Моделирование окружающего мира ускоряет обучение роботов
Машины учатся не только на ошибках, но и на миллионах виртуальных жизней, прожитых за секунды. Когда робот может тысячу раз уронить чашку в симуляции, прежде чем взять её в реальности, стирается грань между цифровым миром и физическим. Моделирование окружающего мира даёт искусственному интеллекту возможность тренироваться без риска, ускоряя его выход в повседневную жизнь.
Технология моделирования окружающего мира становится ключевым прорывом в области воплощенного ИИ на WAIC 2026, позволяя роботам обучаться сложным задачам в виртуальной среде. Более 200 компаний демонстрируют свои новейшие продукты, подчёркивая достижения в этой области. На выставочной площадке роботы показали бытовые задачи: от складывания одежды до приготовления кофе. В основе этих возможностей лежат модели, создающие виртуальные среды для обучения. «Воплощенный ИИ сталкивается с нехваткой данных, а модели мира генерируют практически неограниченное количество сценариев, сокращая разрыв между симуляцией и реальностью», — сказал Хуан Гуань, участник WAIC.
По мере того как ИИ переходит в физический мир, роботам требуются огромные объёмы данных. Модели мира воспроизводят физику и создают интерактивные виртуальные среды, позволяя роботам приобретать навыки через моделирование. По словам другого экспонента, технология позволяет свободно изменять объекты и среду, делая обучение более эффективным и адаптируемым.
WAIC 2026 проходит в Шанхае с 17 по 20 июля под девизом «Партнёрство в области ИИ для светлого будущего». В мероприятии участвуют более 1100 предприятий, представлено свыше 3000 продуктов и технологий, включая более 300 мировых премьер.
Как передаёт CCTV+. Моделирование окружающего мира становится мостом, который позволит роботам выйти из лабораторий в наши дома и на рабочие места.
