Kadangi robotikos tyrimai ne tik kontroliuojami laboratorijos nustatymai, bet ir pereina į realią{0}}pasaulio aplinką, AGIBOT teigimu, didelio-masto, aukštos-kokybės duomenų paklausa tampa vis svarbesnė. Šiandien bendrovė išleido „AGIBOT WORLD 2026“ – atvirojo-šaltinio nevienalyčių duomenų rinkinį, skirtą sistemingai palaikyti penkis pagrindinius įkūnyto intelekto tyrimų būdus.
„Duomenų rinkinyje yra struktūrizuoti, aukštos{0}kokybės ir tiksliai anotuoti realaus-roboto duomenys, suteikiantys kūrėjams ir tyrėjams tvirtą pagrindą mokyti naujos-kartos AI sistemas“, – sakė AGIBOT.
„AGIBOT WORLD“ laikosi laisvos{0}}formos duomenų-rinkimo strategijos
„AGIBOT WORLD 2026“ apima daugybę realios-pasaulio aplinkų, įskaitant komercines erdves, namus ir kasdienius scenarijus. AGIBOT teigė, kad tai atspindi sudėtingumą, kintamumą ir nenuspėjamumą, su kuriuo robotai turi susidoroti praktiškai.
Skirtingai nuo įprastų duomenų rinkinių, sukurtų remiantis pasikartojančiomis ir scenarijaus demonstracijomis, Šanchajaus-įmonė taiko laisvos-formos duomenų-rinkimo metodą, pagal kurį teleoperatoriai dinamiškai atlieka užduotis, remdamiesi realiojo-laiko sąlygomis.
Teigiama, kad ši strategija gali žymiai padidinti kiekvieno epizodo įvairovę ir pagerinti kelių dimensijų apibendrinimą, įskaitant objektų kategorijas, pradines konfigūracijas ir užduočių vykdymo sekas. AGIBOT teigė, kad jo robotas naudoja lanksčią pagrindą su ratukais, šarnyrinius galvos ir juosmens judesius bei kėlimo{1}}žingsnio galimybes, kad būtų galima efektyviai, natūraliai ir lengvai perduoti duomenis.
Lygiagrečiai AGIBOT modeliuodama sukuria 1:1 skaitmenines dvynių aplinkas, o visi atitinkami modeliavimo duomenys išleidžiami kartu su realaus pasaulio duomenų rinkiniu.
Naujovės užpildo atotrūkį tarp duomenų ir tikrojo roboto elgesio
„Pagrindinis įkūnyto AI klausimas išlieka: ar duomenys tikrai atspindi, kaip robotas veikia kaip integruota sistema? pažymėjo AGIBOT. Norėdami tai išspręsti, bendrovė pristatė keletą funkcijų:
Viso{0}}kūno kontrolė (WBC):Tai leidžia koordinuotai valdyti rankas, juosmenį ir rankas, todėl robotai gali sklandžiau atlikti užduotis kaip vieninga sistema, o ne atskirais judesiais.
Pirmasis-asmuo už-vizualinio- nuotolio nuotolinio valdymo:Roboto suvokimas yra suderintas su operatoriaus suvokimu, todėl valdymas yra intuityvesnis, nuolatinis ir perduodamas.
Priverstinis{0}}valdomas duomenų rinkimas:AGIBOT teigė, kad įtraukė kontaktų dinamiką ir jėgos grįžtamąjį ryšį, fiksuodamas ne tik judėjimo trajektorijas, bet ir realias fizines sąveikas.
„Šios galimybės kartu užtikrina, kad duomenų rinkinys tiksliau atspindėtų realų{0}}roboto elgesį“, – tvirtino bendrovė.
Pramonės{0}}klasės techninė įranga tiekia duomenų srautą
AGIBOT paaiškino, kad duomenų rinkinys renkamas jo G2 aparatinės įrangos platformoje, kurioje integruotos didelio-našumo jungčių pavaros, multi-modaliniai jutikliai ir didelio-našumo domeno valdiklis, palaikantis tikslų jėgos valdymą ir keičiamą plėtrą.
Įrengtas „Zhixing 90D“ griebtuvai ir gudrus „OmniHand“, G2 fiksuoja sinchronizuotus daugialypius -modalinius duomenis-, įskaitant RGB(D), lytėjimo signalus, lidaro taškų debesis, IMU duomenis ir viso -kūno jungties būsenas-vieningame vamzdyne.
AGIBOT pridūrė, kad kiekvienas duomenų epizodas kruopščiai išvalomas ir patvirtinamas naudojant „pramoninio{0}}laipsnio“ duomenų-apdorojimo sistemą, užtikrinančią pasirengimą didelio-masto modelių mokymo ir tyrimų programoms.
1 fazės leidimas: mokymasis imituojant
Bendrovė teigė, kad planuoja išleisti AGIBOT WORLD 2026 penkiais etapais, kurių kiekvienas bus suderintas su pagrindine įkūnyto intelekto tyrimų kryptimi.
Pirmajame leidime dėmesys sutelkiamas į mokymąsi imituojant – pagrindinę paradigmą, kuri leidžia robotams įgyti sudėtingų fizinių įgūdžių iš ekspertų demonstracijų. Šis etapas apima šimtus valandų realaus pasaulio{1}}duomenų, renkamų daugiausia komercinėje ir paslaugų aplinkoje. Duomenų rinkinys sujungia:
Užduočių-lygio aprašai (segmento-lygio instrukcijos)
Veiksmų sekos (žingsnis{0}}po-vykdymo)
Atominių įgūdžių etiketės (pvz., traukti, vieta)
Objektų komentarai (2D apribojantys langeliai ir atributai, tokie kaip pavadinimas ir spalva)
„Svarbu, kad klaidų{0}}atkūrimo trajektorijos taip pat išsaugomos ir anotuojamos“, – sakė AGIBOT. „Ši hierarchinė anotacijų sistema-, apimanti nuo aukšto-lygio užduočių iki žemo-lygio veiksmų-, užtikrina patikimumą ir taisomuosius veiksmus, kurių reikia norint išmokyti tvirtesnius ir prisitaikančius įkūnytus agentus.
„AGIBOT WORLD“ yra ilgalaikio{0}}įsipareigojimo sukurti dirbtinio intelekto ekosistemą dalis
AGIBOT teigė, kad ji yra viena iš mažos pradedančiųjų įmonių grupės, kuriai taikomas ilgalaikis-infrastruktūra-pagrįstas požiūris į įkūnytą intelektą.
Anksti suprasdama, kad aukštos{0}duomenų kokybės pagrindas yra naujos kartos robotų pajėgumų atrakinimas, įmonė nuolat atidarė-milioninį-realaus-pasaulio ir modeliavimo duomenų rinkinius.
AGIBOT teigė, kad šios pastangos atspindi platesnį jos tikslą – įkūnytą intelektą: demokratizuoti prieigą prie aukštos kokybės{0}}robo duomenų. Tęsdama AGIBOT WORLD ekosistemos evoliuciją, bendrovė siekia prisidėti prie pasaulinės robotikos bendruomenės ir paspartinti įkūnyto AI perėjimą iš tyrimų laboratorijų į realias{2}}pasaulio programas.