Sådan træner Tesla sin humanoide Optimus-robot

Hvordan lærer man en robot at mestre tusindvis af komplekse menneskelige opgaver uden at hver eneste skal demonstreres af mennesker? Tesla har et futuristisk svar på dette: digitale drømme og syntetiske træningsdata.

Begrænsninger ved klassiske robottræningsmetoder

Hidtil lærer humanoide robotter primært gennem teleoperation: En person bærer en sensor-dragt og demonstrerer bevægelser, som robotten efterligner. Men denne metode er ekstremt tidskrævende, dyr og næppe skalerbar. Ingen kan lære en robot hvert tænkeligt scenarie – fra at folde en skjorte til at lave mad – enkeltvis. Det er præcis her, Tesla kommer ind i billedet.

Digitale drømme i stedet for reelle demonstrationer

Elon Musk bekræftede for nylig, at Optimus ikke kun trænes gennem fysiske øvelser, men gennem syntetisk skabte dataverden. Tesla genererer fotorealistiske videoer ved hjælp af AI, hvor robotten virtuelt øver opgaver som „at folde skjorter“ eller „at hælde væsker op“ – tusindvis af gange uden at bevæge en eneste servo.

Princippet:

Lære fysik – AI'en fodres med ægte bevægelsesdata fra robotten for at forstå dens led, greb og bevægelsesmønstre.
Skabe drømme – Med simple stemmekommandoer kan nye opgaver simuleres, som for eksempel „at hælde en kop op“ eller „at folde et håndklæde“.
Ekstrahere bevægelser – AI-modeller oversætter drømmevideoerne til motoriske kommandoer.
Lære i turbo-tilstand – Robotten træner baseret på disse enorme kunstige datasæt, indtil den kan udføre opgaven selvstændigt.

Generalisering: Det store gennembrud

Resultatet: Optimus kan overføre færdigheder til helt nye situationer, som den aldrig har set før. Fra en enkelt virkelig demonstreret opgave kan der opstå dusinvis af nye handlinger – fra at gribe til at hælde og til mere komplekse bevægelser.

Dermed opnår Tesla noget, som klassiske simulationer knap kan levere: skalerbar læring uden realitetens begrænsninger. Uanset om det er deformérbare objekter som tøj eller væsker – for AI'en er det blot nye scener i det neurale netværk.

Hvorfor det er afgørende for Tesla

Tilgangen er ikke kun vigtig for Optimus, men også for Teslas Full Self-Driving (FSD). Begge systemer er baseret på det samme princip: enorme mængder syntetiske data for også at kunne dække sjældne scenarier og kanttilfælde.

Således kunne Optimus i fremtiden ikke kun overtage simple håndgreb, men på lang sigt blive en alsidig hjælper i hverdagen og industrien. Anvendelsen af digitale drømme er dermed en nøgle til generel kunstig intelligens i humanoide robotter.

Konklusion

Med denne tilgang viser Tesla, at fysisk træning alene er en forældet model. Det sande spring opnås gennem KI-genererede træningsverdener, hvor Optimus kan lære, hvad der ville være umuligt i den virkelige verden. Den humanoide robot vokser således skridt for skridt ud over sine grænser – takket være digitale drømme.