Muskning yangi g‘oyasi: Optimus video ko‘rib kiyim yig‘ishni o‘rganishi mumkin
Tesla hozir Optimus inson shaklidagi robotiga "yangi o‘quv materiallari" berib, endi harakatlarni ushlash kiyimi va masofadan boshqaruvdan foydalanmayapti, buning o‘rniga robotni videolar ko‘rib mashq qilmoqda.
Tesla (TSLA.O) o‘zining inson shaklidagi robotini o‘rgatishda sinovdan o‘tgan bir modeldan foydalanmoqda. Ma’lumotli manbalarga ko‘ra, ushbu elektromobil ishlab chiqaruvchisi iyun oxirida xodimlarga Optimus loyihasi “to‘liq vizual” yondashuvga ko‘proq e’tibor qaratishini ma’lum qilgan.
Bundan avval, Tesla harakatlarni ushlovchi kostyumlar va virtual haqiqat ko‘zoynaklari yordamida inson operatorlarining ma’lumotlarini yozib olgan va robotlarni masofadan boshqargan edi. Endilikda, kompaniya asosan ishchilarning vazifalarni bajarishini videoga olish orqali robotni o‘rgatadi, masalan, unga buyumlarni qanday ko‘tarishni yoki futbolkani qanday buklashni o‘rgatish.
Manbalarga ko‘ra, kompaniya harakatlarni ushlovchi kostyumlar va masofadan boshqaruvdan voz kechish jamoaga ma’lumot yig‘ishni tezroq kengaytirish imkonini berishini bildirgan.
Bu o‘zgarish Tesla robot strategiyasida muhim burilish bo‘lib, Optimus’ni bosh direktor Musk uzoq vaqtdan beri e’tirof etib kelayotgan e’tiqodiga moslashtiradi, ya’ni sun’iy intellekt murakkab vazifalarni faqat kameralar yordamida o‘rganishi mumkin. Tesla o‘zining avtopilot dasturini ham shunga o‘xshash usulda o‘rgatib keladi.
Bu o‘zgarish Optimus loyihasi rahbari Milan Kovac iste’fosidan ko‘p o‘tmay yuz berdi. Ma’lumotlarga ko‘ra, AI rahbari Ashok Elluswamy loyiha boshqaruvini o‘z zimmasiga olgan.
Harakatlarni ushlovchi kostyumlar va masofadan boshqaruv robototexnika sohasida standart amaliyot hisoblanadi. Masalan, yetakchi robototexnika kompaniyasi Boston Dynamics o‘zining Atlas robotini o‘rgatishda masofadan boshqaruvdan foydalangan. O‘rgatish jarayonida ishchilar harakatlarni ushlovchi kostyum kiyib, turli vazifalarni bajaradi va ma’lumotlar robotga yuklanadi. Harakatlarni ushlovchi kostyumlar robotlarni masofadan boshqarishda ham ishlatilishi mumkin.
Hozircha Tesla kelajakda harakatlarni ushlovchi kostyumlar va masofadan boshqaruvga yana ustuvorlik beradimi yoki video ma’lumotlardan ilgari to‘plangan ma’lumotlar asosida foydalanishda davom etadimi, noma’lum.
Inson va mashina kognitiv tadqiqotlar instituti katta ilmiy xodimi Robert Griffin ta’kidlashicha, ko‘p miqdordagi masofadan boshqaruv ma’lumotlari robotlarga muhit bilan jismoniy o‘zaro ta’sir orqali o‘rganish imkonini beradi. U aytadi: faqat video ma’lumotlarga tayanish robot uchun videodagi harakatlarni real hayotga aniq ko‘chirishni qiyinlashtiradi.
“Agar siz faqat video ma’lumotlardan foydalansangiz, to‘g‘ridan-to‘g‘ri jismoniy o‘zaro ta’sir bo‘lmaydi,” deydi u.
Futbolka buklash va buyumlarni olish
Musk 2021-yilda Tesla Optimus nomli inson shaklidagi robot ishlab chiqishni rejalashtirayotganini birinchi marta e’lon qilgan edi. Bu milliarderdan so‘zlariga ko‘ra, robot oxir-oqibat zavod ishlari va parvarish kabi vazifalarni bajara oladi.
