Роботы с памятью на ошибки: нейросеть и RAG меняют работу машин

Международная команда исследователей представила инновационную платформу для взаимодействия человека и робота, основанную на трансформерной архитектуре и технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Новая система позволяет роботам практически мгновенно обучаться на собственных ошибках и адаптироваться к меняющимся условиям, что, по данным Scientific Reports, открывает новые горизонты для совместной работы человека и автоматизированных систем в промышленности.

Комбинация алгоритмов RAG с трансформерными нейросетями обеспечивает роботам доступ к актуальным данным в реальном времени и возможность быстро корректировать свои действия, опираясь на анализ прошлых просчётов. Ключевое преимущество разработки — механизм самообучения, направленный на предотвращение повторных ошибок.

Виртуальные испытания подтвердили эффективность новации: длительность операций сократилась на 28,5%, а количество сбоев уменьшилось на 60,2%. Платформа рассматривается как значимый шаг к реализации концепции "Индустрия 5.0", предполагающей не только автоматизацию, но и высокий уровень адаптивности робототехнических систем.

При этом авторы разработки отмечают, что остаются вызовы — масштабируемость, необходимость индивидуальной настройки процессов обучения и решение этических вопросов.