နောက်ဆုံးအပ်ဒိတ်- ဇွန်လ 12 ရက်၊ 2026

စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး ရိုဘော့တစ်နည်းပညာတွင် ပါဝင်သော AI- မြင်ကွင်း-ဘာသာစကား-လုပ်ဆောင်ချက် မော်ဒယ်များသည် ရိုဘော့ပရိုဂရမ်းမင်းကို မည်သို့ပြောင်းလဲစေသည်

ပေါင်းစပ်ထားသော AI ဆိုသည်မှာ ၎င်း၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို အာရုံခံကိရိယာများမှတစ်ဆင့် သိရှိနားလည်ခြင်း၊ မြင်တွေ့ရသည့်အရာများကို ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းနှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်ချက်များကို စုစည်းထားသော မော်ဒယ်တစ်ခုတည်းအတွင်း ထုတ်ပေးသည့် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာဉာဏ်ရည်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ စက်ရုံရိုဘော့တစ်တွင်၊ ၎င်းသည် အရေးကြီးသည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် အမြင်အာရုံ-ဘာသာစကား-လုပ်ဆောင်ချက် (VLA) မော်ဒယ်သည် နှုတ်ဖြင့်ညွှန်ကြားချက်ကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ခြင်း၊ မရင်းနှီးသောအစိတ်အပိုင်းကို ဖော်ထုတ်နိုင်ခြင်းနှင့် တစ်ကြောင်းချင်းစီ ပရိုဂရမ်းမင်းမပါဘဲ ကိုင်တွယ်မှုအစီအစဉ်ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ၂၀၂၆ ခုနှစ်အထိ၊ သုတေသနပလက်ဖောင်းများစွာသည် ဓာတ်ခွဲခန်းသရုပ်ပြမှုများမှ အစောပိုင်းစက်မှုလုပ်ငန်းစမ်းသပ်ချက်များအဖြစ်သို့ ကူးပြောင်းခဲ့ပြီး အင်ဂျင်နီယာများသည် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသော အလိုအလျောက်စနစ်အကြောင်း မည်သို့စဉ်းစားပုံကို ပြန်လည်ပုံဖော်ခဲ့ကြသည်။ humanoid robots၊ သွက်လက်သောလက်များ၊ ခြေလေးချောင်းရှိသော robots နှင့် ပေါင်းစပ်ထားသော AI အချက်အလက်စုဆောင်းမှုဆိုင်ရာ EVST ၏ ထုတ်ကုန်အဆင့် ဦးတည်ချက်အတွက် ကြည့်ပါ။ EVST ပေါင်းစပ် AI ဖြေရှင်းချက်များ.

နောက်ဆုံးအပ်ဒိတ်- ဇွန်လ 12 ရက်၊ 2026

-

ရိုဘော့ ပရိုဂရမ်းမင်း၏ ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်- Teach Pendant မှ Foundation Model များအထိ

စက်ရုံရိုဘော့ ပရိုဂရမ်းမင်းသည် မှတ်မိနိုင်သော မျိုးဆက်လေးဆက်ကို ဖြတ်သန်းခဲ့ပြီး မျိုးဆက်တစ်ခုစီတွင် မတူညီသော စွမ်းရည်နှင့် မတူညီသော ကန့်သတ်ချက်များ ရှိသည်။

ပထမမျိုးဆက်သည် teach pendant ပေါ်တွင် လည်ပတ်ခဲ့သည်။ အင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးသည် စက်ရုပ်ကို ဝင်ရိုးအလိုက် waypoint တစ်ခုစီသို့ ရွေ့လျားစေပြီး အနေအထားများကို မှတ်တမ်းတင်ကာ ထိန်းချုပ်ကိရိယာတွင် သိမ်းဆည်းထားသော ရွေ့လျားမှုပရိုဂရမ်တစ်ခုထဲသို့ စုစည်းခဲ့သည်။ လိုင်းပြောင်းလဲမှုတစ်ခုပြီးနောက် လမ်းကြောင်းကို ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်းသည် waypoint တိုင်းကို ကိုယ်တိုင်ပြန်လည်သင်ကြားပေးခြင်းဟု ဆိုလိုသည်။ ပမာဏများပြားသော၊ ပုံသေဂျီသြမေတြီထုတ်လုပ်မှု (ဥပမာ မော်တော်ကားကိုယ်ထည်ဂဟေဆော်ခြင်း) အတွက် ဤနည်းလမ်းသည် ကောင်းစွာအလုပ်လုပ်ခဲ့သည်။ ထုတ်ကုန်မကြာခဏပြောင်းလဲရန် လိုအပ်သည့် မည်သည့်အရာအတွက်မဆို ၎င်းသည် ကုန်ကျစရိတ်များသည်။

