Meta V-JEPA 2: Модель ИИ, привносящая здравый смысл в роботов

Мета Архитектура совместного встраивания видео с прогнозированием 2 (V-JEPA 2) является значительным достижением в Искусственный интеллект (AI). Она помогает роботам понимать и предсказывать физические взаимодействия. Модель обучается на более чем миллионе часов видео. Это позволяет роботам учиться и предвидеть дальнейшие действия. Кроме того, она позволяет роботам планировать действия в новых условиях, что позволяет им эффективнее взаимодействовать с незнакомыми объектами.

V-JEPA 2 использует самостоятельное обучениеОн обучается непосредственно на видеоданных, не требуя человеческих комментариев. Это отличает его от других моделей ИИ, которые полагаются на размеченные данные. Роботы могут предсказывать результаты на основе визуального контекста. Они могут адаптироваться и планировать действия по мере необходимости. Это приближает нас к достижению Расширенный машинный интеллект (AMI).

V-JEPA 2, разработанная на основе архитектуры совместного встраивания и прогнозирования (JEPA) компании Meta, улучшает прогнозирование действий и моделирование окружающего мира, позволяя роботам выполнять новые задачи в незнакомых условиях. Meta делится этой моделью с исследовательским сообществом для ускорения развития искусственного интеллекта и улучшения возможностей роботов.

Почему здравый смысл в робототехнике всегда был трудным

Здравый смысл — это способность принимать базовые решения. Например, понимание того, что чашка прольётся, если её опрокинуть, или понимание того, что стул может преградить путь. У людей это знание возникает естественным образом, с опытом. Однако роботы сталкиваются с трудностями в развитии подобной интуиции.

Большинство роботов запрограммированы на выполнение конкретных задач в контролируемых условиях. Они хорошо справляются с этими задачами. Но когда ситуация меняется или возникают неожиданные обстоятельства, роботы испытывают трудности. Они часто не способны распознавать причинно-следственные связи или предсказывать последствия своих действий. Например, робот может знать, как поставить чашку на ровную поверхность. Однако он может не предвидеть, что наклон чашки может привести к её проливанию.

Текущие модели ИИ, такие как основанные на обучении с подкреплением (RL), сталкиваются с ограничениями. Обучение с подкреплением требует значительного количества проб и ошибок. Это делает процесс медленным и ресурсоёмким. Большие языковые модели (LLM) Они владеют языком, но им не хватает опоры в физическом мире. Они часто галлюцинировать ответы, основанные исключительно на тексте, что делает их ненадёжными в динамичных ситуациях. Традиционные компьютерное зрение Модели также ограничены в своих возможностях. Они ориентированы на конкретную задачу и не способны адаптироваться к новым или неожиданным сценариям.

Для решения этих проблем эксперты рекомендуют использовать модели мира. Модели мира позволяют роботам моделировать и прогнозировать будущие действия на основе прошлого опыта. Эти модели помогают роботам понимать физическую динамику окружающего мира. Например, предсказывать, что произойдёт при перемещении объекта или столкновении двух объектов. V-JEPA 2 от Meta — первая модель, реализующая эти принципы. Она обучается непосредственно на необработанных видеоданных. Это делает её адаптируемой к реальным условиям, позволяя роботам строить свои рассуждения и планировать действия на основе динамических физических взаимодействий.

Понимание V-JEPA 2

V-JEPA 2 — это самообучающаяся модель, созданная командой исследователей фундаментального ИИ (FAIR) компании Meta. В отличие от традиционных моделей ИИ, которым требуются размеченные данные, V-JEPA 2 обучается на неразмеченном видео, предсказывая недостающие фрагменты видеопоследовательностей. Этот процесс известен как прогнозирование на уровне представления. Вместо того чтобы фокусироваться на каждом пикселе, V-JEPA 2 работает с абстрактными представлениями, которые отражают ключевую динамику и взаимосвязи между объектами и действиями в окружающей среде.

Модель построена на основе архитектуры совместного встраивания и прогнозирования (JEPA) компании Meta, разработанной для понимания физической динамики. Она состоит из двух ключевых компонентов: кодера, который обрабатывает необработанное видео для создания полезных представлений, и предиктора, который использует эти представления для прогнозирования будущих событий. V-JEPA 2 обучена на более чем миллионе часов видео, что позволяет ей изучать сложные закономерности в физическом мире. Обучаясь на основе видео, модель может прогнозировать будущие действия и взаимодействия, улучшая планирование и принятие решений роботами.

