Робот Robostral Navigate от Mistral AI совершил посадку, и Европа официально вступила в гонку робототехники
- Компания Mistral AI представила модель Robostral Navigate, которая позволяет роботам ориентироваться в незнакомых пространствах с помощью одной камеры и инструкций на простом языке.
- Эта модель набрала 76,6% в ранее не встречавшемся бенчмарке R2R-CE и превзошла конкурентов, оснащенных большим количеством датчиков.
- Французская лаборатория искусственного интеллекта выходит на рынок физической робототехники в то время, когда Европа теряет позиции, а Китай доминирует в области человекоподобных роботов.
Французский гигант в области искусственного интеллекта, компания Mistral AI, 14 июля выпустила модель Robostral Navigate с 8 миллиардами параметров, что ознаменовало дебютный запуск физического ИИ крупнейшим игроком на европейском континенте в этой области.
С запуском этой системы парижская фирма расширила свою деятельность с разработки систем на основе языков программирования с открытым исходным кодом на производство систем, позволяющих перемещать роботов по незнакомым зданиям с помощью команд на простом языке и одной обычной камеры.
Почему робот-навигатор Mistral Robostral Navigate так важен?
Простота — вот основной аргумент, который компания Mistral использует в маркетинге своей Robostral Navigate , утверждая, что она полностью исключает необходимость в датчиках глубины, LiDAR и многокамерных системах.
Вместо этого, по словам представителей компании Mistral, они заменили массивы датчиков, используемые автономными роботами для передвижения, на систему, которая считывает потоки стандартных RGB-изображений (красный, зеленый, синий) и выполняет задачи самостоятельно.
Компания Mistral заявляет, что эта модель работает на колесных, шагающих и летающих роботах и подходит для роботов разных размеров и типов камер.
В продемонстрированном Mistral сценарии роботу было дано указание: «Выйти из вестибюля, пройти по коридору, войти в кладовую и остановиться лицом ко второй полке», — это пример стандартной подсказки Robostral Navigate.
В ходе проверки работоспособности без использования обучающей среды Robostral Navigate показал результат 76,6% на наборе данных без обучающей среды и 79,4% на наборе данных с обучающей средой, пройдя тест R2R-CE (Room-to-Room in Continuous Environments), который является стандартным тестом для оценки производительности устройства вне среды, использованной в процессе обучения.
Согласно данным, представленным компанией Mistral, эти результаты на 9,7 балла лучше, чем показатели любого метода с использованием одной камеры, и на 4,5 балла лучше, чем уtronмощной системы глубины или многокамерной системы.
Европейская лаборатория, занимающаяся разработкой аппаратного обеспечения
Запуск происходит в неподходящий момент для европейской робототехники. Европа лидировала в этой области с 1970-х годов, но сейчас наблюдает, как её позиции рушатся: доля рынка сокращается, а бывшие лидеры переходят в иностранные руки, утверждают член совета директоров euRobotics Набиль Бельбашир и два его соавтора в статье, опубликованной в июне в Science|Business.
Они предупредили, что политики гонятся за программным обеспечением на основе искусственного интеллекта, в то время как робототехника рассматривается как второстепенный вопрос.
Однако движение денег продолжается. По данным отраслевого tracцентра EUACC, объем инвестиций в европейскую робототехнику примерно удвоился и к 2025 году составил около 1,45 миллиарда евро в рамках более чем 30 раундов финансирования на сумму свыше 10 миллионов евро, при этом якорными раундами стали инвестиции в немецкую компанию Neura Robotics и французскую Wandercraft.
Компания Mistral присоединяется к многочисленной группе компаний, занимающихся разработкой воплощенного искусственного интеллекта. Nvidia, Google DeepMind и Hugging Face недавно запустили свои проекты в области робототехники.
Между тем, Китай доминирует на рынке человекоподобных роботов. По прогнозам Morgan Stanley, в этом году страна поставит 50 000 человекоподобных роботов , и на ее долю уже приходится более 80% из более чем 16 000 человекоподобных роботов, развернутых по всему миру в 2025 году, как Cryptopolitan сообщало.
Mistral рассматривает Navigate как первый шаг, утверждая, что навигация является базовой способностью для более широкого воплощенного агента и что ее показатели еще не стабилизировались.
Самые умные криптоаналитики уже читают нашу рассылку. Хотите присоединиться? Вступайте в их ряды.
Часто задаваемые вопросы
Какие датчики использует Robostral Navigate для перемещения робота?
В ней используется всего одна обычная RGB-камера и инструкция на естественном языке, без лидара, датчиков глубины или многокамерных систем.
Насколько хорошо Robostral Navigate показывает себя в бенчмарке R2R-CE?
Компания Mistral заявляет о достижении 76,6% успеха при проверке без визуального контроля и 79,4% при проверке с визуальным контролем, превзойдя лучший подход с одной камерой на 9,7 балла и самуюtronсистему глубины или многокамерную систему на 4,5 балла.
Как проводилось обучение модели без использования реальных данных о роботах?
Mistral сгенерировал примерно 400 000 траекторий в 6000 сценах, полностью в режиме симуляции, затем использовал метод кэширования префиксов, который сократил количество обучающих токенов в 22 раза, и алгоритм обучения с подкреплением CISPO, который увеличил вероятность успеха на 3,2 процентных пункта.
Ханна Коллимор
Ханна — писательница и редактор с почти десятилетним опытом ведения блогов и освещения мероприятий в криптопространстве. В CryptopolitanХанна пишет для новостной страницы, освещая и анализируя последние события в DeFi, RWA, регулирования криптовалют, ИИ и передовых технологических отраслей. Она окончила университет Аркадия со степенью в области делового администрирования.