RoboDK၊ KUKA.Sim နှင့် ABB RobotStudio ကဲ့သို့သော အော့ဖ်လိုင်းပရိုဂရမ်းမင်း (OLP) ကိရိယာများသည် ၁၉၉၀ ပြည့်လွန်နှစ်များတွင် ရောက်ရှိလာခဲ့ပြီး အင်ဂျင်နီယာများအား 3D CAD ပတ်ဝန်းကျင်တွင် ရိုဘော့လမ်းကြောင်းများကို သတ်မှတ်နိုင်စေခဲ့ပြီး မတူညီသော ထိန်းချုပ်ကိရိယာအမှတ်တံဆိပ်များအတွက် ကုဒ်ကို ပြီးနောက် လုပ်ဆောင်နိုင်စေခဲ့သည်။ စနစ်ထည့်သွင်းချိန်သည် ရက်များမှ နာရီအထိ ကျဆင်းသွားပြီး ပထမဆုံး ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ လည်ပတ်မှုမတိုင်မီ လမ်းကြောင်း အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ခဲ့သည်။ ပုံစံတူပြုလုပ်ထားသော မော်ဒယ်နှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ တပ်ဆင်မှုအကြား ကွာဟချက် (ချိန်ညှိမှုအမှား၊ ကြိုးတွဲကျခြင်း၊ တပ်ဆင်မှုခံနိုင်ရည်ရှိမှု) သည် အမြဲတမ်း နာကျင်မှုအချက်တစ်ခု ဖြစ်နေဆဲဖြစ်သော်လည်း OLP သည် ယနေ့ခေတ် ထုတ်လုပ်မှုဆဲလ်အများစုအတွက် စံချဉ်းကပ်မှုအဖြစ် ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။

ကျွမ်းကျင်မှုစာကြည့်တိုက်များသည် တတိယလှိုင်းအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။ ရောင်းချသူများနှင့် ပေါင်းစပ်သူများသည် ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်သော ရွေ့လျားမှုဆိုင်ရာ မူလအစများ၊ bin-pick ကျွမ်းကျင်မှု၊ peg-in-hole insertion ကျွမ်းကျင်မှု၊ seam-weld ကျွမ်းကျင်မှုတို့ကို ထုပ်ပိုးထားပြီး ၎င်းတို့ကို အစမှ ပြန်လည်ပရိုဂရမ်မရေးဘဲ parameter များဖြင့် configure လုပ်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် Vision-guided bin picking သည် လပေါင်းများစွာကြာသော custom project မှ configurable module သို့ ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ သို့သော် ကျွမ်းကျင်မှုတစ်ခုစီကို ရှင်းလင်းစွာရေးသားရမည်ဖြစ်ပြီး ကျွမ်းကျင်မှုများသည် ယေဘုယျအားဖြင့် မပြောင်းလဲပါ- အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု၏ geometry တွင် လေ့ကျင့်ထားသော bin-pick ကျွမ်းကျင်မှုသည် သိသိသာသာကွဲပြားသော အစိတ်အပိုင်းပုံသဏ္ဍာန်တွင် မအောင်မြင်ပါ။

VLA မော်ဒယ်များသည် စတုတ္ထလှိုင်းကို ကိုယ်စားပြုသည်။ အပြုအမူကို တိကျသော waypoint များ သို့မဟုတ် parameterized primitives များအဖြစ် encoding မလုပ်ဘဲ၊ VLA မော်ဒယ်များသည် robot demonstrations များနှင့် အထွေထွေ visual data များ၏ dataset ကြီးများမှ (ပုံရိပ်၊ ဘာသာစကားညွှန်ကြားချက်) အတွဲများကို (robot action) outputs များသို့ တိုက်ရိုက် map လုပ်နည်းကို သင်ယူကြသည်။ မော်ဒယ်သည် skill library များ မလုပ်ဆောင်နိုင်သော နည်းလမ်းများဖြင့် object များ၊ အလင်းရောင်အခြေအနေများနှင့် instruction phrasings များတစ်လျှောက် ယေဘုယျပြုလုပ်သည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ယေဘုယျပြုလုပ်ခြင်းကို လက်ဖြင့် code လုပ်မည့်အစား weight များထဲသို့ ထည့်သွင်းထားသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အခြေအနေများတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်းကွာဟချက်သည် အရေးပါပါသည်။ teach-pendant ပရိုဂရမ်တစ်ခုသည် ዑደኛတိုင်းတွင် တစ်ထပ်တည်းလမ်းကြောင်းကို လုပ်ဆောင်သည်။ VLA မော်ဒယ်သည် ကောက်ချက်ချသည့်အဆင့်တိုင်းတွင် လုပ်ဆောင်ချက်ဖြန့်ဖြူးမှုကို နမူနာယူသည်။ ዑደኛမှ ዑደኛသို့ ပြောင်းလဲမှုသည် လက်ခံနိုင်သော အလုပ်များအတွက် (ကျပန်းစီစဉ်ထားသော အရာများကို ရွေးချယ်ခြင်း)၊ ၎င်းကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်သည်။ ዑደኛထောင်ပေါင်းများစွာတွင် မီလီမီတာအောက် ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်နိုင်မှု လိုအပ်သော အလုပ်များအတွက်၊ ဂန္ထဝင်နည်းလမ်းများသည် VLA developer များ တက်ကြွစွာဖြေရှင်းရန် လုပ်ဆောင်နေသော ဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ အားသာချက်ကို ထိန်းသိမ်းထားရှိသည်။

