Разработка на INSAIT зададе нова посока в обучението на роботи чрез видеоданни от трибуната на световен форум

03.10.2025   |   Начало»Технологии

Редактор
Пепа Петрунова

Редактор
Пепа Петрунова

Институтът за компютърни науки, изкуствен интелект и технологии (INSAIT) към Софийски университет "Св. Климент Охридски" направи впечатляващ пробив в роботиката на световно ниво.

Иновативна разработка на екип от Института беше представена на водещата глобалната конференция за приложения на изкуствения интелект и машинното самообучение в роботиката CoRL (Conference on Robot Learning) 2025 в Сеул, Южна Корея, която се състоя от 27 до 30 септември.

Самообучение чрез обикновенни видеозаписи

От INSAIT уточняват, че за първи път в историята доклад на българска институция е приет и презентиран на знаковия ежегоден форум за роботика. Изследването е озаглавено "Универсална манипулация на роботи отвъд данните, обозначени с действие" (Generalist Robot Manipulation beyond Action Labeled Data), а негови автори са Александър Спиридонов, д-р Ян-Нико Цех, Николай Николов, проф. Люк Ван Гул и д-р Данда Пани Паудел.

Новоразработеният от екипа метод – MotoVLA, позволява на роботите да се учат не само чрез данни, специално подготвени и обозначени от инженери по отношение на това какво конкретно действие трябва да бъде извършено, но и да се самообучават чрез обикновени видеозаписи.

"Така например робот може да наблюдава как човек или друг робот мести предмети и самостоятелно да изведе необходимите движения – подобно на дете, което често научава нови умения чрез наблюдение", поясняват изследователите.

Моделът успешно е преминал задълбочени виртуални и реални тестове

Конвенционалните методи, чрез които роботите се обучават за манипулация, традиционно изискват специално обозначени демонстрационни данни, които са скъпи и сложни за подготовка. Моделът, създаден от INSAIT, се самообучава чрез необработени видеа на хора или други роботи чрез т. нар. триизмерни точкови облаци, а след това съпоставя с действията на робота посредством много по-малък обозначен набор от данни. Методът се доказва като успешен не само в симулационна среда, но и в реални експерименти, допълват от екипа.

"При строги тестове MotoVLA постигна най-съвременни резултати, превъзхождайки предишните базови нива по ключови показатели – както в симулация, така и на реални роботизирани платформи. Този пробив подчертава потенциала на комбинирането на 3D зрение, слаб надзор и роботика, за да се стимулира развитието на наистина универсални роботизирани системи", подчертават от INSAIT.

Според резултатите от тестването на метода, той позволява на роботите да се справят по-добре с нови и непознати задачи, които ги прави по-интуитивни и приложими в реални ситуации, обобщават изследователите.

Повече за проекта можете да намерите тук.

Ключови думи: INSAIT   CoRL   MotoVLA   AI модел   изкуствен интелект   машинно самообучение   обучение на роботи   данни   универсална манипулация  

Област: Роботика