i
ДАТАИСТ
Новости · 2026-09-10

Платформа для роботов при поддержке Nvidia: ИИ написал 80% кода и сократил обучение на 99%

@neuronium_ai @neuronium_ai

Стартап General Robotics, получивший инвестиции от Nvidia, представил платформу GRID для обучения роботов. По данным компании, она сокращает ввод робота в эксплуатацию на 99,7%, импорт новых ИИ-моделей — на 99,5%, а перенос навыков между разными типами роботов — на 97,9%. GRID может обучить робота новому навыку за минуты или часы вместо дней, недель и месяцев. Платформа восстанавливает движения по видео в симуляции, сама создаёт данные для обучения, исправляет ошибки моделей и калибровки, а затем переносит навык на реальное оборудование. Более 80% кода самой GRID написали ИИ-агенты.

Обложка: Платформа для роботов при поддержке Nvidia: ИИ написал 80% кода и сократил обучение на 99%

Что умеет GRID

General Robotics разработала GRID как агентную платформу для обучения роботов, которая постоянно улучшает собственные процедуры и сама себя обучает. Компания заявляет, что система позволяет:

сократить ввод робота в эксплуатацию до 99,7%;
уменьшить время импорта новых ИИ-моделей до 99,5%;
ускорить перенос навыка с одного типа робота на другой до 97,9% — например, с роботизированной руки на гуманоидного робота.

По словам компании, благодаря этому роботы осваивают новые навыки за минуты или часы, а не за дни, недели или месяцы.

Генеральный директор и основатель General Robotics Ашиш Капур считает, что последние 50 лет передовые роботизированные системы пытались внедрять примерно одним и тем же способом. По его словам, быстрый прогресс ИИ требует изменить этот подход. Архитектура GRID объединяет знания из робототехники, программного обеспечения, ИИ-моделей, симуляций, данных и оборудования в одной платформе, построенной вокруг ИИ-агентов.

В некоторых случаях GRID обучала робота новому навыку после просмотра одного короткого видео. Платформа:

1выбирала подход к преобразованию видео в симуляцию;
2восстанавливала движение в симуляции;
3самостоятельно создавала данные для обучения;
4обучала новый навык;
5переносила его на робота.

В других случаях GRID обнаруживала и исправляла проблемы в существующих ИИ-моделях и калибровке оборудования. General Robotics называет этот подход Auto-Engineering.

99,7%сокращение ввода робота в эксплуатацию
99,5%сокращение времени импорта ИИ-моделей
97,9%ускорение переноса навыка
10–15 минутвремя последующих задач

Четыре обвязки для роботов

В General Robotics объясняют устройство GRID через аналогию с агентами для программирования. Такие агенты стали эффективнее после того, как получили доступ к репозиториям, обратную связь от выполнения, возможность пересматривать собственные действия и объективную оценку по тестам, компиляторам и бенчмаркам.

Для физического ИИ компания создала четыре аналогичные программные обвязки:

первая получает описание морфологии и калибровки конкретного робота;
вторая собирает симуляции для обучения;
третья создаёт навыки;
четвёртая разворачивает новые навыки и проверяет их на реальном оборудовании в реальном мире.

GRID обучается и ускоряет работу рекурсивно. Первая задача занимала несколько часов, но каждый цикл оставлял после себя готовые артефакты:

калибровки;
трекеры;
исправления управления;
каталогизированные сбои.

Благодаря этому следующие навыки на той же платформе удавалось разворачивать всего за 10–15 минут.

Где уже работает платформа

General Robotics сообщает, что GRID уже развернули у крупного производителя автомобилей в США, крупнейшего в мире оператора портов, ведущего производителя нефти и газа, а также в нескольких государственных учреждениях.

Компания утверждает, что значительная часть стоимости, сложности и сроков внедрения роботов связана именно с обучением. Новая платформа должна заметно ускорить этот этап. В своём блоге General Robotics также указывает, что возможностей для роботов становится больше, а дефицитом остаются знания о том, как надёжно внедрять их в работу.

Кто создал General Robotics

Ашиш Капур уже заявлял о подобных подходах. Ранее он руководил подразделением робототехники и автономных систем Microsoft и создал AirSim — симулятор, на котором обучалась значительная часть исследовательского сообщества в области автономных систем.

В 2023 году Капур основал компанию под названием Scaled Foundations. На начальном этапе её финансировали Khosla Ventures и E14. В мае 2025 года компания сменила название на General Robotics, после чего среди её инвесторов появились Nvidia, Construct Capital, Shorooq и Valo Ventures.

В апреле в компанию вложила средства Accenture и включила GRID в своё направление, связанное с производством и логистикой.

General Robotics использует собственную технологию внутри компании: более 80% кода GRID написали ИИ-агенты.

Источник

Ежедневные новости об ИИ

Каждый день отбираем важные новости об ИИ и рассказываем главное — без хайпа и воды. Если хотите понимать, что происходит в ИИ раньше остальных, — подписывайтесь.

Только важное — каждый день

В Telegram