Ученые представили новую платформу для взаимодействия между человеком и роботом, которая основана на архитектуре трансформеров и технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG). Эта инновационная разработка наделяет машины способностью обучаться на собственных ошибках и практически мгновенно адаптировать свои действия в зависимости от ситуации.
Исследователи создали передовую методологию для организации совместной работы людей и роботизированных систем в промышленных условиях, сообщает МК. В основе системы лежит комбинация технологии RAG и специальных трансформерных нейросетей. Такая архитектура обеспечивает роботам не только доступ к актуальной информации в режиме реального времени, но и дает им возможность гибко корректировать свои действия, о чем говорится в публикации журнала Scientific Reports.
Предложенный метод позволяет автоматизированным системам анализировать допущенные ошибки и оперативно изменять свое поведение, что является критически важным для производственных циклов. Ключевой элемент системы — это механизм обучения на основе анализа прошлых недочетов, который предназначен для изучения погрешностей и предотвращения их повторения. Пилотные испытания в виртуальной среде показали значительное улучшение: длительность операций сократилась на 28,5%, а частота сбоев уменьшилась на 60,2%.
Новая разработка играет важную роль для перехода к концепции «Индустрия 5.0», где главными требованиями являются адаптивность и гибкость. Авторы исследования отмечают, что, несмотря на впечатляющие результаты, существуют технологические барьеры, включая проблемы с масштабированием системы, необходимость персонализации обучения для каждого конкретного случая, а также этические аспекты, связанные с автономным принятием решений машинами.