Радио 
«Сбер» представил GreenWAM — ИИ-модель, умеющую формировать команды для робота и предсказывать, как изменится мир после его движений. Разработка объединяет моделирование происходящего и управление действиями. Ее проверили в виртуальных средах и на человекоподобном роботе Грине. Об этом сообщили в пресс-службе «Сбера».
GreenWAM обучен на данных 20 семейств роботов — от двуруких манипуляторов до антропоморфных роботов с кистями. Действия роботов описали в едином представлении, в архитектуру добавили отдельный модуль, отвечающий за выбор действий. Обучение на данных роботов сделало прогноз модели точнее и повысило долю успешно выполненных задач в виртуальных тестах и на реальном роботе.
Для работы в реальном времени разработчики создали ускоренную версию модели. Она работает в 12,3 раза быстрее исходной. Доля успешно выполненных задач на роботе при этом снизилась с 95,6% до 91,1%.
Андрей Белевцев, старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» «Сбера»:
Для практического применения роботов искусственный интеллект должен распознавать окружающие объекты, выполнять команды и прогнозировать последствия своих действий. Особенно это важно в меняющихся условиях, когда роботу нужно оценивать новую обстановку и корректировать свои движения. В GreenWAM мы объединили эти возможности в одной модели. Дополнительное обучение на робототехнических данных помогло улучшить и прогнозирование, и качество управления. Результаты испытаний показывают, что такой подход эффективен не только в виртуальной среде, но и при управлении реальным роботом.