Китайская компания Robbyant, специализирующаяся на разработке искусственного интеллекта, представила две новые модели ИИ для роботов. LingBot-Depth 2.0 и LingBot-Vision значительно улучшают пространственное восприятие и визуальное понимание окружающей среды. Это позволяет роботам лучше ориентироваться в сложных условиях, где традиционные камеры глубины часто дают сбои.
В чем проблема
Роботы используют камеры глубины для навигации. Но эти системы плохо работают с прозрачными и отражающими поверхностями. Стеклянные двери, зеркала, витрины - все это "слепые зоны" для обычных алгоритмов. Робот может не заметить стеклянную стену или неправильно оценить расстояние до зеркальной поверхности.
Что сделали в Robbyant
Компания создала LingBot-Depth 2.0 - модель, обученную на 150 миллионах образцов. Она показала лучшие результаты в 12 из 16 эталонных задач по восстановлению глубины. Ошибка определения глубины снизилась более чем вдвое по сравнению с предыдущей версией в сложных сценариях.
Модель особенно эффективна там, где традиционные камеры глубины терпят неудачу: стеклянные поверхности, зеркала, прозрачные объекты.
Как это работает
В основе - модель LingBot-Vision, использующая "структуру границ" в качестве цели предварительного обучения. Она позволяет роботам непрерывно отслеживать края объектов и структуры на протяжении всей видеопоследовательности. Модель обучалась на относительно небольшом наборе данных - 160 миллионов изображений - но показывает высокую производительность.
Коммерческое применение
LingBot-Depth 2.0 получил сертификацию от лаборатории Depth Vision Laboratory компании Orbbec. Тесты подтвердили улучшение в обнаружении границ, контуров объектов, распознавании мелких объектов и оценке глубины на больших расстояниях. Модель также хорошо работает в сложных условиях освещения и с различными материалами.
В России разработки в области робототехники и ИИ активно ведутся, но отечественные решения пока уступают китайским в коммерческой готовности. Прорыв Robbyant показывает, что Китай продолжает доминировать в этой сфере. Российским разработчикам стоит обратить внимание на эти технологии - возможно, через несколько лет подобные системы появятся и на российском рынке.
