Dyna Robotics обучает роботов на одном миллионе часов видео людей, сообщается о 90% успешности задач
- Американская компания Dyna Robotics выпустила робота DYNA-2, который достигает успеха в выполнении задач на 90%.
- DYNA-2 обучался на более чем миллионе часов видео с людьми.
- Компания планирует расширить этот же подход до 10 миллионов часов.
В понедельник компания Dyna Robotics представила новую базовую модель робота DYNA-2, которая, по ее словам, была обучена на более чем миллионе часов видео людей и без данных с роботов.
Компания из США считает, что этот подход может помочь решить проблемы с затратами, которые ограничивали создание роботов общего назначения.
Почему создатели роботов постоянно сталкиваются с нехваткой данных для обучения
DYNA-2 призван решить распространенную проблему при создании роботов общего назначения — получение достаточного количества данных. Большинство роботов обучаются через телеоперацию, когда человек направляет машину через задачи в течение часов.
Проблема здесь в том, что этот метод медленный, дорогой и трудно масштабируемый, что ограничивает то, насколько продвинутыми могут стать эти системы.
Сегодня мы представляем Dyna-2, модель мира-действий, предварительно обученную на одном миллионе часов видео людей. В таком масштабе мы впервые обнаружили несколько новых законов масштабирования:
— Dyna Robotics (@DynaRobotics) Август 10, 2026
• модели мира-действий демонстрируют закон масштабирования на данных людей в четырех порядках величины, от 1000… pic.twitter.com/wZamR0axzS
Решение Dyna заключается в том, чтобы исключить робота во время обучения. DYNA-2, вместо этого, обучался только на эгоцентричных видео людей, то есть на записях с точки зрения человека, взаимодействующего с объектами.
Компания говорит, что это в сумме составляет около 170 лет непрерывного опыта. Сооснователь Джейсон Ма объяснил: «Данные об действиях редки, но видео повсюду», утверждая, что физическая интуиция «может быть изучена непосредственно из видео людей», вместо того чтобы тратить миллионы часов на манипулятор робота.
На задачах высокоточного производства уровень успеха вырос с 20% до 80–90%. Dyna приписывает это улучшение масштабу предварительного обучения.
По 15 тестовым задачам модели, обученные на большем количестве видео людей, стабильно превосходили модели, обученные на меньшем количестве видео людей.
Что делает модель World-Action от Dyna иначе
Dyna выделяется своей уникальной архитектурой. Вместо использования модели визуального языка DYNA-2 является моделью World-Action, основанной на генерации видео.
Во время предварительного обучения она предсказывает как следующий кадр видео, так и следующее действие одновременно.
Dyna говорит, что эта двойная цель дает модели внутреннее понимание физики контакта и пространственного рассуждения. Компания надеется, что знания из видео людей будут перенесены на разные роботы, такие как стационарные манипуляторы, прототипы гуманоидов и ловкие руки, даже если эти устройства не использовались при предварительном обучении.
Адаптация к новой платформе затем занимает всего несколько часов тонкой настройки вместо недель сбора новых данных. Например, Dyna сообщает, что всего 13 минут данных научили роботизированные руки откручивать крышку бутылки.
Dyna расширит подход до 10 миллионов часов
У Dyna уже есть роботы в реальных условиях, что отличает ее от других робототехнических компаний.
Роботы DYNA-1 используются в отелях, ресторанах и прачечных, включая спортзалы, согласно сообщениям.
Компания была основана Линдоном Гао, Йорком Янгом и Джейсоном Ма, которые ранее работали в DeepMind.
Заявленный план Dyna — продвинуть тот же подход к 10 миллионам часов видео, что она рассматривает как проблему сбора данных, а не проблему создания парка роботов.
Не просто читайте новости о криптовалютах. Понимайте их. Подпишитесь на нашу рассылку. Это бесплатно.
Часто задаваемые вопросы
Что такое DYNA-2 и как он был обучен?
DYNA-2 — это World-Action Model от Dyna Robotics, обученная на более чем миллионе часов эгоцентричных видеозаписей действий людей без использования данных о действиях роботов. Модель использует двойную целевую функцию, предсказывающую как следующий кадр видео, так и следующее действие.
Насколько улучшились показатели успешности выполнения задач у DYNA-2?
По данным компании Dyna, доля успешного выполнения высокоточных производственных задач выросла с 20% до 80–90% исключительно за счёт масштаба предварительного обучения. В ходе развёртывания DYNA-2 у клиента без дополнительного обучения (zero-shot) уровень соответствия качеству составил 87%, тогда как для предыдущей модели DYNA-1 этот показатель был равен 46%.
Где сейчас развернуты роботы Dyna Robotics?
Согласно источникам, роботы Dyna, работающие на базе более ранней модели DYNA-1, уже используются в отелях, ресторанах, прачечных и спортзалах.
Ибиам Вайяс
Ибиам Вайяс освещает криптовалютные новости с 2019 года. Он изучал компьютерные науки в Национальном открытом университете Нигерии. Его работы публиковались на различных криптовалютных новостных платформах, включая Coinfomania, Crypto News Australia и AltcoinBuzz. Опираясь на свой опыт в области компьютерных наук, он теперь фокусируется на новостях о криптовалютах, робототехнике и долголетии.