-

VLA မော်ဒယ်များဆိုတာဘာလဲ- ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရရင် ဗိသုကာပညာ

ရူပါရုံ-ဘာသာစကား-လုပ်ဆောင်ချက် မော်ဒယ်ဆိုသည်မှာ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ လေ့လာတွေ့ရှိချက်များနှင့် သဘာဝဘာသာစကား ညွှန်ကြားချက်များကို input အဖြစ်ယူပြီး စက်ရုပ်လုပ်ဆောင်ချက်များကို output အဖြစ် ထုတ်လုပ်ပေးသည့် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး သီးခြား ရူပါရုံ၊ စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းနှင့် ထိန်းချုပ်မှု မော်ဂျူးများ ပါဝင်သော ပိုက်လိုင်းတစ်ခုအစား တစ်ခုတည်းသော end-to-end မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

ဗိသုကာဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းသုံးခုမှာ-

အမြင်အာရုံကုဒ်ပြောင်းကိရိယာ။ ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော vision transformer (ViT) သို့မဟုတ် convolutional backbone သည် ကင်မရာပုံရိပ်များကို လုပ်ဆောင်ပြီး dense feature representations များအဖြစ် encode လုပ်သည်။ လက်ရှိ VLA ဒီဇိုင်းအများစုတွင် ဤ encoder ကို large vision-language model (VLM) မှ initialize လုပ်ပြီးနောက် robot data ပေါ်တွင် fine tune လုပ်သည်။ ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော backbone ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် အရေးကြီးသည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် robot သရုပ်ပြမှုကို မမြင်မီ model အား general visual priors များပေးသည်၊ box ဆိုတာဘာလဲ၊ handle ကဘယ်လိုပုံစံလဲဆိုတာကို နားလည်စေသည်။

ဘာသာစကားကုဒ်ပြောင်းကိရိယာ။ စာသားပြောင်းလဲစက်သည် ညွှန်ကြားချက် (“အနီရောင်ဘလောက်ကို ရွေးပြီး ဘယ်ဘက်ရှိ အမှိုက်ပုံးထဲတွင် ထားပါ”) ကို တိုကင်အစီအစဉ်တစ်ခုအဖြစ်သို့ အင်ကုဒ်လုပ်ပြီးနောက် အမြင်အာရုံအင်္ဂါရပ်များနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်စပ်ပေးသည်။ ဤနေရာတွင် အပြန်အလှန်အာရုံစိုက်ခြင်းဆိုသည်မှာ မော်ဒယ်သည် ညွှန်ကြားချက်က တောင်းဆိုနေသည့်အရာကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားလျှင် ရုပ်ပုံ၏ မည်သည့်အစိတ်အပိုင်းများသည် အသင့်တော်ဆုံးဖြစ်သည်ကို ကြည့်ရှုနိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ ၎င်းသည် အမြင်အာရုံနှင့် ဘာသာစကားကို သီးခြားစီ စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းမပြုပါ။

လုပ်ဆောင်ချက်ခေါင်း။ ပေါင်းစပ်ကိုယ်စားပြုမှုကို robot actions များအဖြစ် decode လုပ်သည်။ လုပ်ဆောင်ချက်များကို end-effector deltas (gripper ကို ညာဘက်သို့ ၂ စင်တီမီတာရွှေ့ပါ၊ gripper ကိုပိတ်ပါ)၊ joint angles သို့မဟုတ် tokenized action chunks အဖြစ်ကိုယ်စားပြုနိုင်သည်။ discrete action bin ကို language token အဖြစ်သတ်မှတ်သည့် actions များ၏ Tokenization သည် အစောပိုင်း VLA လုပ်ငန်းအား action decoder အသစ်တစ်ခုကို scratch မှတည်ဆောက်ခြင်းမရှိဘဲ robotics အတွက်ရှိပြီးသား LLM architectures များကို fine tune လုပ်ရန်ခွင့်ပြုခဲ့သည်။ မကြာသေးမီကဒီဇိုင်းများသည် ပိုမိုချောမွေ့ပြီး ပိုမိုစဉ်ဆက်မပြတ်လမ်းကြောင်းများကိုထုတ်လုပ်ပြီး pure token classification ထက် multi-modal action distributions များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာကိုင်တွယ်သည့် diffusion-based action heads များကိုအသုံးပြုသည်။

