Представьте: вы заходите на кухню, лениво потягиваясь после долгого рабочего дня, и говорите:«Я устал, сделай мне кофе». Вместо того чтобы самому включать кофемашину, искать чашку и засыпать кофе, за дело берётся роботизированная рука, оснащённая искусственным интеллектом GPT-4. Она плавно двигается, как опытный бариста, открывает ящик, достаёт нужную кружку, аккуратно зачерпывает молотый кофе, включает кофемашину и заливает воду с точностью до грамма.
Это не кадр из фантастического фильма, а реальность, созданная на базе технологии воплощённых языковых моделей (ELLMER), представленной в исследовании, опубликованном в Nature Machine Intelligence.
Как робот варит кофе?
В основе работы этой системы лежит синергия нескольких технологий:
Языковая модель GPT-4 - анализирует команду пользователя, разбивает её на подзадачи и составляет план действий.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) - система, которая извлекает релевантные примеры из базы данных, обеспечивая более точное выполнение задач.
Камеры и датчики - помогают роботу ориентироваться в пространстве, находить чашки, кофемашину и другие предметы.
Силовая обратная связь - позволяет контролировать силу нажатия при открытии ящиков, зачерпывании кофе или наливании жидкости.
В исследовании, опубликованном в Nature Machine Intelligence, учёные протестировали систему ELLMER в различных сценариях, где робот выполнял последовательность сложных манипуляций — от открытия дверцы шкафа до точного наливания кофе и украшения тарелки рисунками.
Технические особенности
Робот использует семиступенчатую манипуляционную руку Kinova Gen3, оснащённую:
Силовыми датчиками ATI, фиксирующими сопротивление при взаимодействии с объектами.
Azure Kinect DK Depth Camera, обеспечивающей высокоточное 3D-распознавание объектов.
Моделью DALL-E, которая создаёт контуры изображений для украшения напитков или тарелок.
Платформой ROS, управляющей движением и адаптирующей команды в реальном времени.
Этот подход позволяет роботу выполнять сложные задачи в непредсказуемых условиях, например, корректировать силу хвата при переносе чашки или адаптироваться к неожиданным перемещениям объектов.
Процесс приготовления кофе:
Понимание команды – робот анализирует текст и определяет, что требуется пользователю.
Поиск предметов – система обнаруживает чашку, кофемашину и контейнер с молотым кофе.
Приготовление напитка – роботизированная рука зачерпывает кофе, запускает машину и следит за процессом.
Контроль процесса – силовые датчики предотвращают разлив, а камера корректирует действия при случайных изменениях.
Украшение напитка – DALL-E создаёт рисунок, который манипулятор воспроизводит на пенке капучино.
Подача – если робот оснащён манипулятором, он аккуратно подаёт напиток в руки пользователя или ставит его на стол.
Результаты исследования и перспективы
Учёные протестировали систему на реальных роботах, выполняющих бытовые задачи. Эксперименты показали, что использование GPT-4 и RAG позволяет роботу:
выполнять сложные команды (например, приготовить кофе и нарисовать узор на тарелке);
адаптироваться к изменениям (если чашка сместилась, робот скорректирует движение);
демонстрировать разумное поведение – например, при отсутствии чашки он сначала её ищет, а не просто выполняет ошибочную команду.
В ближайшие годы такие технологии могут использоваться в: роботизированных кофейнях, где напитки готовят исключительно машины; «Умных» кухнях, где ИИ управляет бытовыми процессами; космосе, где роботы смогут готовить пищу и напитки для астронавтов.
