Tak Tesla trenuje swojego humanoidalnego robota Optimus

Jak nauczyć robota opanowania tysięcy złożonych ludzkich zadań, bez konieczności każdorazowego pokazywania ich przez ludzi? Tesla ma na to futurystyczną odpowiedź: cyfrowe sny i syntetyczne dane treningowe.

Ograniczenia klasycznych metod treningu robotyki

Do tej pory humanoidalne roboty uczą się głównie przez teleoperację: człowiek zakłada kombinezon z czujnikami i demonstruje ruchy, które robot naśladuje. Jednak ta metoda jest niezwykle czasochłonna, kosztowna i mało skalowalna. Żaden człowiek nie może nauczyć robota każdego możliwego scenariusza – od składania koszuli po gotowanie – pojedynczo. Właśnie tutaj wkracza Tesla.

Cyfrowe sny zamiast rzeczywistych demonstracji

Elon Musk potwierdził niedawno, że Optimus nie jest szkolony wyłącznie przez fizyczne ćwiczenia, lecz przez syntetycznie wygenerowane światy danych. Tesla generuje fotorealistyczne filmy przy użyciu AI, w których robot ćwiczy zadania takie jak „składanie koszul” czy „nalewanie płynów” wirtualnie – tysiące razy, bez poruszenia ani jednego serwomechanizmu.

Zasada:

Nauka fizyki – AI jest zasilane rzeczywistymi danymi ruchowymi robota, aby zrozumieć jego stawy, uchwyty i sekwencje ruchów.
Generowanie snów – Za pomocą prostych poleceń językowych można symulować nowe zadania, takie jak „nalewanie filiżanki” czy „składanie ręcznika”.
Ekstrakcja ruchów – Modele AI tłumaczą wideo snów na polecenia ruchowe.
Nauka w trybie turbo – Robot trenuje na podstawie tych ogromnych syntetycznych zbiorów danych, aż będzie w stanie samodzielnie wykonać zadanie.

Generalizacja: Wielki przełom

Rezultat: Optimus potrafi przenosić umiejętności na zupełnie nowe sytuacje, których nigdy wcześniej nie widział. Już z jednego rzeczywiście zademonstrowanego zadania mogą powstać dziesiątki nowych działań – od chwytania przez nalewanie po bardziej złożone ruchy.

Dzięki temu Tesla osiąga coś, czego klasyczne symulacje ledwo mogą dokonać: skalowalne uczenie się bez ograniczeń rzeczywistości. Czy to zdeformowane obiekty, takie jak ubrania, czy płyny – dla AI są to po prostu nowe sceny w sieci neuronowej.

Dlaczego to jest kluczowe dla Tesla

Podejście to jest ważne nie tylko dla Optimus, ale także dla Tesli Full Self-Driving (FSD). Oba systemy opierają się na tej samej zasadzie: ogromne ilości syntetycznych danych, aby pokryć również rzadkie scenariusze i przypadki graniczne.

W ten sposób Optimus może w przyszłości nie tylko przejmować proste czynności, ale długoterminowo stać się wszechstronnym pomocnikiem w codziennym życiu i przemyśle. Wykorzystanie cyfrowych snów jest zatem kluczem do ogólnej sztucznej inteligencji w humanoidalnych robotach.

Wniosek

Dzięki temu podejściu Tesla pokazuje, że fizyczny trening sam w sobie to przestarzały model. Prawdziwy przełom dokonuje się dzięki światom treningowym generowanym przez AI, w których Optimus może nauczyć się tego, co w rzeczywistym świecie byłoby niemożliwe. Humanoidalny robot przekracza w ten sposób swoje granice krok po kroku – dzięki cyfrowym snom.