Ученые Института искусственного интеллекта AIRI сделали доступной Action-модель Vintix, которая предназначена для управления промышленными роботами и автоматизации производственных процессов.

Action-модели представляют собой разновидность ИИ-моделей, которые реагируют действиями на поступающую извне информацию. Такие системы востребованы в ситуациях, когда необходим контроль поведения объектов.

Главное отличие Vintix заключается в подходе ее проектирования: вместо узконаправленного обучения решению отдельных задач разработчики создали систему, способную воспроизводить и развивать алгоритмы принятия решений автоматически. Благодаря этому модель способна самостоятельно совершенствовать свою работу даже при минимальной обратной связи от человека.

Модель обладает высокой эффективностью обработки данных. Vintix обрабатывает втрое больший объем информации по сравнению с зарубежными аналогами, такими как JAT от Hugging Face и GATO от Google DeepMind. Помимо этого, она демонстрирует способность к самостоятельной коррекции ошибок и повышению производительности, сохраняя устойчивость перед искажениями сигналов и отсутствием полноты данных.

Основой функционирования Vintix является метод In-Context Reinforcement Learning (ICRL). Этот подход позволяет модели адаптироваться к новой задаче непосредственно в процессе выполнения операций, без необходимости повторного обучения. Таким образом, она решает проблемы эффективнее традиционных методов обучения с подкреплением, применяемых в индустрии.

Тестирование показало, что преимущества Vintix наиболее выражены именно в управлении роботизированными системами, демонстрируя средний прирост эффективности порядка 32%, варьирующийся от 20 до 40% в зависимости от конкретного сценария. Менее значимая разница наблюдается в задачах, связанных с поддержанием стабильного движения, — модель показывает улучшение результатов в пределах 12%.

В «Яндексе» указали на важность Vintix для промышленности, отмечая возможность существенного ускорения производственных процессов и уменьшения влияния человеческого фактора на конечный результат. В компании считают, что способность к адаптации и самостоятельному улучшению делает разработку актуальной для широкого круга промышленных предприятий, позволяя сократить затраты на обслуживание и модернизацию оборудования.