Мислення кадрами: Як 1X Technologies використовує візуальну уяву для розвитку автономності роботів

Сучасна робототехніка стрімко еволюціонує від жорстко запрограмованих алгоритмів до систем, здатних до внутрішньої «уяви» при взаємодії з фізичним світом. Норвезько-американський стартап 1X Technologies зробив значний крок у цьому напрямку, представивши свою розробку 1X World Model (1XWM) для гуманоїдного робота Neo. Світова модель (World Model) функціонує як внутрішній симулятор на базі штучного інтелекту, що дозволяє машині прогнозувати фізичні наслідки своїх дій ще до їхнього фактичного виконання. Це нагадує людську здатність візуалізувати процес ловіння м’яча перед тим, як простягнути руку, і знаменує перехід від повного контролю операторами-людьми до автономного навчання на основі масивів візуальних даних.

В основі цієї інновації лежить дифузійна модель з текстовим керуванням — архітектура ШІ, подібна до тих, що створюють складні відео за текстовими описами. Фахівці 1X Technologies навчили цю модель на сотнях годин «егоцентричного» відео, знятого від першої особи, щоб Neo міг зрозуміти природну механіку людських рухів. Завдяки тонкому налаштуванню системи під специфічну кінематику та зовнішній вигляд Neo, робот тепер здатен трансформувати голосові або текстові команди у послідовність фізичних дій. Замість пошуку готових інструкцій, ШІ спочатку «уявляє» коротке відео виконання завдання, після чого модель інверсної динаміки (Inverse Dynamics Model, IDM) розраховує точні зусилля двигунів для відтворення цих образів у реальності.

Такий підхід покликаний подолати проблему «дефіциту даних» — серйозну перешкоду в робототехніці, де прогрес часто гальмується через необхідність тисяч годин ручного навчання для найпростіших операцій. Оскільки Neo має людську форму та м’які рухи, натхненні органікою, компанія 1X Technologies стверджує, що робот може ефективно застосовувати знання, отримані з відеозаписів людської діяльності. Під час нещодавніх демонстрацій Neo успішно справлявся з кухонним приладдям, прибиранням та маніпуляціями з предметами. Розробники припускають, що в майбутньому технологія дозволить виконувати складніші завдання, як-от догляд за одягом або делікатна допомога по дому, без спеціальної попередньої підготовки.

Здатність до узагальнення — тобто застосування вивченої логіки до абсолютно нових ситуацій — розглядається розробниками як критичний крок до створення «ефекту маховика». Це стан, при якому інтелект робота зростає автономно в міру того, як він накопичує більше життєвого досвіду. Фізичне апаратне забезпечення, що підтримує цей інтелект, не менш досконале: зріст Neo становить приблизно 167–168 см (5'6"), вага — 30 кг, а керує процесами система 1X Neo Cortex. Високопродуктивні чіпсети забезпечують обробку складних операцій ШІ в режимі реального часу, а акумулятор гарантує кілька годин безперервної роботи.

М’яка конструкція робота, який часто з’являється у приталеному текстильному костюмі, розроблена для того, щоб він виглядав безпечно в домашніх та професійних умовах. Для вирішення питань приватності, пов’язаних із розміщенням оснащеного камерами робота в оселі, компанія впроваджує комплекс протоколів безпеки та інструментів захисту. Ці заходи покликані гарантувати, що інтеграція робота в побут поважатиме конфіденційність користувачів. Такий підхід робить технологію більш прийнятною для широкого загалу, знімаючи соціальні бар'єри перед впровадженням гуманоїдних систем у приватний простір.

1X Technologies планує розпочати перші поставки на ринок США у 2026 році, фокусуючись на масштабному промисловому та побутовому використанні. Завдяки стратегічному партнерству з інвестиційною фірмою EQT, компанія має на меті розгорнути тисячі одиниць Neo у таких секторах, як логістика, виробництво та охорона здоров’я до 2030 року. Хоча на початкових етапах для виконання надскладних завдань може використовуватися дистанційний нагляд, головною метою залишається планомірне підвищення рівня автономності протягом 2026 року. Перетворюючи глобальний архів людських рухів на навчальний майданчик для ШІ, 1X Technologies прагне довести, що майбутнє робототехніки полягає у здатності машин вчитися, адаптуватися та самостійно орієнтуватися у світі.