MORPHI на WRC: революция воплощённого мозга в длительных задачах робота
По словам разработчиков, за демонстрацией стоит новая архитектура MoRA (MORPHI Reasoning and Autonomy), построенная на принципе Agentic-Native. В традиционных системах используется связка из высокоуровневой когнитивной модели (System 2) и стратегической модели (System 1), при этом вся ответственность за планирование и память лежит на «мозге». MORPHI переносит часть этих функций в исполняющий уровень. Её System 1 умеет работать с целью, ведёт многоуровневую память и осознаёт прогресс задачи, а к System 2 обращается лишь при необходимости.
Ключевая идея — сместить интеллект из верхнего уровня вниз, чтобы робот не ждал команд на каждом шаге. Это повышает и скорость реакции, и надёжность. Кроме того, компания делает ставку на качественные данные. MORPHI использует собственную систему сбора данных MORPHI Sense Kit, которая позволяет получать точные траектории даже в сложных условиях, и собирает информацию в реальных коммерческих помещениях — отелях и апартаментах. Сейчас накоплено 30 тысяч часов реальных данных, к концу года планируется довести их до 150–200 тысяч. Именно такие данные должны обеспечить масштабирование и появление scaling law в воплощённом интеллекте.
Таким образом, MORPHI пытается выстроить системное преимущество, связывая модель, аппарат и данные. Пока другие гонятся за эффектными одиночными демонстрациями, этот стартап делает ставку на длительные автономные сценарии — то, что действительно нужно роботам в доме и на производстве.
Источник: www.qbitai.com
Поделиться