San-Fransiskoning Physical Intelligence kompaniyasi yangi vazifalarni — notanish asboblar bilan ishlashdan tortib, kiyim-kechak taxlashgacha bo‘lgan amallarni hal qilish uchun o‘zlashtirilgan ko‘nikmalarni birlashtira oladigan π 0.7 robotsozlik modelini taqdim etdi. Model til (nutq) ko‘rsatmalari orqali o‘rganadi, ko‘nikmalarni turli robotlar o‘rtasida o‘tkaza oladi va inson darajasidagi aniqlikni namoyish etadi. Ushbu yangilik Physical Intelligence kompaniyasining 1 milliard dollar sarmoya jalb qilish rejalari bilan bir vaqtga to‘g‘ri keldi.
Tadqiqotchilarning asosiy yutug‘i «tarkibiy umumlashtirish», ya’ni yangi vazifalarni yechish uchun allaqachon o‘zlashtirilgan ko‘nikmalarni birlashtirish qobiliyati bo‘ldi. Masalan, o‘quv ma’lumotlarida o‘xshash misollar bo‘lmasa-da, model notanish oshxona anjomlaridan foydalanishi yoki robotga kiyimlarni taxlashni o‘rgatishi mumkin. Ilgari bunday imkoniyatlar robot tizimlaridan ko‘ra ko‘proq til modellariga xos deb hisoblanardi.
Model «ko‘rish-til-harakat» (VLA) toifasiga mansub bo‘lib, robotlarni turli shakldagi ma’lumotlarga tayanib boshqaradi. U matnli ko‘rsatmalar, ko‘rish orqali olingan signallar va vazifani bajarish sharoitini qayta ishlaydi. Bu esa unga moslashuvchan harakat qilish hamda atrof-muhit xususiyatlarini hisobga olish imkonini beradi. Shu bilan birga, π 0.7 boshqaruvning yuqori aniqligini va murakkab amallarni barqaror bajarishini namoyish etadi.
O‘qitish jarayonidagi yangi ko‘rsatmalar tizimi nafaqat vazifaning o‘zini, balki uni bajarish usulini ham ta’riflaydi. Mashg‘ulot davomida model matnli ko‘rsatmalar, qo‘shimcha ma’lumotlar (masalan, talab etiladigan tezlik yoki sifat), boshqaruv turi va oraliq maqsadlar — ya’ni, oraliq natija qanday ko‘rinishi kerakligi haqidagi tasvirlarni oladi. Bu xilma-xil ma’lumotlarni yagona tizimga birlashtirishga imkon beradi. Bunday tuzilma esa kengroq ma’lumotlar to‘plamidan foydalanish imkonini yaratadi. Hatto sifati pastroq yoki to‘liq bo‘lmagan ma’lumotlar ham tegishli belgilash hisobiga o‘qitish jarayoniga kiritilishi mumkin va bu modelning qamrovini oshiradi.
Tajribalarda model til ko‘rsatmalari yordamida yangi vazifalarni o‘zlashtirish qobiliyatini namoyon etdi. Masalan, havo grili bilan ishlashda robot dastlab amallarni xatolar bilan bajargan, biroq bosqichma-bosqich tushuntirishlardan so‘ng sezilarli darajada yaxshiroq ishlagan va keyinchalik vazifani mustaqil bajara olgan. Bu «til orqali o‘qitish» imkoniyatidan dalolat beradi — bu yondashuvda ko‘rsatmalar xulq-atvorni dasturlash vositasiga aylanadi.
Model ko‘nikmalarni turli robotlar o‘rtasida o‘tkazishga qodir. Sinovlarning birida π 0.7, garchi o‘qitishda bunday ma’lumotlardan foydalanilmagan bo‘lsa-da, kiyimlarni taxlashda ikki qo‘lli UR5e sanoat tizimini boshqargan. Modelning samaradorligi ushbu qurilma bilan ishlashni endigina boshlagan kasbiy boshqaruvchilar darajasida ekani aniqlandi.
Tadqiqotning e’lon qilinishi Bloomberg nashrining Physical Intelligence kompaniyasi qariyb 1 milliard dollar sarmoya jalb etishni rejalashtirayotgani haqidagi xabarlaridan so‘ng yuz berdi. Sarmoya jalb qilish bosqichi yakunlariga ko‘ra, kompaniyaning bahosi 11 milliard dollardan oshishi kutilmoqda — bu atigi bir necha oy avval 600 million dollar jalb qilinganda qayd etilgan 5,6 milliard dollarlik avvalgi ko‘rsatkichdan deyarli ikki barobar ko‘pdir.