Takto Tesla trénuje svého humanoidního robota Optimus

Jak naučit robota zvládat tisíce složitých lidských úkolů, aniž by každý musel být předveden lidmi? Tesla má na to futuristickou odpověď: digitální sny a syntetická tréninková data.

Limity klasických metod výcviku robotů

Dosud se humanoidní roboti učí především pomocí teleoperace: Člověk nosí senzorový oblek a předvádí pohyby, které robot napodobuje. Tento postup je však extrémně časově náročný, drahý a těžko škálovatelný. Žádný člověk nemůže naučit robota každý myslitelný scénář – od skládání košile po vaření – jednotlivě. Právě zde přichází na řadu Tesla.

Digitální sny místo reálných demonstrací

Elon Musk nedávno potvrdil, že Optimus není trénován pouze fyzickými cvičeními, ale také pomocí synteticky vytvořených datových světů. Tesla generuje fotorealistická videa pomocí AI, ve kterých robot virtuálně cvičí úkoly jako „skládání košil“ nebo „nalévání tekutin“ – tisíckrát, aniž by pohnul jediným servem.

Princip:

Učení fyziky – AI je krmena skutečnými pohybovými daty robota, aby porozuměla jeho kloubům, úchopům a pohybovým sekvencím.
Vytváření snů – Jednoduchými hlasovými vstupy lze simulovat nové úkoly, například „nalít šálek“ nebo „složit ručník“.
Extrahování pohybů – AI modely překládají videa snů do motorických příkazů.
Učení v turbo režimu – Robot trénuje na základě těchto obrovských umělých datových sad, dokud úkol nedokáže vykonat samostatně.

Generalizace: Velký průlom

Výsledek: Optimus dokáže přenést schopnosti na zcela nové situace, které nikdy předtím neviděl. Již z jednoho reálně demonstrovaného úkolu může vzniknout desítky nových činností – od uchopení přes nalévání až po složitější pohyby.

Tím Tesla dosahuje něčeho, co klasické simulace sotva zvládnou: škálovatelné učení bez omezení reality. Ať už deformovatelné objekty jako oblečení nebo tekutiny – pro AI jsou to jednoduše nové scény v neuronové síti.

Proč je to pro Tesla rozhodující

Přístup je důležitý nejen pro Optimus, ale také pro Teslovu Full Self-Driving (FSD). Oba systémy jsou založeny na stejném principu: obrovské množství syntetických dat, aby pokryly i vzácné scénáře a okrajové případy.

Tak by mohl Optimus v budoucnu nejen převzít jednoduché úkony, ale dlouhodobě se stát všestranným pomocníkem v každodenním životě i průmyslu. Použití digitálních snů je tak klíčem k obecné umělé inteligenci v humanoidních robotech.

Závěr

Tímto přístupem ukazuje Tesla, že fyzický trénink sám o sobě je zastaralý model. Skutečný pokrok je možný díky tréninkovým světům generovaným umělou inteligencí, ve kterých se Optimus může naučit to, co by bylo v reálném světě nemožné. Humanoidní robot tak postupně překračuje své hranice – díky digitálním snům.