Meta V-JEPA 2: Das KI-Modell bringt gesunden Menschenverstand in Roboter

Metas Video Joint Embedding Predictive Architecture 2 (V-JEPA 2) ist ein bedeutender Fortschritt in Artificial Intelligence (AI)Es hilft Robotern, physische Interaktionen zu verstehen und vorherzusagen. Das Modell wird anhand von über einer Million Stunden Videomaterial trainiert. Dadurch können Roboter lernen und voraussehen, was als Nächstes passieren wird. Außerdem können Roboter Aktionen in neuen Umgebungen planen und so effektiver mit unbekannten Objekten interagieren.

V-JEPA 2 verwendet selbstüberwachtes LernenEs lernt direkt aus Videodaten, ohne dass menschliche Anmerkungen erforderlich sind. Dies unterscheidet es von anderen KI-Modellen, die auf gekennzeichneten Daten basieren. Roboter können Ergebnisse basierend auf dem visuellen Kontext vorhersagen. Sie können Aktionen nach Bedarf anpassen und planen. Dies bringt uns dem Ziel näher Erweiterte Maschinenintelligenz (AMI).

Aufbauend auf Metas Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA) verbessert V-JEPA 2 die Aktionsvorhersage und Weltmodellierung und ermöglicht es Robotern, neue Aufgaben in unbekannten Umgebungen zu bewältigen. Meta stellt dieses Modell der Forschungsgemeinschaft zur Verfügung, um den KI-Fortschritt zu beschleunigen und die Fähigkeiten von Robotern zu verbessern.

Warum es bei Robotern schon immer schwierig war, gesunden Menschenverstand zu entwickeln

Gesunder Menschenverstand ist die Fähigkeit, grundlegende Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel zu wissen, dass eine Tasse verschüttet wird, wenn sie umkippt, oder zu verstehen, dass ein Stuhl den Weg blockieren könnte. Menschen erwerben dieses Wissen ganz natürlich durch Erfahrung. Roboter stehen jedoch vor der Herausforderung, diese Intuition zu entwickeln.

Die meisten Roboter sind für bestimmte Aufgaben in kontrollierten Umgebungen programmiert. Diese Aufgaben meistern sie gut. Ändern sich die Situationen jedoch oder treten unerwartete Ereignisse auf, geraten Roboter in Schwierigkeiten. Oftmals gelingt es ihnen nicht, Ursache und Wirkung zu erkennen oder die Folgen von Handlungen vorherzusagen. Ein Roboter kann beispielsweise wissen, wie man eine Tasse auf eine ebene Fläche stellt. Er erkennt jedoch möglicherweise nicht, dass das Kippen der Tasse zum Verschütten führen könnte.

Aktuelle KI-Modelle wie solche, die auf Reinforcement Learning (RL) basieren, sind mit Einschränkungen verbunden. RL erfordert einen erheblichen Anteil an Trial-and-Error-Lernen. Dies macht den Prozess langsam und ressourcenintensiv. Große Sprachmodelle (LLMs) sind sprachbegabt, haben aber keine Verankerung in der physischen Welt. Sie halluzinieren Antworten basieren ausschließlich auf Text, was sie in dynamischen Situationen unzuverlässig macht. Traditionelle Computer Vision Die Fähigkeiten der Modelle sind ebenfalls begrenzt. Diese Modelle sind aufgabenspezifisch und können sich nicht an neue oder unerwartete Szenarien anpassen.

Um diese Probleme zu lösen, empfehlen Experten die Verwendung von Weltmodellen. Weltmodelle ermöglichen es Robotern, zukünftige Aktionen basierend auf vergangenen Erfahrungen zu simulieren und vorherzusagen. Diese Modelle helfen Robotern, die physikalische Dynamik der Welt zu verstehen. Beispielsweise können sie vorhersagen, was passiert, wenn ein Objekt bewegt wird oder wenn zwei Objekte kollidieren. Metas V-JEPA 2 ist das erste Modell, das diese Prinzipien integriert. Es lernt direkt aus Rohvideodaten. Dadurch ist es an reale Umgebungen anpassbar und ermöglicht Robotern, auf der Grundlage dynamischer physikalischer Interaktionen zu schlussfolgern und zu planen.

