Сбер представил открытое руководство по созданию архитектуры управления роботами

Ключевыми задачами для их прогресса остаются повышение стабильности, обеспечение кроссплатформенного взаимодействия и выполнение сложных многоэтапных операций, отметили в кредитной организации

МОСКВА, 6 февраля. /ТАСС/. Сбербанк опубликовал технический отчет Green-VLA, посвященный развитию ключевой технологии физического искусственного интеллекта (Physical AI) - моделей Vision-Language-Action (VLA), которые позволяют роботам понимать окружающий мир, интерпретировать инструкции и превращать их в осмысленные физические действия. Об этом сообщила пресс-служба кредитной организации.

Отмечается, что Green-VLA, построенный на основе нейросети GigaChat, описывает практический подход к обучению таких моделей - от базового обучения до настройки поведения робота в реальных условиях. "Это методология, которая может быть использована исследователями и инженерами для создания робототехнических систем", - указано в сообщении.

В Сбере пояснили, что современные роботы демонстрируют широкий спектр возможностей, однако ключевыми задачами для их дальнейшего прогресса остаются повышение стабильности, обеспечение кроссплатформенного взаимодействия и выполнение сложных многоэтапных операций. Green-VLA предлагает системный подход к решению этих задач. Он основан на измеримых и инженерно выверенных принципах обучения систем управления роботов.

"Технология VLA становится "мозгом" физического искусственного интеллекта: Vision Action Language модели превращают зрение и язык в исполняемое действие. Именно такие решения помогли сделать нам собственного ИИ-робота. В Green-VLA мы показываем, как сделать этот слой инженерно надежным - с переносимостью между роботами и выравниванием поведения с помощью обучения с подкреплением, чтобы модель работала не только в демо, но и в воспроизводимых сценариях и бенчмарках. Сбер планирует делиться своими наработками для развития отечественной экосистемы ИИ и робототехники, предоставляя исследователям и инженерам инструмент для создания инновационных решений", - отметил старший вице-президент, руководитель блока "Технологическое развитие" Сбербанка Андрей Белевцев.

Green-VLA позиционируется как открытая методология обучения, а не готовый универсальный контроллер для роботов. Архитектура решения предполагает этап базового предобучения с последующей адаптацией к целевой роботизированной системе, что определяет его гибкость и потенциал для масштабирования.