လေ့ကျင့်မှုသည် အခြေခံတွင် အပြုအမူကလෝနင်းပြုလုပ်ခြင်းကို လိုက်လုပ်သည်- မော်ဒယ်ကို (လေ့လာတွေ့ရှိချက်၊ လုပ်ဆောင်ချက်) အတွဲများပေါ်တွင် ကြီးကြပ်မှုဖြင့် သင်ယူခြင်းမှတစ်ဆင့် ကျွမ်းကျင်သူသရုပ်ပြမှုများကို တုပရန် လေ့ကျင့်ပေးထားသည်။ အချို့စနစ်များသည် တုပခြင်းတစ်ခုတည်းဖြင့် ရရှိနိုင်သည်ထက် ကျော်လွန်၍ ကြံ့ခိုင်မှုကို မြှင့်တင်ရန် လူသားတုံ့ပြန်ချက် (RLHF) သို့မဟုတ် simulation တွင် အွန်လိုင်း RL မှ အားဖြည့်သင်ယူမှုကို အလွှာလိုက်အသုံးပြုသည်။ sim-to-real gap၊ simulation တွင် လေ့ကျင့်ထားသော မူဝါဒကို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ စက်ရုပ်သို့ လွှဲပြောင်းသောအခါ စွမ်းဆောင်ရည်ကျဆင်းမှုသည် အတက်ကြွဆုံး သုတေသနပြဿနာများထဲမှ တစ်ခုအဖြစ် ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ Domain randomization (sim လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း texture များ၊ အလင်းရောင်၊ အရာဝတ္ထုပုံစံများနှင့် ရူပဗေဒ parameter များကို ကျပန်းပြောင်းလဲခြင်း) သည် အကျယ်ပြန့်ဆုံး လက်ခံကျင့်သုံးသော mitigation နည်းပညာဖြစ်သည်။

-

အဓိက သုတေသန မှတ်တိုင်များ

VLA နယ်ပယ်သည် အလျင်အမြန် ရွေ့လျားလာခဲ့သည်။ အောက်ပါဇယားတွင် ၂၀၂၆ ခုနှစ် အစောပိုင်းအထိ စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး ရိုဘော့တစ်ဆွေးနွေးမှုများတွင် အများဆုံးရည်ညွှန်းထားသော ပလက်ဖောင်းများကို ဖော်ပြထားသည်။

စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အသုံးချမှုကို အကဲဖြတ်သည့် အင်ဂျင်နီယာများအတွက် မှတ်တိုင်အနည်းငယ်ကို ပိုမိုအာရုံစိုက်သင့်သည်။

၂၀၂၃ ခုနှစ်ထုတ် “RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control” (Brohan et al., Google DeepMind) စာတမ်းတွင် ဖော်ပြထားသော RT-2 သည် vision-language ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော ကျောရိုး (PaLI-X၊ PaLM-E) မှ အစပြုထားသော မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ဝဘ်စကေးလေ့ကျင့်မှုမှ အယူအဆများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ရှင်းလင်းစွာ လေ့ကျင့်ပေးခြင်းမရှိသော အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် အရေးပေါ်ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းကို ပြသနိုင်ကြောင်း သရုပ်ပြခဲ့သည်။ စာတမ်းတွင် မော်ဒယ်စကေးသည် ယေဘုယျပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ဆက်စပ်နေပြီး စက်ရုပ်မူဝါဒကျောရိုးများအဖြစ် ကြီးမားသော အခြေခံမော်ဒယ်များကို အသုံးပြုရန် စက်မှုလုပ်ငန်းစိတ်ဝင်စားမှုကို အရှိန်မြှင့်တင်ပေးသည်ဟု ပြသခဲ့သည်။

OpenVLA (Kim et al., 2024) သည် Prismatic VLM ကိုအခြေခံ၍ parameters 7 billion ဖြင့် အပြည့်အဝပွင့်လင်းသောရွေးချယ်စရာတစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးခဲ့ပြီး၊ compute cost ၏ အစိတ်အပိုင်းအနည်းငယ်ဖြင့် RT-2 ဖြင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်သောစွမ်းဆောင်ရည်ကို ပြသခဲ့ပြီး ပညာရပ်ဆိုင်ရာနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ သုတေသီများအား custom task data တွင် အသေးစိတ်ချိန်ညှိနိုင်စေခဲ့သည်။ OpenVLA စာတမ်း (arxiv:2406.09246) အရ၊ OpenVLA သည် fine-tuning ပြုလုပ်ပြီးနောက် BridgeV2 evaluation tasks များ၏ 73% တွင် RT-2-7B ထက် သာလွန်စွမ်းဆောင်ရည်ရရှိခဲ့သည်။

