Американская робототехническая компания Figure представила Helix 2.5 — новую нейросеть для управления гуманоидным роботом. Она позволяет ему выполнять освоенные бытовые задачи в незнакомых домах без дополнительного обучения под конкретную обстановку.

Компания протестировала систему в 30 домах, данные из которых не использовались при обучении. Роботу предстояло ориентироваться в новых планировках и работать с незнакомыми предметами, опираясь на ранее приобретённые навыки — без дообучения или настройки под каждое помещение.

Робот выполнял разные задачи: собирал разбросанные игрушки в корзину, складывал полотенца и заправлял кровати. Для этого ему требовалось перемещаться по комнатам, выбирать положение тела и работать с незнакомыми предметами, включая деформируемые объекты — полотенца и постельное бельё.

Базовую модель предварительно обучили на Index — датасете человеческих действий. Затем её дообучили для трёх перечисленных задач на данных из других мест. Под тестовые дома и предметы модель уже не адаптировали. Поэтому речь идет о переносе освоенных навыков в новую обстановку, а не о выполнении любых задач без подготовки.

По данным Figure, предварительное обучение на Index повысило долю полностью успешных попыток с 9% до 56% при остальных фиксированных условиях. Частичное выполнение не засчитывалось. Компания также показала примеры самостоятельного исправления ошибок: робот менял положение тела и обходил кровать, чтобы поправить покрывало.

До универсального домашнего помощника ещё далеко: 56% успеха для повседневного использования недостаточно. Но меня впечатляет именно перенос навыков. Домашняя роботизация становится гораздо интереснее, если для каждой новой квартиры не приходится заново собирать обучающие данные.

Видео демонстрации я перевёл на русский и выложил у себя на канале — можно посмотреть, как робот справляется с задачами в незнакомых домах.