Physical AI: как материалы, сенсоры и нейроморфный вычислитель перерабатывают роботов
Что такое Physical AI
Physical AI рассматривает интеллект как результат совместного проектирования корпуса и ‘мозга’. Вместо того чтобы считать программное обеспечение единственным носителем интеллекта, этот подход признает, что материалы, исполнительные механизмы, сенсоры и архитектуры вычислений формируют восприятие, принятие решений и действия робота. Статьи в Nature Machine Intelligence и исследования по физическому интеллекту подчеркивают, что морфология и материалы активно влияют на поведение робота.
Материалы как активные элементы интеллекта
Материалы задают механические возможности и стратегии взаимодействия робота с миром. Диэлектрические эластомерные приводы, DEAs, обеспечивают большие деформации и высокую плотность мощности и могут быть выполнены в 3D-печатных многослойных форматах, пригодных для масштабного производства. Жидкокристаллические эластомеры позволяют программировать сокращение и деформацию путем управления ориентацией волокон, что открывает новые формы для мягкой робототехники. Также используются импульсные приводы с защелками и эффектом snap-through для взрывных движений — прыжков или быстрых захватов. Кроме привода, вычислительные метаматериалы с логикой и памятью в структуре тела намекают на корпуса, которые частично выполняют вычисления сами по себе.
Сенсоры для настоящего воплощения интеллекта
Восприятие — ключ к воплощенному интеллекту. Событийные камеры работают асинхронно с микросекундной задержкой и широким динамическим диапазоном, что делает их идеальными для быстрых задач и меняющегося освещения. Тактильные поверхности на основе методов GelSight обеспечивают высокое разрешение контактной геометрии и обнаружение проскальзывания, а гибкие электронные скины распространяют тактильное восприятие по большой площади для осознания всего корпуса. В совокупности эти сенсоры позволяют роботам одновременно ‘видеть’ и ‘чувствовать’ мир в реальном времени.
Почему важен нейроморфный аппарат
Постоянное использование энергоемких серверных GPU непрактично для многих роботов. Нейроморфный аппарат, например Intel Loihi 2 и крупные системы вроде Hala Point с более чем миллионом нейроподобных ядер, запускает синаптические сети с значительно меньшим энергопотреблением. Событийно-ориентированные архитектуры естественно сочетаются с событийными камерами и поддерживают маломощные рефлексы и непрерывное восприятие. В гибридных вычислительных стеках нейроморфные ядра могут решать задачи безопасности и контроля в реальном времени, тогда как GPU и NPU выполняют тяжелые модели и планирование.
Фаундейшн-политики в обучении роботов
Программирование роботов с привязкой к отдельным задачам уступает место общим переносимым политикам. Большие межплатформенные датасеты, такие как Open X-Embodiment (OXE) с более чем миллионом траекторий, служат учебной базой. Политики вроде Octo и OpenVLA 7B показывают переносимость навыков. Проект Google RT-2 демонстрирует, что привязка контроллеров к веб-масштабным данным видения и языка помогает моделям обобщать новые задачи. Это приближает роботов к идее общих фаундейшн-контроллеров, как это случилось с моделями в NLP и компьютерном зрении.
Дифференцируемая физика и совместный дизайн
Дифференцируемые физические движки, такие как DiffTaichi и Brax, позволяют вычислять градиенты через симуляции деформируемых и жестких тел. Это дает возможность одновременно оптимизировать морфологию, материалы и управляющие политики, сокращая разрыв между симуляцией и реальностью, который долго тормозил развитие мягкой робототехники. Дифференцируемый ко-дизайн ускоряет итерации, выравнивая физический дизайн и обучаемое поведение с самого начала.
Гарантии безопасности для обучаемых контроллеров
Обученные политики могут вести себя непредсказуемо, поэтому безопасность критична. Функции ограничений управления, Control Barrier Functions, накладывают математические ограничения в реальном времени, удерживая систему в безопасных областях состояния. Shielded reinforcement learning добавляет защитный слой, фильтрующий или отменяющий опасные действия до их выполнения. Встраивание таких мер под стеком видение-язык-действие или диффузионными политиками позволяет системам адаптироваться, оставаясь безопасными в средах с людьми.
Бенчмарки для оценки воплощенного интеллекта
Оценка смещается в сторону долгих, реальных задач. BEHAVIOR тестирует роботов на бытовых длительных заданиях, требующих мобильности и манипуляций. Ego4D предоставляет тысячи часов эгоцентричного видео, а Ego-Exo4D дополняет его синхронизированными эго- и экзокадрами с подробными 3D-аннотациями. Эти наборы данных и бенчмарки ставят в приоритет адаптивность, восприятие и долгосрочное планирование.
Что дальше
Практический стек Physical AI формируется из существующих достижений: умных приводов DEAs и LCEs, тактильных и событийных сенсоров, гибридных вычислений с GPU и нейроморфными рефлексами, общих политик, безопасностных механизмов CBF и shield, а также циклов проектирования с дифференцируемой физикой. Хотя многие компоненты еще на ранних стадиях, их интеграция обещает роботов, более универсальных, эффективных и надежных в реальных условиях.
Частые вопросы
- Что такое Physical AI?
Physical AI — это воплощенный интеллект, который возникает из совместного проектирования материалов, привода, сенсоров, вычислений и обучающих политик.
- Как материалы вроде DEAs и LCEs влияют на роботов?
Диэлектрические эластомеры и жидкокристаллические эластомеры выполняют роль искусственных мышц, обеспечивая большие деформации, программируемое движение и динамические свойства в мягкой робототехнике.
- Почему событийные камеры важны для Physical AI?
Событийные камеры дают микросекундную задержку и широкий динамический диапазон, что подходит для маломощного и быстрого восприятия в задачах реального времени.
- Какую роль играет нейроморфный аппарат?
Нейроморфные чипы, такие как Intel Loihi 2, обеспечивают энергоэффективную обработку событий и дополняют GPU в задачах рефлексов и непрерывного восприятия.
- Как обеспечивается безопасность в системах Physical AI?
Control Barrier Functions и shielded reinforcement learning фильтруют опасные действия и накладывают ограничения на состояние во время работы.