NVIDIA GR00T N1 ကို GTC 2025 တွင် ကြေညာခဲ့ပြီး NVIDIA Cosmos နှင့် Isaac Lab မှ teleoperation data၊ video data နှင့် synthetic data များ ရောနှော၍ လေ့ကျင့်ထားသော humanoid foundation model တစ်ခုဖြစ်သည်။ NVIDIA သည် GR00T N1 weight များကို လူသိရှင်ကြား ထုတ်ပြန်ခဲ့ပြီး external fine-tuning အတွက် ရရှိနိုင်သော humanoid robots များအတွက် ပထမဆုံး foundation model များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်လာခဲ့သည်။ ပူးတွဲပါ Isaac GR00T Sim2Real pipeline သည် Isaac Lab ရှိ domain randomization မှတစ်ဆင့် sim training နှင့် physical deployment ကို ချိတ်ဆက်ပေးသည်။

Physical Intelligence ရဲ့ π0 သည် discrete token classification အစား flow-matching action head ကို အသုံးပြုထားပြီး ၎င်းသည် ပိုမိုချောမွေ့သော trajectories များကို ထုတ်လုပ်ပေးပြီး အဝတ်အစားများခေါက်ခြင်း သို့မဟုတ် sequential steps များစွာဖြင့် အရာဝတ္ထုများကို တပ်ဆင်ခြင်းကဲ့သို့သော multi-stage tasks များကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးသည်။ ဤဗိသုကာလက်ရာသည် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော VLM backbone ကို language နှင့် vision tokens များအပေါ် အခြေခံထားသော diffusion-style action decoder နှင့် ရောနှောထားသည်။

Figure 02 humanoid မှာ တပ်ဆင်ထားတဲ့ Figure AI ရဲ့ Helix ဟာ မော်ဒယ်နှစ်မျိုးနဲ့ ချဉ်းကပ်ပါတယ်- အဆင့်မြင့် VLM က မြင်ကွင်းနားလည်မှုနဲ့ ညွှန်ကြားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ကိုင်တွယ်ပြီး အဆင့်နိမ့် အာရုံခံမော်တာ မော်ဒယ်က ထိန်းချုပ်မှုကြိမ်နှုန်းမှာ မော်တာအမိန့်တွေကို လုပ်ဆောင်ပါတယ်။ စနစ်က ၂၀၂၅ ခုနှစ်မှာ BMW ရဲ့ Spartanburg စက်ရုံမှာ အသံညွှန်ကြားချက်တွေအပေါ် အခြေခံပြီး ပစ္စည်းတွေကို အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ လက်နှစ်ဖက်သုံး ကိုင်တွယ်မှုကို လက်တွေ့ပြသခဲ့ပါတယ်။

Tesla ရဲ့ FSD-to-Optimus လမ်းကြောင်းဟာ စက်မှုလုပ်ငန်းအတိုင်းအတာနဲ့ ဒေတာအားသာချက်ရှိတဲ့ ကစားကွက်တစ်ခုအဖြစ် မှတ်သားထားသင့်ပါတယ်။ Tesla ရဲ့ လက်ရှိယာဉ်စုဟာ FSD အတွက် တကယ့်ကမ္ဘာက အမြင်အာရုံဒေတာတွေကို မိုင်ဘီလီယံပေါင်းများစွာ ထုတ်လုပ်ပေးပါတယ်။ အတွင်းပိုင်းယူဆချက်ကတော့ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်မှုအတွက် တီထွင်ထားတဲ့ occupancy network representations နဲ့ video prediction architectures တွေဟာ Optimus robot learning ကို လွှဲပြောင်းပေးနိုင်ပေမယ့် အများပြည်သူသုံး နည်းပညာဆိုင်ရာ အသေးစိတ်အချက်အလက်တွေကတော့ အကန့်အသတ်ရှိနေဆဲပါ။

-

စက်မှုလုပ်ငန်းသုံးကိစ္စ အသင့်ဖြစ်မှု

စက်ရုံအလုပ်အားလုံးသည် VLA ချဉ်းကပ်မှုများကို တူညီစွာလက်ခံနိုင်ခြင်းမရှိပါ။ အဓိက variable များမှာ- ခံနိုင်ရည်လိုအပ်ချက်များ၊ အစိတ်အပိုင်းအမျိုးအစား၊ ပျက်ကွက်မှုကုန်ကျစရိတ်နှင့် ပစ်မှတ်အလုပ်အတွက် လုံလောက်သော သရုပ်ပြဒေတာများ စုဆောင်းနိုင်ခြင်းရှိမရှိတို့ဖြစ်သည်။