V-JEPA 2 verstehen

V-JEPA 2 ist ein selbstüberwachtes Lernmodell, das vom Meta Fundamental AI Research (FAIR)-Team entwickelt wurde. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen, die gelabelte Daten benötigen, lernt V-JEPA 2 aus unmarkierten Videos, indem es fehlende Teile von Videosequenzen vorhersagt. Dieser Prozess wird als Repräsentationsebenenvorhersage bezeichnet. Anstatt sich auf jedes Pixel zu konzentrieren, arbeitet V-JEPA 2 mit abstrakten Darstellungen, die die wichtigsten Dynamiken und Beziehungen zwischen Objekten und Aktionen in der Umgebung erfassen.

Das Modell basiert auf Metas Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA), die für das Verständnis physikalischer Dynamiken entwickelt wurde. Es besteht aus zwei Hauptkomponenten: einem Encoder, der Rohvideos verarbeitet, um nützliche Darstellungen zu erstellen, und einem Prädiktor, der diese Darstellungen zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse nutzt. V-JEPA 2 wurde mit über einer Million Stunden Videomaterial trainiert und kann so komplexe Muster in der physischen Welt erlernen. Durch das Lernen aus Videos kann das Modell zukünftige Aktionen und Interaktionen vorhersagen und so die Planung und Entscheidungsfindung von Robotern verbessern.

V-JEPA 2 unterstützt Roboter bei der Zero-Shot-Planung. Das bedeutet, dass Roboter Aufgaben in neuen Umgebungen auch ohne vorheriges Training bewältigen können. Stattdessen können Roboter Aufgaben wie das Aufnehmen und Ablegen von Objekten an neuen Orten ausführen, selbst wenn sie diese Aufgaben noch nie zuvor gesehen haben. Dadurch stellt V-JEPA 2 eine deutliche Verbesserung der Aktionsvorhersage und Weltmodellierung dar und macht Roboter anpassungsfähiger an neue Situationen.

Das Modell lernt aus Rohvideodaten und ermöglicht es Robotern, zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Dadurch werden Roboter in realen Situationen leistungsfähiger. V-JEPA 2 bringt uns Robotern näher, die Aufgaben wie Menschen planen und ausführen können. Meta stellt V-JEPA 2 der Forschungsgemeinschaft zur Verfügung, um den KI-Fortschritt zu beschleunigen. Roboter, die V-JEPA 2 nutzen, können in dynamischen Umgebungen agieren, sich schnell anpassen und Aufgaben effizienter planen.

So funktioniert V-JEPA 2: Der zweistufige Prozess

V-JEPA 2 arbeitet in zwei unterschiedlichen Phasen. Jede Phase ermöglicht es dem Modell, aus Rohvideodaten zu lernen und dieses Wissen anschließend anzuwenden, um fundierte Entscheidungen in realen Aufgaben zu treffen.

Stufe 1: Aktionsfreies Repräsentationslernen

V-JEPA 2 startet mit einem umfangreichen Vortraining mit über 1 Million Stunden Videomaterial und 1 Million Bildern. Das Modell lernt durch die Vorhersage fehlender Teile von Videosequenzen. Es verarbeitet das Video als 3D-Tubelets, die als primäre Token für das Modell dienen. Das Modell verwendet eine Vision-Transformer (ViT) Architektur mit 3D Rotary Position Embeddings (3D-RoPE), um sowohl räumliche als auch zeitliche Informationen effektiver zu erfassen.

Der Encoder verarbeitet die Tubelets, um hochdimensionale Merkmalsvektoren zu erstellen. Diese Vektoren repräsentieren sowohl die räumliche als auch die zeitliche Dynamik des Videos. Das Modell verwendet ein Masken-Rauschunterdrückungsziel, bei dem große Teile des Videos ausgeblendet werden. Das Modell versucht, den ausgeblendeten Inhalt anhand der sichtbaren Teile vorherzusagen. Ein Exponential Moving Average (EMA)-Zielencoder hilft dem Modell, triviale Lösungen zu vermeiden und sorgt für stabiles Lernen. Die Verlustfunktion minimiert die L1-Distanz zwischen den Vorhersagen und der Ausgabe des EMA-Zielencoders und konzentriert sich auf übergeordnete Konzepte wie Objektpermanenz und Bewegung statt auf Details auf Pixelebene.