O‘tgan yili kompaniya “ma’lumot yig‘uvchi operatorlar”ni ishga olgan edi. Bu lavozimlar oddiy uy ishlarini bajarish va yozib olishni o‘z ichiga oladi. Ish e’lonida operatorlar uzoq vaqt davomida harakatlarni ushlovchi kostyum va virtual haqiqat ko‘zoynaklarini kiyishi kerakligi ko‘rsatilgan.
Iyun oxirigacha loyiha Optimus’ni masofadan boshqaruv va harakatlarni ushlovchi kostyumlar orqali o‘rgatishni o‘z ichiga olgan. Ma’lumotlarga ko‘ra, ishchilar ko‘p vaqtini kiyim va robotning o‘zidagi muammolarni hal qilishga sarflagan, bu esa jamoaning yig‘a oladigan ma’lumotlar hajmini cheklagan.
O‘rgatish usuli o‘zgarganidan beri, ishchilar o‘z harakatlarini Tesla tomonidan ishlab chiqilgan beshta kameradan iborat to‘plam yordamida yozib olishni boshlagan. Ma’lumotlarga ko‘ra, bu kameralar ishchilar taqadigan dubulg‘a va og‘ir ryukzakka o‘rnatilgan bo‘lib, har tomonga suratga oladi va AI modeliga atrof-muhitni aniq aniqlash uchun ma’lumot beradi.
Florida A&M University va Florida State University qo‘shma muhandislik maktabi robototexnika laboratoriyasi direktori Christian Hubicki ta’kidlashicha, bu turli burchaklardagi kameralar Tesla’ga yanada nozik tafsilotlarni, “masalan, bo‘g‘im va barmoqlar holatini” yozib olish imkonini beradi va robotni yaxshiroq joylashtirishga yordam beradi. U qo‘shimcha qiladi, bu videolar ilgari masofadan boshqaruv orqali to‘plangan ma’lumotlarni ham to‘ldirishi mumkin.
Ishchilar o‘rgatish vaqtida aniq vazifa ko‘rsatmalarini oladi, ayniqsa qo‘l harakatlarida, harakatlar iloji boricha inson harakatiga yaqin ko‘rinishi uchun. Bir ishchi aytishicha, ular bir xil oddiy vazifani bir necha oy davomida qayta-qayta bajarishlari mumkin.
Sheffield University robototexnika eksperti Jonathan Aitken aytadiki, Tesla Optimus’ga turli vazifalarni o‘rganish uchun umumlashtiriladigan harakatlar to‘plamini topishi kerak bo‘ladi.
“Bu miqyosda, ular umumiy harakatlar to‘plamiga ega bo‘lishi kerak, aks holda barcha vazifalarni o‘rgatish juda uzoq vaqt oladi,” deydi Aitken.
U qo‘shimcha qiladi, Tesla ehtimol Physical Intelligence kompaniyasiga o‘xshash strategiyani qo‘llashi mumkin, bu kompaniya robotlarga ko‘plab namoyish ma’lumotlarini yuklab, ularga ko‘chiriladigan ko‘nikmalarni o‘rgatadi va moslashuvchanlikni ta’minlaydi, faqat bitta vazifani yodlash emas.
“Juda Tesla uslubidagi robototexnika”
Bu yangi strategiya Tesla’ning avtopilot dasturini o‘rgatish uslubiga mos keladi. Boshqa avtopilot kompaniyalari dasturini o‘rgatishda lidar va millimetr to‘lqinli radar kabi sensorlardan foydalanadi, Tesla esa asosan kameraga tayanadi.
Kompaniya millionlab Tesla avtomobillariga o‘rnatilgan 8-9 ta kamera yordamida ma’lumot yig‘adi. Musk aytishicha, Tesla Xitoyda yordamchi haydash dasturini joriy qilgan, bu esa ochiq Osiyo ko‘chalaridagi videolar yordamida AI tizimini o‘rgatish orqali amalga oshirilgan.
