Мультивселенные существуют — по крайней мере у роботов! Как симуляции в стиле «Матрицы» меняют робототехнику
Что происходит?
Представьте себе мир, где тысяча роботов одновременно обучаются миллиону навыков в миллиарде самых разнообразных симуляций. Все эти роботы «переживают» годы и даже десятилетия тренировки за считанные часы компьютерного времени. А самое интересное в том, что наш реальный мир — это всего лишь ещё одна точка в огромном пространстве возможных реальностей, которые эти симуляции уже «прожили». Именно поэтому подход к обучению роботов в виртуальных средах становится таким эффективным. Давно слежу за этим направлением и ранее уже об этом писал.
Технологическая начинка
- Масштабная параллелизация Суть физического моделирования — это линейная алгебра, и оказывается, что GPU обожает такие расчёты. На одной GPU уже сейчас можно запускать свыше 100 тысяч копий симуляций одновременно! Если одна виртуальная «часовина» даёт роботу 10 лет опыта, то начинаешь понимать, как «Нео» в «Матрице» освоил кунг-фу за несколько секунд.
- Генеративный графический конвейер Обычно для создания сложных 3D-сцен и объектов в симуляторе нужны художники и специалисты по моделированию. Теперь все этапы — от генерации изображений, 3D-моделей до создания сцены — можно автоматизировать с помощью нейросетей. Пример тому — проект RoboCasa и другие системы text-to-3D.
- Энд-ту-энд нейросеть в роли симулятора Пока это «космические дали» (blue sky research), но уже видим зачатки в виде генераторов видео (Sora, Hunyuan, CogVideoX) и action-driven моделей (GameNGen, Oasis, Genie-2). Идея в том, что одна большая нейронка может предсказывать физику напрямую, без громоздкого движка — но до этого ещё нужно дойти.
Genesis: новый рывок
- Genesis — это не просто очередной движок: это физический симулятор, усиленный VLM-агентом, который превращает обычный текстовый запрос в интерактивный четвёртый измеренческий мир (4D).
- Он разработан на чистом Python и при этом умудряется работать в 10–80 раз быстрее, чем классические GPU-ускоренные движки.
- Результат? Скорость симуляции примерно в 430 000 раз выше, чем реальное время. Чтобы научить робота ходить (и сразу перенести его «опыт» в реальный мир), требуется всего 26 секунд обучения!
Почему это якобы хорошо
- Молниеносные эксперименты: когда физика работает с бешеной скоростью, роботы получают «столетия» опыта за день.
- Экономия усилий: вместо того чтобы вручную прописывать 3D-сцены, физические параметры и текстуры, теперь можно использовать генеративные модели и фокусироваться на самой задаче — обучении.
- Скорость инноваций: если когда-то сим2real был недостижимой мечтой, теперь мы видим, что роботы, обученные в «Матрице», неплохо себя чувствуют в «реале».
Реальность, которую стоит обсудить
- Контактная и «ловкая» робототехника: для действий, связанных с тонкими манипуляциями (к примеру, работа с мелкими деталями), симуляция пока не идеальна. Genesis уже делает первые шаги, но впереди ещё много открытий.
- Открытый код: Genesis — это «грассрут-проект», выросший из небольшой команды разработчиков. Он open-source, а значит, сообщество может дорабатывать, улучшать и расширять эту инициативу.
- Робототехника как всеобщее благо: авторы стремятся, чтобы все могли экспериментировать с передовыми алгоритмами. Подход «moonshot для человечества» звучит громко, но это реальный шаг в сторону доступной робототехники.
Что действительно стоит попробовать
- Запустить свои эксперименты в Genesis. Отправляйтесь в репозиторий (ссылки ниже) и посмотрите, насколько легко теперь создавать виртуальные сцены и учить роботов новым навыкам.
- Поэкспериментировать с генерацией 3D. С интеграцией text-to-3D можно мгновенно создавать окружения, предметы и даже фантастические ландшафты, чтобы роботы «повидали мир» прежде, чем они шагнут в наш офис.
- Станьте частью сообщества. Присоединяйтесь к проекту, контрибутите, сообщайте об ошибках, внедряйте свои идеи. Для этого и создан open-source.
Заключительная мысль
Представьте, что ваши роботы годами тренируются в виртуальном «спортивном лагере» за считанные минуты компьютерного времени. И чем больше опыта они получают в этой «Матрице», тем лучше они работают в реальности. Именно в этом суть Genesis и всех новых симуляторов: они помогают роботам учиться быстро, безопасно и эффективно — чтобы потом показать настоящий класс в нашем обычном, «нецифровом» мире.
Репозиторий проекта Genesis
Человеку приготовиться — @HumanReadyTech
Автор: Виталий, человек, который верит в светлое будущее сотрудничества с ИИ (и надеется, что ИИ это оценит).
то очень интересная и перспективная тема, которая касается будущего робототехники и искусственного интеллекта. Вы описали захватывающий сценарий, который подчеркивает важность обучения роботов в виртуальных средах