Stufe 2: Handlungsbedingte Planung und Kontrolle

In der zweiten Phase wechselt das Modell zum aktionskonditionierten Training. Die Encodergewichte werden eingefroren, und ein neuer Prädiktor wird anhand von Daten aus Roboterinteraktionen trainiert. Diese Daten umfassen Videobeobachtungen und die entsprechenden Steuerungsaktionen, typischerweise aus dem DROID-Datensatz (etwa 62 Stunden Roboterdaten). Jetzt kann das Modell den zukünftigen Zustand einer Umgebung basierend auf dem aktuellen Zustand und möglichen Aktionen vorhersagen.

V-JEPA 2 stellt ein zielbedingtes Energieminimierungsproblem auf. Es kodiert sowohl die aktuelle Beobachtung als auch ein Zielbild in Feature-Maps. Das Modell prognostiziert dann, wie sich der Zustand bei verschiedenen Aktionssequenzen ändert. Die optimale Aktionssequenz wird durch Minimierung der L1-Distanz zwischen dem prognostizierten zukünftigen Zustand und der Zieldarstellung ermittelt. Zur Trajektorienoptimierung wird die Cross-Entropy-Methode (CEM) verwendet.

Nur die erste Aktion der optimalen Sequenz wird ausgeführt, und der Prozess wiederholt sich in einem Regelkreis mit zurückweichendem Horizont. Dies ermöglicht Echtzeitplanung und -anpassung. Durch die Nutzung der 3D-Tubelet-Verarbeitung erfasst V-JEPA 2 sowohl räumliche als auch zeitliche Abhängigkeiten. Dadurch können Roboter Bewegungen, Objektinteraktionen und die Konsequenzen ihrer Aktionen in komplexen Umgebungen analysieren. Dies ermöglicht eine Zero-Shot-Planung und -Steuerung, auch in neuen Szenarien, ohne dass aufgabenspezifische Demonstrationen oder Belohnungstechnik erforderlich sind.

Anwendungen von V-JEPA 2 in der Robotik

V-JEPA 2 verändert die Art und Weise, wie Roboter mit der Welt interagieren. Viele Anwendungen befinden sich noch in der Entwicklung, das Modell hat jedoch bereits in kontrollierten Umgebungen starke Fähigkeiten bewiesen.

Pick-and-Place-Manipulation

Im Labor hat V-JEPA 2 Robotern die Durchführung von Pick-and-Place-Aufgaben mit minimalem Training ermöglicht. Mithilfe von nur 62 Stunden Daten aus dem DROID-Datensatz können Roboter verschiedene Objekte manipulieren, sowohl starre als auch verformbare. Diese Fähigkeit ist in Bereichen wie Logistik, Fertigung und Heimrobotik, in denen Objekte in Größe und Komplexität stark variieren, von entscheidender Bedeutung.

Navigation in dynamischen Umgebungen

V-JEPA 2 kann zeitliche Dynamiken modellieren und eignet sich daher für die Echtzeitnavigation in Umgebungen mit sich bewegenden Menschen, Tieren oder Hindernissen. Obwohl es bisher noch nicht in autonomen Fahrzeugen oder Drohnen eingesetzt wird, können seine Vorhersagefähigkeiten Robotern helfen, Veränderungen vorherzusehen und ihre Routen anzupassen. Dies ist entscheidend für Sicherheit und Effizienz in geschäftigen Umgebungen.

Mensch-Roboter-Interaktion

Indem V-JEPA 2 lernt, menschliches Handeln vorherzusagen, kann es die Mensch-Roboter-Zusammenarbeit verbessern. Roboter können in gemeinsam genutzten Räumen wie Krankenhäusern, Wohnungen oder Industriehallen natürlicher und sicherer reagieren. Obwohl diese Fähigkeit noch in der Entwicklung ist, stellt sie einen Schritt hin zu sozial bewussten Robotern dar, die sich an ihre Umgebung anpassen können.

Generalisierung und Zero-Shot-Planung

V-JEPA 2 kann aufgaben- und umgebungsübergreifend generalisieren. Roboter können erlernte Darstellungen in neuen Situationen nutzen, ohne dass zusätzliches Training erforderlich ist. Diese Zero-Shot-Planung ermöglicht es Robotern, sich schnell an neue Aufgaben anzupassen, wodurch der Bedarf an neuer Datenerfassung oder Umschulung reduziert wird.

