qvib.pro
EN

Generalist AI: $3 млрд за 2 года на обучении роботов по

· Истории успеха

Generalist AI: $3 млрд за 2 года на обучении роботов по

Представьте: чтобы научить робота новому сложному движению, достаточно показать ему короткое видео. Недели ручной настройки, сбора данных и программирования ушли в прошлое. Именно эту революцию в робототехнике совершил стартап Generalist AI, достигнув оценки в $3 миллиарда всего за два года.

Кто это

В основе Generalist AI — три титана индустрии: Пит Флоренс, бывший руководитель исследований в Google DeepMind; Энди Цзэн, курировавший ключевые проекты на стыке ИИ и робототехники в той же компании; и Эндрю Барри, экс-глава разработки автономных систем в Boston Dynamics, один из создателей знаменитых роботов Atlas и Spot. Эти трое оставили престижные должности, чтобы объединить свои компетенции в ИИ и «железе» и решить одну из самых фундаментальных проблем робототехники: как быстро и эффективно обучать машины новым задачам. Традиционный подход требовал огромных временных и ресурсных затрат на сбор специализированных данных и ручную настройку для каждого нового действия.

Как они это сделали

Generalist AI разработали технологию GEN-1.5 — искусственный интеллект, который позволяет роботам учиться новым действиям по одному короткому видеоролику. Вместо того чтобы неделями собирать данные и вручную настраивать модели, инженеры теперь могут показать роботу видео длиной от трёх до двенадцати секунд, и он сразу понимает суть задачи. Это кардинально меняет процесс обучения. В тестах на десятке физических задач GEN-1.5 показал почти 60% успеха с первой попытки. После пяти минут донастройки этот показатель возрастал до свыше 80%.

Главной сложностью для команды стал сбор тренировочных данных, поскольку «интернета роботических движений» просто не существует, в отличие от текстовых ИИ. Для решения этой проблемы Generalist AI разработали специальные контроллеры, напоминающие механические перчатки. Их разослали тысячам людей по всему миру, которые записывали свои обычные бытовые движения: складывание коробок, открывание упаковок. Таким образом было собрано более полумиллиона часов реальных данных, что дало стартапу значительное преимущество перед конкурентами.

Цифры

  • Оценка компании: $3 миллиарда (подскочила с $2 миллиардов за пару месяцев).
  • Срок существования: 2 года.
  • Успешность обучения GEN-1.5: почти 60% с первой попытки; свыше 80% после 5 минут донастройки.
  • Объем тренировочных данных: более 500 000 часов реальных движений.
  • Инвесторы: Nvidia, фонд Bezos Expeditions (Джефф Безос), Линь Бинь (сооснователь Xiaomi), Фей-Фей Ли (профессор Стэнфорда).

Что взять себе

  1. Решайте фундаментальные проблемы: Generalist AI не просто улучшили существующее, а предложили принципиально новый подход к обучению роботов. Ищите такие «узкие места» в своей нише.
  2. Инновационный сбор данных: Когда стандартных данных нет, создайте свой уникальный способ их получения. Механические перчатки для сбора бытовых движений — яркий пример креативного решения.
  3. Сильная команда — залог успеха: Объединение экспертов с глубокими знаниями в смежных областях (ИИ и робототехника) позволило создать синергию и быстро достичь впечатляющих результатов.
  4. Фокус на демонстрации: Технология GEN-1.5 была показана инвесторам, что позволило быстро увеличить оценку. Не бойтесь демонстрировать прототипы и рабочие решения.

Источники

Ещё по теме «Истории успеха»