Китайская компания Fourier, один из ведущих разработчиков универсальных роботов, сделала открытым свой набор данных Fourier ActionNet для обучения гуманоидных машин. Более того, компания представила первый в мире полнофункциональный инструментарий для сбора, обучения и развертывания алгоритмов управления роботами.
Что входит в ActionNet?
Набор данных охватывает широкий спектр задач, предназначенных для человекоподобных роботов серии Fourier GRx. Среди ключевых направлений обучения:
- Манипуляции с предметами – точный захват и перемещение объектов, работа с бытовыми инструментами и продуктами питания.
- Адаптация к среде – выполнение задач в различных условиях, требующих гибкости и высокой точности движений.
Использование качественных наборов данных значительно ускоряет процесс обучения ИИ, позволяя роботам быстрее осваивать новые стратегии и навыки. Это повышает их эффективность и расширяет функциональные возможности.
Как обеспечивается точность данных?
Данные в ActionNet автоматически аннотируются с помощью визуально-языковых моделей (VLM), после чего проходят ручную проверку и фильтрацию. В будущем Fourier планирует дополнить ActionNet новыми модулями, включая набор данных для обучения движений нижней части тела робота.
Рынок человекоподобных роботов растет
Fourier не единственная китайская компания, активно развивающая это направление. Недавно Dobot, известный разработчик коллаборативных роботов, представил своего первого гуманоидного робота Atom. Dobot, основанная в 2015 году, уже поставила более 72 000 роботов в 80 стран и теперь расширяет свое присутствие в сегменте гуманоидных машин.
Итог
Открытие ActionNet – важный шаг в развитии индустрии человекоподобных роботов. Доступ к качественным данным позволит ускорить обучение машин, повысить их адаптивность и расширить сферы применения. На фоне стремительного роста рынка такие инициативы делают гуманоидных роботов ближе к реальному использованию в бизнесе и повседневной жизни.