Entscheidungsfindung und Effizienz in Echtzeit

Mit seinem effizienten Design unterstützt V-JEPA 2 die Echtzeitplanung und -steuerung. Meta berichtet, dass V-JEPA 2 30x in einigen Benchmarks schneller als Nvidias Cosmos-Modell. Diese Geschwindigkeit ist für Aufgaben, die schnelle Entscheidungen erfordern, wie Robotermanipulation oder Navigation in sich verändernden Umgebungen, unerlässlich.

Praktische Herausforderungen und Einschränkungen

Obwohl V-JEPA 2 im Bereich des selbstüberwachten Lernens und der Roboterplanung erhebliche Fortschritte erzielt hat, müssen noch einige Herausforderungen bewältigt werden, bevor es flächendeckend eingesetzt werden kann. Hier sind die wichtigsten Einschränkungen:

Verlassen Sie sich ausschließlich auf visuelle Daten

V-JEPA 2 wird ausschließlich mit Video- und Bilddaten trainiert. Dies macht es für visuelle Aufgaben effektiv, schränkt jedoch seine Fähigkeit zur Ausführung multisensorischer Aufgaben wie taktiler Manipulation oder der Nutzung akustischer Signale ein. Reale Roboter sind auf mehrere sensorische Eingaben angewiesen.

Empfindlichkeit gegenüber Kameraposition und -kalibrierung

Das Modell basiert auf monokularem RGB-Eingang. Dies kann die Leistung beeinträchtigen, wenn die Basis oder der Referenzrahmen des Roboters nicht sichtbar sind. Um eine konsistente Leistung zu gewährleisten, sind möglicherweise manuelle Anpassungen der Kameraeinstellungen erforderlich.

Einschränkungen bei der langfristigen und mehrstufigen Planung

V-JEPA 2 eignet sich gut für kurzfristige Aufgaben, hat jedoch Probleme mit der langfristigen Planung. Die Häufung von Fehlern in Vorhersagen und die Ausweitung der Aktionsräume erschweren komplexe, mehrstufige Operationen.

Hohe Rechenleistung

V-JEPA 2 ist zwar schneller als Modelle wie Nvidias Cosmos, verfügt aber über mehr als 1.2 Milliarden Parameter. Dies erfordert erhebliche Rechenressourcen, was für kleinere Labore oder Organisationen mit begrenzter Infrastruktur eine Herausforderung darstellen kann.

Generalisierung in unstrukturierten Umgebungen

V-JEPA 2 funktioniert in kontrollierten Umgebungen gut, kann aber in unbekannten oder unstrukturierten Umgebungen Probleme bereiten. Die Erfolgsquote bei Pick-and-Place-Aufgaben liegt bei etwa 80 %, kann jedoch in Grenzfällen versagen.

Integration mit vollständigen Roboterstapeln

Um nützlich zu sein, muss V-JEPA 2 mit Motorsteuerungen, Echtzeitsensoren und Taskplanern integriert werden. Die reibungslose Interoperabilität in dynamischen Umgebungen bleibt eine Herausforderung.

Ethische und voreingenommene Überlegungen

Wie alle großen Modelle kann V-JEPA 2 Verzerrungen aus seinen Trainingsdaten übernehmen. In realen Anwendungen, insbesondere bei menschlicher Interaktion, können diese Verzerrungen zu unbeabsichtigten Ergebnissen führen. Ethische Kontrolle ist unerlässlich.

Fazit

V-JEPA 2 stellt einen bedeutenden Fortschritt in der KI und Robotik dar. Es ermöglicht Robotern, die physische Welt wie menschliches Verhalten zu verstehen und mit ihr zu interagieren. Obwohl das Modell bereits starke Leistungen bei der Vorhersage von Aktionen, dem Verständnis der Welt und der Planung ohne vorheriges Training gezeigt hat, steht es noch vor einigen Herausforderungen.

V-JEPA 2 basiert auf visuellen Daten und weist einige Einschränkungen bei multisensorischen Aufgaben, langfristiger Planung und der Integration in komplette Robotersysteme auf. Seine Fähigkeit, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und sich an neue Umgebungen anzupassen, macht ihn jedoch für komplexe reale Situationen äußerst nützlich.

Meta entwickelt V-JEPA 2 kontinuierlich weiter, um die KI voranzutreiben und Roboter intelligenter zu machen. Diese Fortschritte werden für Branchen wie das Gesundheitswesen, die Logistik und autonome Fahrzeuge von großem Nutzen sein. V-JEPA 2 hat großes Potenzial und wird in der Zukunft der Robotik eine entscheidende Rolle spielen.