Boom metrics
НовостиОбщество5 августа 2026 5:46

Нейросеть Kandinsky обучит роботов законам физики

Генеративные модели станут помощниками для разработчиков беспилотных такси и промышленных систем
Источник:kp.ru
Новые модели уже применяет Центр робототехники Сбера для обучения собственных роботов.

Новые модели уже применяет Центр робототехники Сбера для обучения собственных роботов.

Фото: Алексей БУЛАТОВ. Перейти в Фотобанк КП

Российский банк выпустил семейство генеративных моделей Kandinsky WM 1.0. Они обучены генерировать видео, более точно соответствующие законам физики и пригодные для обучения систем Physical AI. Особенно ценны модели будут там, где реальные съемки невозможны или сильно затруднены: они могут генерировать видео редких, сложных или опасных сценариев для тренировки роботов и беспилотного транспорта, сообщает пресс-служба Сбера.

Physical AI или физический ИИ — класс систем искусственного интеллекта, которые способны воспринимать физический мир, понимают его динамику и могут управлять реальными устройствами. В отличие от языковых моделей, для физического ИИ просто нет открытых обучающих данных в достаточном масштабе. Собирать такие данные очень сложно и дорого: нужны устройства, датчики, операторы, контролируемая среда. Автомобиль с камерами и датчиками накапливает порядка 5000 часов записей в год, тогда как современным моделям нужны миллионы часов. А многие редкие и сложные сценарии, например, ДТП, экстремальную погоду, отказы оборудования — вообще нельзя воспроизвести вживую.

По данным разработчиков, создаваемые моделями Kandinsky WM видео длятся около 5 секунд и отражают отдельные действия: манипуляции с предметами (взял, положил, разрезал), дорожные ситуации (перестроение, проезд перекрестка), этапы производственных процессов — базовые «кирпичики», из которых складывается обучение автономных систем. Это первое поколение нейросетей на пути к полноценным моделям мира – системам, способным моделировать развитие сцены во времени и служить симуляторами для обучения и тестирования роботов. Кроме генерации данных, такие нейросети могут выступать основой для систем управления: выученная при генерации видео физическая интуиция, переносится в модели действий роботов.

К ЧИТАТЕЛЯМ

Узнавайте новости первыми, подпишитесь на наш телеграм-канал и канал в МАХ

Обсуждаем новости в нашем канале ВК. Подписывайтесь и оставайтесь на связи

Хотите больше историй и видео? Подпишитесь на наш дзен-канал