Slik trener Tesla sin humanoide Optimus-robot

Hvordan lærer man en robot å mestre tusenvis av komplekse menneskelige oppgaver uten at hver enkelt må demonstreres av mennesker? Tesla har et futuristisk svar på dette: digitale drømmer og syntetiske treningsdata.

 

Begrensninger ved klassiske robottreningmetoder

Så langt lærer humanoide roboter hovedsakelig gjennom teleoperasjon: Et menneske bærer en sensor-drakt og utfører bevegelser som roboten imiterer. Men denne metoden er ekstremt tidkrevende, kostbar og knapt skalerbar. Ingen kan lære en robot hvert tenkelige scenario – fra å brette en skjorte til å lage mat – individuelt. Det er her Tesla kommer inn.

 

Digitale drømmer i stedet for reelle demonstrasjoner

Elon Musk bekreftet nylig at Optimus ikke bare trenes gjennom fysiske øvelser, men gjennom syntetisk genererte dataverden. Tesla genererer fotorealistiske videoer ved hjelp av KI, der roboten virtuelt øver på oppgaver som "brette skjorter" eller "helle væsker" – tusenvis av ganger uten å bevege en eneste servo.

Prinsippet:

1. Lære fysikk – KI mates med ekte bevegelsesdata fra roboten for å forstå dens ledd, grep og bevegelsesforløp.

2. Skape drømmer – Med enkle språkinnganger kan nye oppgaver simuleres, som "helle en kopp" eller "brette et håndkle".

3. Ekstrahere bevegelser – KI-modeller oversetter drømmevideoene til motoriske kommandoer.

4. Lære i turbo-modus – Roboten trener basert på disse enorme kunstige datasett til den kan utføre oppgaven selvstendig.

 

Generalisering: Det store gjennombruddet

Resultatet: Optimus kan overføre ferdigheter til helt nye situasjoner som den aldri har sett før. Fra en enkelt reell demonstrert oppgave kan dusinvis av nye handlinger oppstå – fra å gripe til å helle til mer komplekse bevegelser.

Dermed oppnår Tesla noe som klassiske simuleringer knapt kan: skalerbar læring uten virkelighetens begrensninger. Enten det er deformbare objekter som klær eller væsker – for KI er de bare nye scener i det nevrale nettet.

 

Hvorfor dette er avgjørende for Tesla

Tilnærmingen er ikke bare viktig for Optimus, men også for Teslas Full Self-Driving (FSD). Begge systemene er basert på det samme prinsippet: enorme mengder syntetiske data for også å kunne dekke sjeldne scenarier og edge cases.

Slik kan Optimus i fremtiden ikke bare overta enkle håndgrep, men på lang sikt bli en allsidig hjelper i hverdagen og industrien. Bruken av digitale drømmer er dermed en nøkkel til generell kunstig intelligens i humanoide roboter.

 

Konklusjon

Med denne tilnærmingen viser Tesla at fysisk trening alene er en utdøende modell. Det virkelige spranget oppnås gjennom KI-genererte treningsverdener, der Optimus kan lære det som ville vært umulig i den virkelige verden. Den humanoide roboten vokser slik steg for steg utover sine grenser – takket være digitale drømmer.