အမှိုက်ပုံးကောက်ယူခြင်းနှင့် ရောနှော SKU ကိုင်တွယ်ခြင်း ရေတိုကိုက်ညီမှုအကောင်းဆုံးများဖြစ်သည်။ အရာဝတ္ထုပုံစံများသည် ကျပန်းဖြစ်ပြီး အစိတ်အပိုင်းအမျိုးအစားများ ကွဲပြားပြီး လွတ်သွားသော ရွေးချယ်မှု သို့မဟုတ် အနည်းငယ်ကျဆင်းမှု၏ ကုန်ကျစရိတ်မှာ နည်းပါးသည်။ Covariant ၏ RFM-1 ကို ဤအလုပ်အတွက် e-commerce fulfillment centers များတွင် ဖြန့်ကျက်ထားသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းလေ့လာတွေ့ရှိချက်များအရ ဂန္ထဝင် 3D vision ပါရှိသော ရောနှော SKU bin picking ကို SKU အမျိုးအစားအလိုက် ပုံမှန်အားဖြင့် configure လုပ်ထားပြီး changeover သည် ပြန်လည်ချိန်ညှိရန် နာရီပေါင်းများစွာ လိုအပ်ပါသည်။ အထွေထွေမော်ဒယ်တစ်ခုသည် item တစ်ခုစီ configure မလုပ်ဘဲ ထူးခြားသောပစ္စည်းများကို ကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး လက်လီဖြည့်ဆည်းမှုတွင် အဖြစ်များသော changeover frequency တွင် တကယ့်စီးပွားရေးတန်ဖိုးရှိသည်။

လိုက်လျောညီထွေရှိသော စုဝေးမှု သည် ပိုမိုအငြင်းပွားဖွယ်ရာ နယ်မြေတစ်ခုဖြစ်သည်။ တပ်ဆင်ခြင်းလုပ်ငန်းများသည် မကြာခဏဆိုသလို မီလီမီတာအောက် ထည့်သွင်းမှုတိကျမှုနှင့် တသမတ်တည်းရှိသော အားအသုံးချမှု လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် လက်ရှိ VLA လုပ်ဆောင်ချက် နမူနာယူခြင်း၏ စတိုကတ်စတစ်သဘောသဘာဝသည် လုပ်ငန်းစဉ်ခံနိုင်ရည်ထက် ကျော်လွန်နိုင်သော ကွဲလွဲမှုကို ဖန်တီးပေးသည့်နေရာများဖြစ်သည်။ အစောပိုင်း စမ်းသပ်သူများသည် တင်းကျပ်သောခံနိုင်ရည်ရှိသော ထည့်သွင်းမှုများအတွက် ဆုံးဖြတ်နိုင်သော ရွေ့လျားမှုကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ပိုမိုလျော့ရဲသော ခံနိုင်ရည်ရှိသော တပ်ဆင်မှုအဆင့်များ (ကေဘယ်လ်လမ်းကြောင်း၊ snap-fit ​​ကလစ်များ) ကို ပစ်မှတ်ထားနေကြသည်။

အရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်း သည် ရှိပြီးသား 2D/3D ရူပါရုံစနစ်များနှင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ဖြေရှင်းပြီးသော ပြဿနာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း VLA-style architectures များဖြင့် ပြန်လည်သုံးသပ်နေပါသည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် သီးသန့် classifier တစ်ခုကို ပြန်လည်လေ့ကျင့်ခြင်းထက် language-conditioned မော်ဒယ်များကို ညွှန်ကြားချက်ပြောင်းလဲမှုများမှတစ်ဆင့် မတူညီသောချို့ယွင်းချက်အမျိုးအစားများကို စစ်ဆေးရန် ပြန်ညွှန်းနိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။

