Конечно у нас любят повторять мантру «в России ничего своего не делают», но Сбер тихо строит собственную робототехнику.
Команда Центра робототехники Сбера разработала систему Green-VLA – это архитектура управления роботами класса Vision-Language-Action. Проще говоря, нейросеть, которая позволяет роботу видеть окружающий мир, понимать команды на человеческом языке и превращать их в реальные действия.
Причём речь не о красивом демо. Робот под управлением Green-VLA уже показывал стабильную работу более 10 часов подряд, выполняя задачи без сбоев.
Что особенно радует и привлекает, так это сам подход.
Раньше под каждого робота писали отдельный код. Сбер делает единую «систему управления«, которую можно переносить между разными типами машин, от манипуляторов до гуманоидных платформ.
Модель обучали на веб-данных, тысячах часов демонстраций с реальных роботов и дорабатывали через reinforcement learning (метод машинного обучения, при котором система учится через опыт: пробует действие → получает награду или штраф → постепенно понимает, что работает лучше).
В итоге робот начинает понимать естественные инструкции и сам планирует последовательность действий. Так же Сбер раскрыл характеристики антропоморфного робота собственной разработки.
И важная деталь:
это не лицензированная сборка из чужих технологий, а собственная разработка, от электроники до софта. Многие компоненты, включая системы питания и управления приводами, инженерам пришлось проектировать самостоятельно.
По крайней мере Сбербанк так утверждает. B это очень хочется верить, что именно так все и есть, а не купили микросхему в Китае, впаяли под Елабугой транзистор и поставили метку «made in Russia».
Более того, часть проекта выложили в open source: веса модели и код доступны разработчикам.
Ирония ситуации в том, что пока половина интернета обсуждает «гуманоидов Tesla», в России уже строят собственный стек Physical AI – мозги для будущих роботов.
И делают это не стартапы из гаража, а крупнейший банк и одна из сильнейших и технологичных команд страны.
Мы писали, что в России многие компании сделали ставку не на публичные версии аналогв чата GPT, а стараются делать более прикладные вещи. Так как это менее затратно и более бизнес ориентированно.
Иногда технологические истории выглядят именно так:
без шума, но с очень серьёзными последствиями. Пожелаем ребятам удачи.
Источники: Сбербанк-1, 2, Github
Подпишись: Капиталистический Ватник
