Mistral lancia Robostral Navigate, il suo primo modello di robotica
- Mistral AI ha rilasciato Robostral Navigate, un modello da 8 miliardi di parametri che consente ai robot di navigare in spazi complessi utilizzando una singola telecamera RGB e istruzioni in linguaggio naturale, senza bisogno di LiDAR o sensori di profondità.
- Ha ottenuto un punteggio del 76,6% nel benchmark R2R-CE, superando sia i sistemi a telecamera singola che quelli multisensore, sebbene i risultati provengano da simulazioni e non da robot reali.
- Questa nuova innovazione è importante per gli operatori di magazzini, fabbriche e logistica, poiché un sistema basato esclusivamente su telecamere potrebbe ridurre drasticamente il costo dell'hardware robotico.
Mercoledì, l'azienda di intelligenza artificiale Mistral AI ha presentato un modello da 8 miliardi di parametri, chiamato Robostral Navigate, in grado di guidare i robot con una singola telecamera, segnando il debutto dell'azienda francese nel campo dell'intelligenza artificiale fisica.
Il lancio mira a sfidare i sistemi di navigazione basati su numerosi sensori, attualmente utilizzati in magazzini e fabbriche.
Mistral AI crea un innovativo sistema di navigazione basato sull'intelligenza artificiale
La startup parigina, valutata 11,7 miliardi di euro (circa 13,4 miliardi di dollari) nel suo round di finanziamento di Serie C di settembre, ha trascorso gran parte della sua esistenza a competere con OpenAI nel campo del testo e del codice. Il suo nuovo modello, Robostral Navigate, tuttavia, colloca l'azienda in una categoria tecnologica completamente diversa.
Secondo un comunicato stampa di Mistral, il modello gestisce la "navigazione incarnata", che consente a un robot di muoversi all'interno di uffici, abitazioni, edifici commerciali e spazi esterni senza input esterni.
Tuttavia, a differenza dei normali modelli di navigazione autonoma che si basano su LiDAR, sensori di profondità o diverse telecamere che lavorano insieme, Robostral Navigate funziona con una singola telecamera RGB. Tutto ciò di cui il modello ha bisogno è un'istruzione in linguaggio naturale, come un prompt di testo basato sull'intelligenza artificiale, dopodiché genera i comandi di movimento per eseguirla.
Numeri di prova di Mistral AI
Secondo Mistral AI, il modello di intelligenza artificiale robotica ha ottenuto un punteggio del 76,6% nella validazione R2R-CE non vista in precedenza, un benchmark che misura la capacità di un robot di seguire le istruzioni in ambienti non addestrati. Questo risultato ha superato di 9,7 punti, secondo quanto riportato da The News International.
Secondo quanto riportato da AI Weekly , il modello ha superato di 4,5 punti anche i sistemi multisensore basati su LiDAR e profondità, con un punteggio di validazione del 79,4%.
Se queste differenze si confermassero in situazioni reali, ciò sarebbe di fondamentale importanza per chi si occupa di robotica industriale. Naturalmente, nella robotica mobile si è sempre dato per scontato che le sole telecamere siano troppo fragili, rendendo quindi indispensabile un sistema completo di sensori. Una soluzione con una sola telecamera, in grado di eguagliare o superare le prestazioni di sistemi completi, ridurrebbe significativamente i costi dei componenti per le macchine destinate a magazzini e impianti.
Scetticismo riguardo all'utilizzo nella vita reale
È importante sottolineare che questi punteggi derivano da situazioni simulate e non dalla vita reale. Mistral afferma di aver addestrato il modello su circa 400.000 traiettorie in 6.000 scene, utilizzando un metodo che, secondo l'azienda, ha ridotto di 22 volte il numero di token necessari per l'addestramento, accorciando al contempo i tempi di esecuzione che in precedenza richiedevano mesi a pochi giorni.
Come ha fatto notare AI Weekly, l'azienda non ha pubblicato alcun risultato concreto sull'utilizzo dei robot né dati relativi alla latenza sul dispositivo. Gli ingegneri si sono inoltre chiesti se un tasso di successo del 76,6% sia sufficiente per un'implementazione nella vita reale.
Si dice inoltre che Mistral sia in trattative per raccogliere circa 3 miliardi di euro (circa 3,42 miliardi di dollari) con una valutazione vicina ai 20 miliardi di euro (circa 23 miliardi di dollari).
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Opeyemi Olanrewaju
Opeyemi è specializzato nella creazione e nel perfezionamento di contenuti di alta qualità incentrati su criptovalute, mercati finanziari globali ed economia. Si è laureato in Medicina e Chirurgia presso l'Università di Ibadan. Ha lavorato come caporedattore della pubblicazione universitaria e in precedenza presso CFA. Per oltre sei anni, ha contribuito a preservare l'unicità del sito in qualità di responsabile editoriale di Cryptopolitan.