ပြောင်းလဲလျှော့ချခြင်း ခေါင်းစဉ်တန်ဖိုးအဆိုပြုချက်ဖြစ်သည်။ အဆိုင်းတစ်ခုလျှင် SKU ၅၀ လည်ပတ်နေသော ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းတစ်ခုသည် မတူညီသော ရွေးချယ်မှတ်များနှင့် နေရာချထားမှုပစ်မှတ်များ လိုအပ်ပြီး၊ လက်ရှိတွင် SKU တစ်ခုလျှင် သီးသန့်ရိုဘော့များ သို့မဟုတ် အချိန်ကုန်သော ပြန်လည်ပရိုဂရမ်းမင်း လိုအပ်ပါသည်။ VLA-capable cell တစ်ခုကို ဘာသာစကားညွှန်ကြားချက်ကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် သီအိုရီအရ ပြန်ညွှန်းနိုင်သည်။ လက်တွေ့တွင်၊ လက်ရှိမော်ဒယ်များသည် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော ကျောရိုးကို အသုံးပြုသည့်တိုင် အလုပ်တစ်ခုစီအတွက် သရုပ်ပြမှုများတွင် အသေးစိတ်ချိန်ညှိရန် လိုအပ်သည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ တိကျမှုဆိုင်ရာ အလုပ်များအတွက် Zero-shot ယေဘုယျပြုလုပ်ခြင်းသည် ရှားပါးနေဆဲဖြစ်သည်။

လက်တွေ့တွင် VLA စမ်းသပ်ချက်များကို အကဲဖြတ်သည့်အခါ အမြန်ဆုံးရလဒ်များကို မြင်တွေ့ရသော အင်ဂျင်နီယာများမှာ (က) အစိတ်အပိုင်းအမျိုးမျိုး မြင့်မားခြင်း၊ (ခ) လျော့ရဲသော ခံနိုင်ရည်ရှိမှုများ (>0.5 mm)၊ (ဂ) ရှိပြီးသား အချက်အလက်စုဆောင်းမှု အခြေခံအဆောက်အအုံ (တယ်လီအော်ပရေရှင်း rigs သို့မဟုတ် သရုပ်ပြမှတ်တမ်း) နှင့် (ဃ) VLA အစိတ်အပိုင်းကို အလုပ်ရွေးချယ်မှုနှင့် ကြမ်းတမ်းသောရွေ့လျားမှုအလွှာအဖြစ် သဘောထားရန် ဆန္ဒရှိသော အလုပ်များကို ပစ်မှတ်ထားသူများဖြစ်သည်။

-

၂၀၂၆ ခုနှစ်တွင် VLA: ထုတ်လုပ်မှု ရှေ့ပြေးများ အမှန်တကယ် ရပ်တည်ရာနေရာ

၂၀၂၆ ခုနှစ် အလယ်ပိုင်းတွင် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော VLA သရုပ်ပြမှုနှင့် ထုတ်လုပ်မှု ဖြန့်ကျက်မှုကြား ကွာဟချက်သည် လယ်ကွင်း၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေပါသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းစမ်းသပ်ကိရိယာများတစ်လျှောက်တွင် ပုံစံသည် တသမတ်တည်းရှိသည်- အမှိုက်ပုံးကောက်ယူခြင်း၊ တပ်ဆင်ခြင်းနှင့် စစ်ဆေးခြင်းကဲ့သို့သော ကန့်သတ်ချက်ရှိသော လုပ်ဆောင်ချက်နေရာပါသည့် မြင်ကွင်းလမ်းညွှန်အလုပ်များသည် ပုံမှန်အသုံးပြုမှုသို့ ပြောင်းလဲလာနေပြီး၊ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်မထားသော ဆဲလ်တစ်ခုတွင် ပွင့်လင်းသောကိုင်တွယ်မှုသည် လိုင်းအသင့်လုပ်ဆောင်နိုင်သောစွမ်းရည်ထက် သုတေသနနှင့် စမ်းသပ်လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုအဖြစ် ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။

လုပ်ငန်းနယ်ပယ်မှ လေ့လာတွေ့ရှိချက်များအရ လက်တွေ့ကျသော ကန့်သတ်ချက်သုံးခုက ထိုနယ်နိမိတ်ကို သတ်မှတ်ပေးပါသည်။ ပထမအချက်မှာ ဒေတာ- VLA မူဝါဒတစ်ခုသည် ၎င်းရင်ဆိုင်ရမည့် အစစ်အမှန်အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ကိရိယာတန်ဆာပလာများမှ လုပ်ငန်းတာဝန်အလိုက် သရုပ်ပြမှုရာပေါင်းများစွာ လိုအပ်နေဆဲဖြစ်ပြီး၊ တစ်စုံတစ်ယောက်က ၎င်းကို စက်ရုံတွင် စုဆောင်းမှသာ ထိုဒေတာသည် ရှိမနေပါ။ ဒုတိယအချက်မှာ အတည်ပြုခြင်း- အချိန်၏ ၉၅% အောင်မြင်သော သင်ယူထားသော မူဝါဒတစ်ခုသည် ဓာတ်ခွဲခန်းတွင် အထင်ကြီးစရာကောင်းပြီး အဆိုင်းတစ်ခုလျှင် လည်ပတ်မှုထောင်ပေါင်းများစွာ လည်ပတ်သည့် လိုင်းတစ်ခုတွင် လက်မခံနိုင်သောကြောင့် ဘေးကင်းရေးနှင့် လက်ခံမှုဘားသည် သရုပ်ပြမက်ထရစ်များက အကြံပြုထားသည်ထက် များစွာမြင့်မားပါသည်။ တတိယအချက်မှာ ပေါင်းစပ်ခြင်း- မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ဂန္ထဝင်အလိုအလျောက်စနစ်က ပေးစွမ်းပြီးသား ဆဲလ်ဘေးကင်းရေး၊ တပ်ဆင်မှုနှင့် အမှားပြန်လည်ရယူခြင်းဆိုင်ရာယုတ္တိဗေဒတွင် ထုပ်ပိုးပြီးသည်နှင့် အသုံးဝင်ပါသည်။

