Компания AgiBot представила Genie Master — фреймворк воплощенного агента, который позволяет роботам продолжать совершенствоваться после развертывания, вместо того чтобы ждать, пока инженеры проведут повторное обучение. Компания утверждает, что роботы G2, использующие этот фреймворк, работали в реальном магазине у дома, выполняя задачи по упаковке готовых блюд, подбору товаров и пополнению полок, а также обнаруживая и устраняя собственные режимы сбоев без участия человека в процессе обучения.
AgiBot описывает полученный результат как первое подтверждение концепции, которую они называют Физическое RSI, или воплощенное рекурсивное самосовершенствование, вне симуляционных и лабораторных условий. Один из примеров, представленных на презентации, заключался в том, что робот неоднократно пропускал небольшой крючок на полке из-за того, что ценник загораживал обзор с камеры головы. Проанализировав собственные журналы выполнения, агент определил проблему, изменил подход, поднеся левую руку ближе, чтобы камера запястья могла подтвердить положение крючка, затем взял товар правой рукой и сохранил это исправление для последующего использования.
Этот фреймворк основан на Протоколе воплощенного выполнения (EEP) — унифицированном интерфейсе между агентом и роботом. Он состоит из четырех компонентов: интерфейса возможностей, который сообщает агенту, что робот способен делать; интерфейса руководства для передачи пространственных подсказок, ссылок на объекты и детальных инструкций политике действий; интерфейса обратной связи, который сообщает о физическом результате; и интерфейса непрерывности, который отслеживает прогресс и зависимости задач в рамках всего парка роботов, позволяя возобновить или перепланировать работу после перерывов.
Когда задачи постоянно терпят неудачу или выполняются медленно, агент планирует целенаправленную практику в часы наименьшей загруженности магазина. Улучшение происходит по двум направлениям. RSI, не затрагивающий веса модели, уточняет подсказки, память и правила выполнения, используя ежедневный анализ успехов и неудач для создания того, что команда сравнивает с блокнотом исправленных ошибок. Политика RSI собирает данные из автономных запусков, случаев вмешательства человека и восстановления, фильтрует и перевзвешивает их, а затем переобучает базовую политику действий с использованием обучения с учителем, имитации или подкрепления. AgiBot отмечает, что второй трек все еще использует данные о вмешательстве человека и обучение модели, поэтому люди полностью не исключаются.
Genie Master является четвертым элементом серии релизов AI WAVE от AgiBot, которая началась 22 октября. Согласно опубликованному графику компании, следующим пунктом на 28 октября станет обновление платформы симуляции Genie Sim с внутренним физическим движком, предназначенным для симуляции деформируемых объектов, что, по словам AgiBot, достигает более 95% согласованности между реальными и смоделированными результатами в сложных задачах. Более подробная информация на момент написания не была опубликована.
Публичное тестирование запланировано на 2 и 3 ноября, когда шесть роботов G2 будут работать в течение 24 часов в режиме реального времени в магазине у дома, охватывая пиковые часы обеда и ужина, ночную смену и подготовку к завтраку.