Mistral представила Robostral Navigate — 8B-модель для управления роботами с одной камерой

Mistral представила Robostral Navigate, свою первую модель ИИ для навигации роботов. 8B-параметрическая модель предназначена для управления роботами в сложных средах и, по заявлению компании, использует только одну RGB-камеру без дополнительных датчиков глубины. На бенчмарке R2R-CE (Room-to-Room in Continuous Environments) модель достигает 79,4% успешных навигаций, что, как утверждает Mistral, превосходит как лучшие однокамерные методы, так и системы, использующие датчики глубины или несколько камер. Robostral Navigate была разработана полностью внутри компании и обучена исключительно в симулированных средах на 400 000 записанных траекториях в 6 000 различных виртуальных пространствах. Модель совместима с колёсными, шагающими и летающими роботами.

Задача навигации в незнакомых средах остаётся одной из ключевых проблем робототехники. Традиционные подходы часто требуют дорогих датчиков глубины (LiDAR, стереокамеры) или нескольких камер, что увеличивает стоимость и сложность роботов. Robostral Navigate демонстрирует, что эффективная навигация возможна с минимальным сенсорным оснащением — только одна камера, которая есть у большинства роботов. Это потенциально может снизить порог входа для разработки автономных роботов, особенно в потребительском и исследовательском сегментах. Однако что модель была обучена только в симуляции, и её перенос в реальный мир может потребовать дополнительной адаптации. Mistral пока не раскрыла планы по доступности модели для разработчиков.

Компания видит навигацию как основу для универсальной робототехники и намерена продолжать улучшать модель. Эксперименты с обучением с подкреплением (reinforcement learning) уже повысили успешность на 3,2 процентных пункта, и, по словам Mistral, «мы уверены, что больше тренировок и экспериментов продолжат увеличивать этот показатель». Плато пока не наблюдается. Robostral Navigate представляет собой пример растущего тренда: крупные компании в области ИИ, такие как Mistral, всё активнее внедряются в робототехнику, используя свои наработки в языковых и визуальных моделях для решения практических задач. Если модель будет выпущена и подтвердит свою эффективность в реальных условиях, она может стать важным шагом к более дешёвым и доступным автономным роботам.