Firma AMD zdaje się być utwierdzona w przekonaniu, że pierwszy przełom związany ze sztuczną inteligencją dokonał się w chmurze – gdzie modele nauczyły się odpowiadać na pytania, tworzyć obrazy i generować kod – a kolejny ma nastąpić w świecie fizycznym: AI zaczyna obserwować otoczenie, rozumieć polecenia i przekładać je na działania maszyn. Eksperymentowanie z takimi rozwiązaniami nie musi już jednak wymagać rozbudowanego laboratorium ani infrastruktury centrum danych. Model łączący analizę obrazu i języka ze sterowaniem robotem można uruchomić lokalnie nawet na MiniPC wyposażonym w procesor AMD Ryzen AI Max+ 395. Specjalnie przeprowadzony eksperyment pokazuje możliwości takiego rozwiązania.
MiniPC może pełnić funkcję mini-laboratorium, w którym odpowiedzią sztucznej inteligencji nie jest tekst ani obraz, lecz zaplanowane działanie maszyny
Takie stanowisko oparte na MiniPC pozwala obserwować, jak AI rozpoznaje przedmioty, interpretuje instrukcję wydaną zwykłym językiem i planuje kolejne ruchy ramienia robotycznego. Na jednym kompaktowym komputerze można eksperymentować z wieloetapowymi zadaniami i zachowaniem różnych konstrukcji robotów w środowisku symulacyjnym, bez wysyłania obrazu i danych do chmury. Dzięki temu fizyczna AI staje się bardziej dostępna dla uczelni, startupów i mniejszych zespołów rozwijających własne koncepcje robotyczne – MiniPC może pełnić funkcję mini-laboratorium, w którym odpowiedzią sztucznej inteligencji nie jest tekst ani obraz, lecz zaplanowane działanie maszyny.
Firma zwraca uwagę, że robot funkcjonujący w prawdziwym świecie przypomina jednak bardziej cyfrowy organizm niż pojedynczy komputer: potrzebuje mózgu, który postrzega i planuje, kręgosłupa przesyłającego informacje, stawów wykonujących ruch oraz zmysłów zbierających dane z otoczenia. Każda z tych funkcji wymaga innego rodzaju układów, od CPU koordynujących pracę systemu oraz GPU i NPU obsługujących AI po adaptacyjne układy SoC i FPGA działające przy czujnikach i mechanizmach robota. AMD rozwija technologie dla całego takiego „ciała”: Kria AI może pełnić funkcję mózgu, układy Versal odpowiadać za jego komunikacyjny kręgosłup, Zynq pracować w stawach i chwytakach, a Spartan przy sensorach. Eksperyment na biurku staje się w ten sposób pierwszym krokiem od AI działającej na ekranie do maszyn, które potrafią postrzegać rzeczywisty świat i reagować na zachodzące w nim zdarzenia.
Szczegóły eksperymentu i możliwości mini-laboratorium dostępne są na blogu AMD
Nauczenie robota, by „postawił miskę na talerzu i włożył do niej ser śmietankowy”, wymagało kiedyś całego stosu procesorów graficznych z centrum danych, stojących za robotem. W tym wpisie na blogu pokazujemy, jak nowoczesny model wizja-język-działanie (VLA) o nazwie MolmoAct2 potrafi przeanalizować scenę, odczytać instrukcję sformułowaną prostym językiem angielskim i sterować ramieniem robota w celu wykonania zadania — a wszystko to na jednym mini-komputerze AMD Ryzen AI Max+ 395 „Strix Halo” z pakietem oprogramowania ROCm. Bez chmury, bez zewnętrznego akceleratora — wystarczy kompaktowe urządzenie postawione na biurku.
AMD
Szczegóły widocznego powyżej eksperymentu, w którym MiniPC z AMD Ryzen AI Max+ 395 lokalnie obsługuje model analizujący obraz, rozumiejący polecenia i planujący ruchy robota, przedstawia materiał na blogu AMD ROCm.
0 komentarzy