V-JEPA 2 помогает роботам осуществлять планирование с нуля. Это означает, что роботы могут выполнять задачи в новых условиях даже без предварительного обучения. Более того, роботы могут выполнять такие задачи, как подбор предметов и их размещение в новых местах, даже если они никогда раньше с этим не сталкивались. Это делает V-JEPA 2 значительным шагом вперёд в прогнозировании действий и моделировании окружающего мира, делая роботов более адаптируемыми к новым ситуациям.

Модель обучается на основе необработанных видеоданных, позволяя роботам предсказывать будущие события. Это повышает их возможности в реальных ситуациях. V-JEPA 2 приближает нас к роботам, способным планировать и выполнять задачи подобно людям. Meta делится V-JEPA 2 с исследовательским сообществом для ускорения развития искусственного интеллекта. Роботы, использующие V-JEPA 2, могут работать в динамичных условиях, быстро адаптироваться и эффективнее планировать задачи.

Как работает V-JEPA 2: двухэтапный процесс

V-JEPA 2 работает в два этапа. Каждый этап позволяет модели обучаться на основе необработанных видеоданных и впоследствии применять полученные знания для принятия обоснованных решений в реальных задачах.

Этап 1: Обучение на основе свободного от действий представления

V-JEPA 2 начинается с масштабного предварительного обучения на более чем 1 миллионе часов видео и 1 миллионе изображений. Модель обучается, предсказывая недостающие фрагменты видеопоследовательностей. Она обрабатывает видео как трёхмерные трубочки, которые служат основными маркерами модели. Модель использует Трансформатор видения (ViT) Архитектура с 3D-внедрением вращающегося положения (3D-RoPE) для более эффективного сбора как пространственной, так и временной информации.

Кодер обрабатывает трубочки для создания многомерных векторов признаков. Эти векторы отражают как пространственную, так и временную динамику видео. Модель использует маску шумоподавления, при которой большие фрагменты видео скрыты. Модель пытается предсказать скрытый контент, используя видимые фрагменты. Целевой кодер на основе экспоненциального скользящего среднего (EMA) помогает модели избегать тривиальных решений и обеспечивает стабильное обучение. Функция потерь минимизирует расстояние L1 между прогнозами и выходными данными целевого кодера EMA, фокусируясь на более высокоуровневых концепциях, таких как постоянство и движение объекта, а не на деталях на уровне пикселей.

Этап 2: Планирование и контроль на основе действий

На втором этапе модель переходит к обучению, обусловленному действием. Веса энкодера фиксируются, и новый предиктор обучается на основе данных, полученных от взаимодействия с роботом. Эти данные включают видеонаблюдения и соответствующие управляющие воздействия, обычно исходящие от Набор данных DROID (примерно 62 часа данных робота). Теперь модель может прогнозировать будущее состояние окружающей среды, основываясь как на текущем состоянии, так и на возможных действиях.

V-JEPA 2 ставит задачу минимизации энергии, обусловленной целевой задачей. Она кодирует текущее наблюдение и целевое изображение в карты признаков. Затем модель предсказывает, как состояние будет меняться при различных последовательностях действий. Оптимальная последовательность действий определяется путем минимизации расстояния L1 между прогнозируемым будущим состоянием и целевым представлением. Для оптимизации траектории используется метод кросс-энтропии (CEM).

Выполняется только первое действие оптимальной последовательности, и процесс повторяется в цикле управления с уменьшающимся горизонтом. Это обеспечивает планирование и адаптацию в реальном времени. Используя трёхмерную обработку трубок, V-JEPA 3 фиксирует как пространственные, так и временные зависимости, что позволяет роботам анализировать движение, взаимодействие с объектами и последствия своих действий в сложных условиях. Это обеспечивает планирование и управление с нуля, даже в новых сценариях, без необходимости демонстраций, связанных с конкретными задачами, или разработки систем вознаграждений.

Применение V-JEPA 2 в робототехнике

V-JEPA 2 меняет способ взаимодействия роботов с окружающим миром. Многие приложения всё ещё находятся в стадии разработки, но модель продемонстрировала высокие характеристики в контролируемых условиях.

Манипуляции с захватом и размещением

В лабораторных условиях V-JEPA 2 позволил роботам выполнять задачи по захвату и перемещению предметов с минимальным обучением. Используя всего 62 часа данных из набора данных DROID, роботы могут манипулировать различными объектами, как жёсткими, так и деформируемыми. Эта способность критически важна в таких областях, как логистика, производство и домашняя робототехника, где объекты значительно различаются по размеру и сложности.

Навигация в динамических средах

V-JEPA 2 способен моделировать временную динамику, что делает его полезным для навигации в реальном времени в условиях движения людей, животных или препятствий. Хотя V-JEPA XNUMX пока не использовался в автономных транспортных средствах и дронах, его прогностические возможности могут помочь роботам предвидеть изменения и корректировать свой маршрут. Это имеет ключевое значение для безопасности и эффективности в загруженных средах.

