehen) 76,6 % erreichte. Dieser Benchmark misst, wie gut ein Roboter Anweisungen in Umgebungen befolgt, für die er nicht trainiert wurde. Laut The News International übertraf dieses Ergebnis die bisher besten Ergebnisse mit nur einer Kamera um 9,7 Punkte
AI Weekly berichtete , dass das Modell auch Multisensorsysteme, die auf LiDAR und Tiefenmessung basieren, um 4,5 Punkte übertraf und einen Validierungswert von 79,4 % erreichte.
Sollten sich diese Lücken in realen Anwendungsszenarien bestätigen, wäre dies für Industrieroboter von größter Bedeutung. Bisher ging man in der mobilen Robotik davon aus, dass Kameras allein zu empfindlich sind und daher ein vollständiger Sensorsatz unerlässlich ist. Ein System mit nur einer einzigen Kamera, das mit kompletten Sensorsystemen mithalten kann oder diese sogar übertrifft, würde die Teilekosten für Lager- und Anlagenmaschinen deutlich senken.
Skepsis hinsichtlich der tatsächlichen Nutzung
Es ist wichtig zu beachten, dass diese Ergebnisse aus simulierten Situationen und nicht aus der Realität stammen. Mistral gibt an, das Modell anhand von rund 400.000 Bewegungsabläufen in 6.000 Szenen trainiert zu haben. Das Unternehmen behauptet, die Trainingsdaten um den Faktor 22 reduziert und die zuvor monatelangen Trainingsläufe auf nur wenige Tage verkürzt zu haben.
Wie AI Weekly jedoch anmerkte, hat das Unternehmen weder konkrete Ergebnisse zur Roboternutzung noch Daten zur Gerätelatenz veröffentlicht. Ingenieure bezweifeln zudem, ob eine Erfolgsquote von 76,6 % für den realen Einsatz ausreichend ist.
Berichten zufolge führt Mistral auch Gespräche über die Beschaffung von rund 3 Milliarden Euro (ca. 3,42 Milliarden US-Dollar) bei einer Bewertung von fast 20 Milliarden Euro (ca. 23 Milliarden US-Dollar).
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Opeyemi Olanrewaju
Opeyemi ist spezialisiert auf die Erstellung und Optimierung hochwertiger Inhalte mit Fokus auf Kryptowährungen, globale Finanzmärkte und Wirtschaft. Er absolvierte sein Medizinstudium (MBBS) an der Universität Ibadan. Er war Chefredakteur der Hochschulzeitung und zuvor bei CFA tätig. Seit über sechs Jahren trägt er als Nachrichtenredakteur bei Cryptopolitanmaßgeblich zur Einzigartigkeit des Magazins bei.
