LONDON (IT BOLTWISE) – Die Robotik hat einen bedeutenden Fortschritt erzielt: Das neue GEN-1 Modell von Generalist erreicht eine Zuverlässigkeit von 99% bei mechanischen Aufgaben. Diese Entwicklung könnte die Automatisierung in vielen Branchen revolutionieren.
Die Robotik hat mit der Einführung des GEN-1 Modells von Generalist einen bedeutenden Fortschritt erzielt. Dieses neue physische KI-System erreicht eine beeindruckende Zuverlässigkeit von 99% bei einer Vielzahl von mechanischen Aufgaben, die zuvor die Geschicklichkeit und das Muskelgedächtnis menschlicher Hände erforderten. Generalist hebt hervor, dass das Modell in der Lage ist, auf Störungen zu reagieren und neue Bewegungen zu improvisieren, indem es Ideen aus verschiedenen Bereichen verbindet, um neue Probleme zu lösen.
GEN-1 baut auf dem vorherigen GEN-0 Modell auf, das als Proof of Concept für die Anwendbarkeit von Skalierungsgesetzen im Robotiktraining diente. Während große Sprachmodelle effektiv Milliarden von Wörtern verarbeiten können, fehlt es Robotikmodellen an einer vergleichbaren, leicht zugänglichen Quelle qualitativ hochwertiger Daten über die Manipulation von Objekten durch Menschen. Um dieses Problem zu lösen, hat Generalist auf “Datenhände” gesetzt, eine Reihe von tragbaren Zangen, die Mikrobewegungen und visuelle Informationen erfassen, während Menschen manuelle Aufgaben ausführen.
Das Ergebnis ist ein autonomes System, das präzise genug ist, um Geld in eine Brieftasche zu stecken, und anpassungsfähig genug, um Wäsche zu falten oder Autoteile zu sortieren. Laut Generalist erreicht das Modell nun Erfolgsraten von 99% bei sich wiederholenden, aber empfindlichen mechanischen Aufgaben wie dem Falten von Kartons, dem Verpacken von Telefonen und der Wartung von Staubsaugerrobotern. Diese Leistungen werden mit einer dreifachen Geschwindigkeit im Vergleich zum vorherigen GEN-0 Modell erreicht.
Ein bemerkenswerter Aspekt von GEN-1 ist seine Fähigkeit, aus Fehlern zu lernen und sich an unerwartete Situationen anzupassen. In einem Interview beschreiben Generalist-Ingenieure, wie das Modell eine Plastiktüte schüttelt, um ein Plüschtier hineinzubekommen, obwohl eine solche Bewegung nicht explizit im Trainingsdatensatz programmiert war. Diese Fähigkeit zur Improvisation und Anpassung könnte die Art und Weise, wie Roboter in der Industrie eingesetzt werden, grundlegend verändern.
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