Взаимодействие человека и робота

Обучаясь предугадывать действия человека, V-JEPA 2 может улучшить взаимодействие человека и робота. Роботы смогут реагировать более естественно и безопасно в общественных пространствах, таких как больницы, дома или промышленные предприятия. Хотя эта способность всё ещё находится в стадии разработки, она представляет собой шаг к созданию социально сознательных роботов, способных адаптироваться к окружающей среде.

Обобщение и планирование с нулевой эффективностью

V-JEPA 2 может обобщать данные для различных задач и сред. Роботы могут использовать изученные представления в новых ситуациях без необходимости дополнительного обучения. Такое планирование с нуля позволяет роботам быстро адаптироваться к новым задачам, тем самым снижая потребность в сборе новых данных или переобучении.

Принятие решений в реальном времени и эффективность

Благодаря своей эффективной конструкции V-JEPA 2 поддерживает планирование и управление в реальном времени. Meta сообщает, что V-JEPA 2 30x В некоторых тестах он быстрее модели Nvidia Cosmos. Такая скорость критически важна для задач, требующих быстрого принятия решений, таких как роботизированные манипуляции или навигация в изменяющихся условиях.

Практические проблемы и ограничения

Несмотря на значительный прогресс V-JEPA 2 в области самостоятельного обучения и роботизированного планирования, перед его широким внедрением предстоит решить ещё ряд проблем. Вот основные ограничения:

Опора только на визуальные данные

V-JEPA 2 обучается исключительно на основе видеоданных и изображений. Это делает его эффективным для решения визуальных задач, но ограничивает его способность выполнять мультисенсорные задачи, такие как тактильные манипуляции или использование слуховых сигналов. Реальные роботы полагаются на множественные сенсорные сигналы.

Чувствительность к положению камеры и калибровке

Модель использует монокулярный RGB-сигнал, что может привести к снижению производительности, если основание робота или опорная рама не видны. Для обеспечения стабильной производительности может потребоваться ручная настройка камеры.

Ограничения долгосрочного и многоэтапного планирования

V-JEPA 2 хорошо справляется с краткосрочными задачами, но испытывает трудности с долгосрочным планированием. Накопление ошибок в прогнозах и расширение пространства действий затрудняют выполнение сложных многоэтапных операций.

Высокие вычислительные требования

V-JEPA 2 быстрее, чем такие модели, как Nvidia Cosmos, но поддерживает более 1.2 миллиарда параметров. Это требует значительных вычислительных ресурсов, что может представлять сложность для небольших лабораторий или организаций с ограниченной инфраструктурой.

Обобщение в неструктурированных средах

V-JEPA 2 хорошо работает в контролируемых условиях, но может испытывать проблемы в незнакомой или неструктурированной среде. Его успешность в задачах по захвату и перемещению составляет около 80%, но в крайних случаях он может дать сбой.

Интеграция с полными роботизированными стеками

Чтобы быть полезным, V-JEPA 2 должен интегрироваться с контроллерами двигателей, датчиками реального времени и планировщиками задач. Обеспечение бесперебойной работы в динамических средах остаётся сложной задачей.

Этические соображения и соображения предвзятости

Как и все большие модели, V-JEPA 2 может наследовать смещения, связанные с тренировочными данными. В реальных приложениях, особенно при взаимодействии с человеком, эти смещения могут привести к непредвиденным результатам. Этический контроль крайне важен.

Выводы

V-JEPA 2 представляет собой значительный шаг вперёд в области искусственного интеллекта и робототехники. Она позволяет роботам понимать физический мир и взаимодействовать с ним подобно человеку. Хотя модель продемонстрировала высокую эффективность в прогнозировании действий, понимании мира и планировании без предварительного обучения, она всё ещё сталкивается с рядом проблем.

V-JEPA 2 использует визуальные данные и имеет некоторые ограничения при выполнении мультисенсорных задач, долгосрочном планировании и интеграции с комплексными роботизированными системами. Однако его способность принимать решения в режиме реального времени и адаптироваться к новым условиям делает его чрезвычайно полезным в сложных реальных ситуациях.

Компания Meta продолжает совершенствовать V-JEPA 2, что будет способствовать развитию искусственного интеллекта и повышению интеллекта роботов. Этот прогресс будет ценен для таких отраслей, как здравоохранение, логистика и беспилотные автомобили. V-JEPA 2 обладает огромным потенциалом и сыграет решающую роль в будущем робототехники.