تكشف LiberAI عن Liber-0، نموذج روبوت مدرّب على 2.2 مليون ساعة من التجربة البشرية

أعلنت الشركة الناشئة LiberAI، ومقرها بكين، عن نموذج Liber-0، وهو نموذج «إجراءات العالم» مدرّب مسبقاً على أكثر من 2.2 مليون ساعة من التجربة البشرية، ويهدف إلى معالجة الأشياء بواسطة الروبوتات دون الحاجة إلى عروض توضيحية خاصة بكل مهمة، وفقاً لموقع The Robot Report. وأعلنت الشركة عن النموذج في 4 نوفمبر.

قالت LiberAI إن Liber-0 يجمع بين فيديوهات بشرية وحركة اليد المسجلة بالقفاز، وبين التعلم المشروط بالجسد، أي أن النموذج يُخبر بالجسم الذي ينفذ الحركة، وذلك لنقل مهارات المعالجة البشرية إلى الروبوتات.

نتائج اختبار بلا تدريب مسبق على المهام

قيّمت LiberAI النموذج على مجموعة من 60 مهمة اقترحها GPT-6: 20 مهمة التقاط ووضع، و20 مهمة معالجة أخرى، و20 مهمة صعبة طويلة الأمد. وشملت الأمثلة وضع قلم داخل علبة أقلام رصاص، وإغلاق درج بالدفع.

أفادت الشركة بمعدلات نجاح بلغت 63.5% في مهام الالتقاط والوضع، و34.0% في مهام المعالجة الأخرى، و10.5% في أصعب المهام، بإجمالي 36.0% عبر 600 تجربة. ويعني مصطلح «بلا تدريب مسبق» هنا أن نقطة التحقق المختبرة لم تُدرَّب على عروض توضيحية للروبوت جُمعت خصيصاً لتلك المهام، مع أن التدريب المسبق تضمّن بيانات روبوتية.

كيف يربط النموذج فيديو البشر بحركة الروبوت

قالت LiberAI إنه لا يمكن تحويل فيديو البشر مباشرة إلى أوامر للروبوتات. ووفقاً للشركة، تتفاوت مواضع الكاميرا، وتكون أوضاع اليد المقدّرة من اللقطات غير دقيقة، وتتحرك أجساد البشر بطرق تختلف عن الروبوتات.

ولمعالجة ذلك، تستخدم الشركة قفازاً لجمع البيانات يُسمى LiberSense Glove يسجّل حركات اليد مباشرة. كما تستعين بمنصة روبوتية تقترب زوايا الكاميرا فيها، وحركات اليد والمعصم والخصر، من حركات البشر، إلى جانب تمثيل موحّد للتجسيد يوفّر معلومات عن شكل الجسم وحركة المفاصل. ويتنبأ Liber-0 بشكل مشترك بإطارات الفيديو المستقبلية والإجراءات، مما يتيح له التعلم من الفيديوهات العادية دون تسميات للإجراءات.

«يُظهر فيديو البشر ما يفعلونه، لكنه لا يُظهر بدقة كيف تتحرك أيديهم، أو كيف تتلاءم تلك الحركة مع جسم مختلف،»

سونغمينغ ليو، مؤسس ورئيس تنفيذي لشركة LiberAI

تقليل الحاجة إلى عروض توضيحية للروبوتات

في تجربة منفصلة شملت ثماني مهام، قالت LiberAI إن سياسة دُرّبت على 25% من مجموعة العروض التوضيحية الروبوتية إلى جانب كامل مجموعة القفاز، بلغت درجة تقدّم 75.6، مقابل 72.8 لسياسة دُرّبت على كامل المجموعة الروبوتية. ويعني ذلك أداءً مماثلاً مع عروض روبوتية أقل بنسبة 75%، مع أن السياسة المختلطة استخدمت بيانات القفاز كاملة.

في اختبار مضبوط آخر، سجلت سياسة دُرّبت على عروض روبوتية تغطي الالتقاط والوضع فقط، درجة 2.2 في المهام غير الالتقاط والوضع. وعند إضافة تسجيلات القفاز لتلك الإجراءات، ارتفعت الدرجة إلى 47.5.

القيود

أشارت LiberAI إلى أن القفاز يرصد أوضاع اليد ومساراتها، لكنه لا يقيس اللمس أو القوة. وتهم هذه الإشارات مهام مثل الإدخال والتثبيت والتعامل مع المواد الناعمة. وأدرجت الشركة الاستشعار اللمسي وقياس القوة، وجمع البيانات في نطاق أوسع من المنازل، ضمن اتجاهات البحث المستقبلية.