En Robot Der Lærer Ved At Se På, Ikke Ved Måneders Træning
Skild AIs S1-fundamentmodel, som NVIDIA gennemgik den 10. september, lærer en ny robotopgave ud fra en enkelt demonstrationsvideo i stedet for de måneders opgavespecifikke dataindsamling og genoptræning, som industriel robotteknologi hidtil har været afhængig af. En operator optager opgaven på video en enkelt gang; S1 bruger den optagelse som sin prompt, udleder de involverede genstande, rækkefølgen af trin og hensigten bag dem, og overfører forløbet til robothandlinger uden at opdatere sine underliggende vægte.
NVIDIA og Skild siger, at én videodemonstration svarer til omkring 380 håndindsamlede træningseksempler, og i en test med omplantning af en plante tog hele forløbet fra materialernes ankomst til robottens autonome udførelse 11 minutter.
Den Første Opgave Var At Samle NVIDIAs Egne Chips
Skild, NVIDIA og Foxconn har sat Skild Brain i drift på tolarmede manipulatorer til præcisionssamling af NVIDIAs egne Blackwell-systemer, med et demonstreret arbejdsforløb, hvor en robot monterer en samleskinne og en stopklods, spænder 16 skruer og tilpasser sig, når scenen forstyrres. Det er præcis den slags lange, flerdelte præcisionsarbejde, som elektronikproducenter i dag betaler faglærte medarbejdere for at udføre i hånden.
| Måltal | S1, kontekstbaseret læring | Sammenligneligt system |
|---|---|---|
| Succes pr. trin, usete lange opgaver | 66 procent | 9 procent |
| Succes på opgaver set under træning | 96 procent | Lavere, sprogbaseret baseline |
| Træningsdata pr. ny opgave | 1 video, cirka 380 demo-ækvivalenter | 50 til 100 timers teleoperation |
Skild har nået en årlig omsætningsrate på 100 millioner dollar blot 10 måneder efter sin første kommercielle udrulning, med over 60 partnere inden for produktion, logistik, inspektion, sikkerhed og madtilberedning. Skilds medstifter og administrerende direktør Deepak Pathak har sagt, at det at lære af erfaring i stedet for forudprogrammering er det egentlige skifte, der nu sker i robotteknologien.
Argumentet Om Samleomkostninger For At Flytte Produktion Er Blevet Svagere
Elektroniksamling på kontrakt har i årtier samlet sig i lavtlønsregioner, fordi præcist håndarbejde er dyrt at flytte: et nyt anlæg kræver en oplært arbejdsstyrke, og det tager tid at oplære den. En robot, der kan overtage en sammenlignelig samleopgave ud fra en enkelt optaget demonstration og arbejde autonomt inden for få minutter, fjerner netop den begrænsning.
Hvis S1s tal holder stik uden for Skilds egne demonstrationer, flytter den afgørende faktor for, hvor præcisionssamling af elektronik finder sted, sig væk fra lokale lønomkostninger og hen imod robottimer, tilgængelig el og hvor tæt et anlæg ligger på de chips og komponenter, det samler - variabler som en europæisk eller britisk producent, der konkurrerer om de samme kontrakter, faktisk kan styre.
Hvad Dette Betyder For En Europæisk Kontraktproducent
En europæisk eller britisk elektronikproducent på kontrakt bør behandle dette som et tidligt signal snarere end en umiddelbar trussel: Skilds egne tal er selvrapporterede, og Foxconn-udrulningen er ét demonstreret arbejdsforløb, ikke en fabriksdækkende udrulning.
Men retningen er værd at planlægge efter. Hvis kontekstbaseret robotlæring fortsætter med at lukke det hul, NVIDIA og Skild beskriver, vil konkurrencen om næste generations præcisionssamlingskontrakter afhænge mindre af lønomkostninger og mere af, hvem der hurtigst kan integrere videooplærte robotter, og af at sidde tæt nok på en kundes chips og strømforsyning til, at det betyder noget. Europæiske producenter med stærk automationsteknik og pålidelig industriel strøm har her en reel mulighed, forudsat at de begynder at opbygge disse integrationsevner nu.
Servola Journal
Vi gør dette for alle, der prøver at følge med i, hvad teknologi gør ved vores liv. De mennesker, der bygger det, og de mennesker, det sker for. Servola Journal findes, så det vi lærer, tilhører dem alle.
Ingen betaler os for dette. Ingen reklamer, ingen betalingsmur, gratis for alle. Vi tror simpelthen, at det at forstå, hvad der sker for os alle, ikke bør afhænge af, hvem der har råd til at betale for det.
Hvis det gav dig noget i dag, så sig til os, at vi skal blive ved. Følg os, giv et like, eller skriv en positiv kommentar. Vi læser hver eneste en, og de er det, der holder os i gang.
Læs videre: En åben robothjerne er her, og data er voldgraven | Bosch solgte sin robot til startuppen, det finansierede
