Apple учит гуманоидов с Vision Pro: человек показывает — робот делает

Apple учит гуманоидов с Vision Pro: человек показывает — робот делает

Apple учит гуманоидов с Vision Pro: человек показывает — робот делает

Исследователи из Apple совместно с MIT, Carnegie Mellon, Университетом Вашингтона и UC San Diego придумали интересный способ обучать гуманоидных роботов: надеваем Vision Pro, записываем действия человека — и робот учится повторять.

Да, это примерно как «смотри, как я делаю, и делай так же».

Команда собрала более 25 000 человеческих и 1 500 роботизированных демонстраций — получился датасет PH2D. На его основе они обучили единую модель, способную управлять настоящим гуманоидом в реальном мире.

Смысл в том, чтобы использовать видео от первого лица: человек взаимодействует с предметами — открывает ящики, переставляет вещи, нажимает кнопки. А робот потом учится делать то же самое, не нуждаясь в дорогом ручном управлении.

Для съёмки использовали приложение для Apple Vision Pro, которое задействует камеру в нижней части устройства и ARKit для отслеживания 3D-движений головы и рук.

Чтобы сделать всё подешевле, учёные придумали простое 3D-печатное крепление для камеры ZED Mini Stereo, чтобы использовать её с гарнитурами вроде Meta (корпорация Meta признана экстремисткой и запрещена в России) Quest 3. Получилось почти то же самое — но дешевле и доступнее.

 

Замедлить, чтобы успеть

Поскольку человек двигается намного быстрее, чем робот, все человеческие демонстрации замедлили в 4 раза. Так роботу проще учиться без дополнительных переделок.

Human Action Transformer (HAT)

Главная звезда исследования — модель HAT (Human Action Transformer). Её особенность в том, что она обучается на данных от людей и роботов одновременно и не делит их по источникам. В результате получается универсальная политика, которая работает на любых «телах» — человеческих или механических.

И это даёт результат: в тестах роботы, обученные по такой схеме, справлялись даже с незнакомыми задачами — лучше, чем при обычном подходе.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru