Der Robotik-Spezialist Generalist AI hat das neue Modell GEN-1 vorgestellt, das einen wichtigen Meilenstein auf dem Weg zu einer universell einsetzbaren physischen KI für praktische Aufgaben darstellt. Das System ist als „Embodied Foundation Model“ konzipiert und wurde auf Basis großskaliger Daten aus realen Interaktionen trainiert. Laut Unternehmensangaben erreicht GEN-1 bei bestimmten Aufgaben eine Erfolgsquote von 99 Prozent und führt diese bis zu dreimal schneller aus als bisherige Systeme. Zudem gilt das Modell als hochgradig dateneffizient: Es benötigt lediglich etwa eine Stunde an roboterspezifischen Daten, um sich auf neue Aufgaben einzustellen. Demonstrationen zeigen Roboter, die über lange Zeiträume autonom Aufgaben wie das Verpacken von Gegenständen oder die Montage von Komponenten ausführen. Das Modell basiert auf dem Vorgänger GEN-0 und erweitert dessen Ansatz durch mehr Rechenleistung sowie neue Trainings- und Inferenzmethoden. Ein zentraler Aspekt ist die Nutzung umfangreicher Daten menschlicher Aktivitäten („Pre-training“), anstatt ausschließlich auf teure Teleoperations-Datensätze zu setzen. Trotz der Fortschritte räumt das Unternehmen ein, dass noch nicht alle Aufgaben produktionsreife Leistungen erbringen und weitere Verbesserungen bei Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit für eine breite Anwendung nötig sind.
via roboticsandautomationnews.com