Musk joriy yil yanvar oyidagi moliyaviy hisobot konferensiyasida tan oldiki, “Optimus inson shaklidagi robotini o‘rgatish ehtiyoji, oxir-oqibat, avtomobillar uchun kerak bo‘ladiganidan kamida 10 barobar ko‘p bo‘lishi mumkin.”
“Bu juda Tesla uslubidagi robototexnika. Hech bir boshqa kompaniya bu miqyosda harakat qilmayapti,” deydi Aitken. “Ular avtomobillarni o‘rgatgandek, juda katta hajmdagi ma’lumotga muhtoj bo‘ladi.”
Oregon State University AI va robototexnika eksperti Alan Fern aytadiki, Optimus’ni o‘rgatish Tesla uchun hatto avtopilot avtomobil ishlab chiqishdan ham qiyinroq.
“Haydash faqat bitta vazifa,” deydi u. Asosan video orqali o‘rganish “robotdan videoda nima bo‘layotganini tushunishni va vazifani bajarish ko‘nikmasini talab qiladi. Ba’zi narsalarni kuzatish orqali o‘rganish mumkin, lekin ba’zilari simulyator yoki real hayotda amaliyot talab qiladi.”
Mas'uliyatni rad etish: Ushbu maqolaning mazmuni faqat muallifning fikrini aks ettiradi va platformani hech qanday sifatda ifodalamaydi. Ushbu maqola investitsiya qarorlarini qabul qilish uchun ma'lumotnoma sifatida xizmat qilish uchun mo'ljallanmagan.
Sizga ham yoqishi mumkin
Kompaniyalar ko‘p milliard dollarlik havo texnologiyasi bo‘yicha moliyaviy ko‘makdan so‘ng hukumatning suv osti mudofaasi uchun xarajatlar navbatida turibdi
Himoya kompaniyalari va startaplar suv osti mudofaasi uchun yangi ko‘p milliard dollarlik hukumat xaridlari uchun raqobatlashmoqda. Yirik firmalar hozirda AI yordamida boshqariladigan avtonom suv osti kemalari, suv osti dronlari va dengiz tubi datchik tarmoqlariga sarmoya kiritmoqda. NATO’ning Digital Ocean Vision tashabbusi va Buyuk Britaniyaning Project Cabot kabi milliy loyihalar, suv osti xavflarining o‘sib borayotganiga qarshi chidamli, real vaqtli ma’lumot tizimlariga talabni oshirmoqda.
Rossiya kripto bilan ishlaydigan banklar uchun hayotni qiyinlashtiradi
Rossiya Markaziy banki kripto operatsiyalari uchun qat'iyroq qoidalarni tayyorlamoqda. Rossiyaning asosiy moliyaviy regulyatori banklarga o‘z rejalarini ma’lum qildi. Markaziy bank bu bilan Rossiya banklari va ularning mijozlari uchun xavflarni kamaytirishni istashini ta’kidlamoqda.

Zuck, Meta Kaliforniyada sun’iy intellektni tartibga solishga qaratilgan super PAC ishga tushirdi
Meta Kaliforniyada yangi super siyosiy harakat qo‘mitasini ishga tushirdi, bu qo‘mita sun’iy intellekt (AI) sohasida qat’iy tartibga solishlarga qarshi chiqqan nomzodlarni qo‘llab-quvvatlaydi. Kompaniya 2026 yil gubernatorlik saylovi oldidan o‘nlab million dollar sarflamoqda. Meta allaqachon SB 53 qonun loyihasiga qarshi lobbi qilgan va shtat siyosatiga ta’sir o‘tkazish uchun 700,000 dollardan ortiq mablag‘ xayriya qilgan.
R0AR Node sotuvining boshlanishini e'lon qildi: Layer 2 infratuzilmasini demokratlashtirish va hamjamiyat ishtirokini rag'batlantirish
Birinchi marta node sotuvi joriy etildi, bu esa jamiyatga Optimism Superchain asosidagi yuqori samarali DeFi infratuzilmasiga egalik qilish imkonini beradi.

Trendda
Ko'proqKripto narxlari
Ko'proq








