Сбербанк опубликовал важный документ, который может стать фундаментом для развития отечественной робототехники. Речь идет о техническом отчете Green-VLA, который подробно описывает создание ключевой технологии физического искусственного интеллекта. Специалисты представили методологию работы с моделями Vision-Language-Action, позволяющими машинам понимать окружающий мир, интерпретировать инструкции и превращать их в осмысленные физические действия.
В пресс-службе организации пояснили, что новая разработка построена на основе собственной нейросети GigaChat. В отчете изложен практический подход к обучению систем — от базовой подготовки до тонкой настройки поведения робота в реальных условиях. Фактически это готовая инструкция, которой могут воспользоваться инженеры и исследователи для создания современных робототехнических комплексов разного назначения.
Современные роботы уже умеют многое, однако перед индустрией стоят серьезные вызовы. Ключевыми задачами остаются повышение стабильности работы, обеспечение взаимодействия между разными платформами и выполнение сложных операций, состоящих из множества этапов. Представленная методология предлагает системный подход к решению этих проблем, основанный на четких и проверенных инженерных принципах обучения.
Старший вице-президент банка Андрей Белевцев отметил, что технология VLA становится настоящим «мозгом» физического интеллекта. «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», — подчеркнул он. Компания планирует и дальше делиться своими наработками для поддержки российской экосистемы ИИ.
Важно понимать, что Green-VLA — это не готовый контроллер, который можно просто вставить в любого робота, а открытая методология обучения. Архитектура решения предполагает сначала этап базового предобучения, а затем адаптацию под конкретную систему. Такой подход обеспечивает гибкость и огромный потенциал для масштабирования технологии в самых разных сферах применения.