NEURA Robotics представляє базову модель Neuron AI для фізичного ШІ

NEURA Robotics представила Neuron AI — свою мультимодальну базову модель для фізичного ШІ — 14 жовтня 2026 року в повідомленні з Метцінгена, Німеччина. За словами компанії, архітектура моделі «сприйняття — мова — дія» (Perception-Language-Action, PLA) пов’язує зір, слух і дотик робота з тим, що він уже робив, перетворюючи мультисенсорну інформацію на фізичні дії.

Засновник і генеральний директор Девід Регер сказав, що розумним роботам потрібен мозок, який об’єднує їхні органи чуття та зберігає спогади про минулі події. «З Neuron AI ми створюємо мозок фізичного світу», — сказав він, описавши модель як фізичний ШІ, розроблений у Німеччині для всього світу.

На сторінці продукту модель поділено на три частини: рівень сприйняття, завдяки якому робот бачить, відчуває дотик і чує, знає власне тіло та отримує команди користувача; мовну модель, яка зводить усі вхідні дані до спільного мовного простору й опрацьовує запит; і модель дій, що перетворює рішення на точні й безпечні рухи робота. У цьому процесі кожну модальність кодують у спільне, синхронізоване в часі представлення, перш ніж на його основі сформувати єдиний потік дій.

Мультисенсорне сприйняття та пам’ять

NEURA обґрунтовує потребу в цій моделі обмеженнями камер: вони фіксують геометрію, колір і розташування, але не надають інформації про контакт, силу чи звук. Як зазначається в повідомленні, люди покладаються не лише на зір: вони відчувають, як заїдає гвинт, і чують, як з’єднувач стає на місце з клацанням. Neuron AI застосовує той самий принцип до роботів.

За словами компанії, додаткові органи чуття найважливіші для завдань, із якими камери не можуть упоратися самостійно. Коли робот відмикає замок, лише звук і дотик підтверджують, що той справді відчинився, а дотик дає роботу змогу брати предмети, яких він не бачить. Ці органи чуття також допомагають точніше виконувати завдання, з якими зір і так дає раду: під час зварювання звук процесу може свідчити про якість шва.

Модель також має функцію пам’яті. NEURA стверджує, що для дій у фізичному світі потрібне розуміння причинно-наслідкових зв’язків і сталість об’єктів — здатність пам’ятати про предмети, коли вони зникають із поля зору; люди набувають цієї здатності протягом перших двох років життя. На відміну від суто цифрового ШІ, робот, як зазначає компанія, діє в безперервному фізичному світі й має відстежувати об’єкти та наслідки власних дій у часі, часто навіть коли не бачить цих об’єктів. NEURA повідомила, що спеціально змінила архітектуру, щоб додати пам’ять, і навчає модель на спеціально підготовлених наборах даних, призначених для її використання.

На сторінці продукту компанія порівнює керовані зором моделі «зір — мова — дія» (vision-language-action, VLA), які, за її словами, оптимізовані для руху й переважно аналізують поточний кадр із камери, з Neuron AI. Компанія стверджує, що Neuron AI виконує ті самі завдання, що й модель VLA, водночас доповнюючи її дотиком, звуком і пам’яттю, щоб охопити те, чого не помічають камери.

Три джерела даних і п’ять типів роботів

Neuron AI навчають на трьох взаємодоповнювальних джерелах фізичного досвіду. Роботи різних типів виконують завдання в NEURA Gyms — навчальній інфраструктурі компанії для когнітивних роботів і фізичного ШІ, — а також у реальних умовах, створюючи синхронізовані потоки даних про зір, дотик, силу, звук і рух. Data Amplifier від NEURA та її симуляційна платформа розширюють ці дані змодельованими варіаціями завдань і середовищ. Дані демонстрацій від людей надходять від учасників, які носять оснащені датчиками костюми для збору даних: записані рухи й демонстрації виконання завдань передають у процес навчання практичний досвід.

За словами компанії, ці три джерела забезпечують реальну фізичну взаємодію, змодельовані варіації та людський досвід, на основі яких навчають одну спільну базову модель для п’яти типів роботів NEURA з різними захватами й руками. На сторінці продукту названо п’ять типів: 4NE-1 Gen 3, 4NE-1 Gen 4, колісний 4NE-1 і ще дві платформи з двома руками. Там також перелічено MAiRA, MiPA, MAV+ і 4NE1 як сімейство роботів, на яких навчають і розгортають одну модель.

Розгортання безпосередньо на роботі та платформа Neuraverse

Як зазначено на сторінці продукту, Neuron AI працює безпосередньо на самому роботі: рішення ухвалюються на ньому в реальному часі, без обміну запитами й відповідями із сервером; робот продовжує працювати навіть без підключення до хмари, а виробничі дані залишаються під контролем клієнта. На сторінці це названо ключовою перевагою для виробників у Європі.

У NEURA Gyms збір даних, навчання навичок і порівняльне оцінювання поєднані ще до розгортання, а зібрані там дані й набуті навички використовують у наступних версіях моделі. Платформа Neuraverse розгортає й оновлює ці можливості в парках роботів, а також надає клієнтам інструменти для донавчання моделі під власні завдання, щоб виробничий досвід клієнтів перетворювався на навички роботів. Навички можуть залишатися приватними для клієнта. Якщо клієнт ділиться навичками або даними про розгортання, такий внесок, за словами NEURA, може підтримати ширшу екосистему й майбутню розробку моделей.

Компанія вважає ключовим показником прогресу час до опанування навички (Time-to-Skill) — швидкість, із якою робот навчається виконувати нове завдання та робить це надійно. За словами NEURA, для промислових клієнтів скорочення цього часу є необхідною умовою поширення фізичного ШІ на більшу кількість процесів і його адаптації до змін вимог.

Розробка в Німеччині та демонстрація на GTC Berlin

Розробка й навчання відбувалися власними силами на майданчику NEURA в Метцингені, де компанія об’єднує роботів, маніпулятори, сенсорні технології, інфраструктуру для роботи з даними та розробку ШІ, необхідні, щоб пов’язати навчання моделей із фізичними можливостями роботів. За словами NEURA, промислова база Німеччини, що охоплює складні виробничі процеси, спеціалізовану експертизу та вимогливі умови експлуатації, створює важливе середовище для цієї роботи, а партнерства у сфері даних із промисловими компаніями, зокрема Schaeffler і Bosch, доповнюють навчання, яке проводиться в NEURA Gyms.

На NVIDIA GTC Berlin 2026 NEURA продемонструє свого людиноподібного робота 4NE1 («Для кожного»), який виконує поточну версію Neuron AI під час одинадцятихвилинної послідовності операцій із пранням. У межах цієї послідовності 4NE1 сортує білизну, завантажує її в пральну машину, зачиняє й знову відчиняє її, виймає білизну та переміщує її до сушильної машини — і все це без втручання людини. Компанія зазначила, що складність полягає не в окремому русі: робот має утримувати в пам’яті релевантний контекст упродовж усієї послідовності, завершувати кожен крок і переходити до наступного. Демонстрацію заплановано на 20–22 жовтня 2026 року в Station-Berlin, зала 3, стенд #3031.