Non sarebbe la prima volta che un robot venga integrato con l’intelligenza artificiale. Ma nel caso di Covariant, e del suo RFM-1, la posta in gioco è alta. E così anche la grandezza dell’LLM che si dovrà adottare per i futuri robot che verranno. Perché più sono complicate le azioni che dovrà svolgere il robot, più sofisticato dovrà essere il modello AI di riferimento.
Vediamo però cosa è capace di fare RFM-1, e cos’ha tanto di speciale.
Covariant, arriva il ChatGPT per i robot: RFM-1
Come riporta Tech Crunch, recentemente Covariant ha annunciato il lancio di RFM-1 (Robotics Foundation Model 1). Per la cronaca, Covariant è una startup fondata nel 2017 da Peter Chen, che ha studiato intelligenza artificiale a Berkeley con Pieter Abbeel, il suo cofondatore e capo scienziato di Covariant.
Particolarità di questo LLM è il fatto di essere prima di tutto il risultato di un’enorme quantità di dati raccolti dall’implementazione della piattaforma Brain AI di Covariant.
In parole povere, Covariant ha costruito l’equivalente robot di un database LLM. Una sorta di ChatGPT per la robotica. Un’ottima occasione per favorire tutte quelle aziende di robotica che sempre di più stanno guardando ai sistemi LLM, anche se al momento solo per scopi generici.
Cosa è in grado di fare RFM-1
Riporta Tech Crunch, per ora il software di Covariant è ampiamente utilizzato su bracci robotici industriali che svolgono una serie di attività familiari di magazzino, compresi lavori come la raccolta dei contenitori. Stando al loro comunicato stampa, RFM-1:
“[…] fornisce ai robot la capacità di ragionare simile a quella umana, rappresentando la prima volta che l’intelligenza artificiale generativa è riuscita a fornire ai robot commerciali una comprensione più profonda del linguaggio e del mondo fisico”.
In pratica non esegue all’infinito la stessa azione, col rischio di intoppare nel caso di novità o deviazioni. Covariant vuole evitare di dover riprogrammare continuamente il sistema, per questo RFM-1 punta a proporre per le aziende robotiche un metodo nuovo e più naturale per interagire con il robot.
Ad oggi la piattaforma si presenta come un campo di testo. Inserisci un comando di testo come “prendi la mela” digitando o usando la voce. Il sistema utilizza i suoi dati di addestramento per identificare l’oggetto di fronte ad esso che corrisponde maggiormente a quella descrizione.
RFM-1 genera quindi risultati video (simulazioni) per determinare la migliore linea d’azione utilizzando la formazione passata. Dopo, il sistema reagisce agli input con output come “prendi l’oggetto rosso” o anche più semanticamente complessi come “prendi quello che hai messo ai piedi prima di metterti le scarpe“.
Chen afferma che la società prevede che la nuova piattaforma RFM-1 funzionerà con la “maggior parte” dell’hardware su cui è già distribuito il software Covariant.
