Modèles de base Skild AI et robotique
Skild AI construit un modèle de base robotique à usage général, appelé Skild Brain, afin que différents robots puissent partager un système de contrôle appris entre les tâches et le matériel.
Plongée profonde
Fondée en 2023 par les professeurs de la CMU Deepak Pathak et Abhinav Gupta, Skild AI a levé une importante série A (environ 300 millions de dollars) pour une valorisation d'environ 1,5 milliard de dollars, soutenue par des investisseurs dont SoftBank, Lightspeed, Coatue et Jeff Bezos. Sa thèse est que la robotique n'a pas eu le « moment GPT » parce que les modèles étaient étroits et fragiles. Skild entraîne un modèle général de base de robot sur des données énormes et diverses, notamment la simulation, la vidéo sur Internet et la téléopération, afin qu'un seul cerveau puisse contrôler différents modes de réalisation, quadrupèdes, humanoïdes et bras, et s'adapter à de nouvelles tâches et environnements. La société met l'accent sur la robustesse, la généralisation à des scénarios inédits et les capacités émergentes, positionnant Skild Brain comme un middleware indépendant de l'incarnation pour la prochaine vague de robots.
Aperçu technique
L'approche de Skild se concentre sur l'échelle et la diversité des données de formation pour parvenir à une généralisation. En s'entraînant sur de nombreux modes de réalisation de robots et en utilisant une simulation massive parallèlement à des vidéos réelles et Web, le modèle acquiert des compétences sensorimotrices qui sont transférées plutôt que surajustées à une seule machine. Le pari reflète de grands modèles de langage : davantage de données et de paramètres génèrent une robustesse émergente, permettant à la même politique de gérer de nouveaux objets, terrains et perturbations, et de se remettre d'échecs comme une jambe poussée ou une prise glissée.
Impact stratégique
Stratégie du fournisseur
Les feuilles de route des fournisseurs influencent les fonctionnalités que votre équipe peut ensuite créer.
Coût et budget
Les conditions commerciales et les options de déploiement affectent les coûts et les risques à long terme.
Risques et sécurité
Les incitations des entreprises façonnent les défauts des produits, la posture de sécurité et l’ouverture.
L’avenir des modèles de base d’IA et de robotique de Skild
Skild vise à être le « cerveau » multiplateforme sous licence des fabricants de robots, dissociant l'IA du matériel tout comme les systèmes d'exploitation découplaient les logiciels des PC. Attendez-vous à des démos couvrant les humanoïdes, les quadrupèdes et la manipulation, ainsi que des partenariats avec des entreprises de matériel informatique. Le succès dépend de la capacité d’un modèle unique à se généraliser de manière fiable à des environnements réels désordonnés et de la collecte de suffisamment de données incorporées de haute qualité. La concurrence de Physical Intelligence, Figure et Nvidia intensifiera la course à un véritable modèle de base en robotique.
Mise en œuvre dans le monde réel
Un entrepôt et un quadrupède de patrouille exploitent le même Skild Brain, partageant les compétences acquises au lieu de logiciels sur mesure distincts.
Un robot largement formé à la simulation transfère ses capacités de marche et de préhension à une machine réelle sur un terrain inconnu.
Un humanoïde retrouve son équilibre après avoir été bousculé, démontrant la robustesse du modèle aux perturbations physiques.
Une startup de matériel informatique autorise le modèle de base de Skild en tant que « cerveau » de l'IA plutôt que de créer sa propre pile de contrôle à partir de zéro.
Risques et garde-fous
Les annonces de lancement peuvent dépasser la stabilité des flux de production réels.
La tarification des API ou les changements de politique peuvent briser les hypothèses du jour au lendemain.
La dépendance à un seul fournisseur augmente les coûts de verrouillage et de migration.
Feuille de route de mise en œuvre
Évaluez les fournisseurs à l’aide de vos propres tâches et ensembles de données.
Vérifiez les conditions de confidentialité, de sécurité et juridiques avant l’intégration.
Maintenez un plan de secours entre les modèles ou les fournisseurs.
Surveillez les notes de version afin que les modifications de la feuille de route ne surprennent pas les équipes.
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Guide suivant
Modèles de fondations robotiques covariantes
Questions fréquemment posées
What is Skild AI and Robotics Foundation Models?
Skild AI construit un modèle de base robotique à usage général, appelé Skild Brain, afin que différents robots puissent partager un système de contrôle appris entre les tâches et le matériel.
Quel est le produit principal que Skild AI construit ?
Skild AI construit le Skild Brain, un modèle de base unique à usage général destiné à contrôler de nombreux robots différents.
De quelle université sont issus les fondateurs de Skild AI ?
Skild a été cofondée par les professeurs de Carnegie Mellon Deepak Pathak et Abhinav Gupta.
Qu'est-ce que cela signifie que le modèle de Skild soit « indépendant de l'incarnation » ?
Indépendant du mode de réalisation, cela signifie que le même modèle peut être déployé sur de nombreux corps de robot différents.
Quel investisseur individuel de premier plan a soutenu Skild AI ?
Le cycle de financement de Skild comprenait le soutien associé à Jeff Bezos, aux côtés de SoftBank et d'autres.
Quelle analogie Skild utilise-t-il pour décrire son ambition en matière de robotique ?
Skild affirme que la robotique n'a pas eu de « moment GPT » et vise à fournir un modèle général qui débloque de larges capacités.