ထုတ်လုပ်သူအတွက် ဆိုလိုရင်းမှာ VLA ကို ရှိပြီးသား အလိုအလျောက်စနစ်အခြေခံ၏ တိုးချဲ့မှုတစ်ခုအဖြစ် သဘောထားပြီး ၎င်းကို အစားထိုးခြင်းမဟုတ်ပါ။ ၂၀၂၆ ခုနှစ်တွင် အမြင့်ဆုံးပြန်ရနိုင်သော ပထမခြေလှမ်းမှာ အသုံးပြုနိုင်သော လုပ်ငန်းဒေတာကိုလည်း ဖမ်းယူသည့် ထုတ်လုပ်မှုအတွက် အသင့်ဖြစ်နေသော ရူပါရုံလမ်းညွှန် လုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး နောက်ဆုံးတွင် သင့်ကိုယ်ပိုင်လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော VLA-driven ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိမှု လေ့ကျင့်မှုများဆီသို့ ရွေ့လျားသွားမည်ဖြစ်သည်။ ဤ sequencing ၏ လည်ပတ်မှုဗားရှင်းအတွက် ကြည့်ပါ။ ရိုးရာစက်မှုလုပ်ငန်းသုံးရိုဘော့များနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသော AI ပြီးတော့၊ ဘယ်နေရာမှာ အရင်ဆုံး မောင်းနှင်ရမလဲဆိုတော့ စက်မှုထုတ်လုပ်သူများအတွက် ပါဝင်သော AI- အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များ၊ ROI နှင့် စမ်းသပ်လုပ်ဆောင်ရမည့်နေရာများ.

ဒေတာလိုအပ်ချက်များ- ဒေတာသည် အဘယ်ကြောင့် အတားအဆီးဖြစ်သနည်း

VLA လေ့ကျင့်ရေးအတွက် အဓိကဒေတာရင်းမြစ်သုံးခုမှာ အဝေးမှလုပ်ဆောင်ခြင်း သရုပ်ပြမှုများ၊ သရုပ်သကန်ဖန်တီးမှုမှ ပေါင်းစပ်ဒေတာနှင့် အင်တာနက်ဗီဒီယိုတို့ဖြစ်သည်။

လူသားတစ်ဦးသည် haptic interface သို့မဟုတ် exoskeleton မှတစ်ဆင့် စက်ရုပ်ကို လည်ပတ်နေစဉ် စနစ်က ပူးတွဲအခြေအနေများနှင့် ကင်မရာစီးကြောင်းများကို မှတ်တမ်းတင်သည့် Teleoperation သရုပ်ပြမှုများသည် အရည်အသွေးအမြင့်ဆုံးဒေတာရင်းမြစ်ဖြစ်သည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းတို့သည် တကယ့်စက်ရုပ်ဒိုင်းနမစ်၊ တကယ့်အရာဝတ္ထု အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများနှင့် တကယ့်အာရုံခံဆူညံသံများကို ဖမ်းယူနိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် စျေးကြီးသည်- စက်မှုလုပ်ငန်းလေ့လာတွေ့ရှိချက်များအရ၊ အသစ်သော ကိုင်တွယ်မှုလုပ်ငန်းအတွက် အသုံးပြုနိုင်သော သရုပ်ပြဒေတာစုကို စုဆောင်းခြင်းသည် လုပ်ငန်းတစ်ခုလျှင် အော်ပရေတာအချိန် ၁၀ မှ ၁၀၀ နာရီခန့် ကုန်ကျပြီး အော်ပရေတာလုပ်ခ၊ စက်ရုပ်အချိန်နှင့် အချက်အလက်လုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ ပါဝင်သော တစ်နာရီလျှင် ကုန်ကျစရိတ်ရှိသည်။ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာဉာဏ်ရည်နှင့် ရုပ်ပုံ AI နှစ်ခုစလုံးသည် ဤအကြောင်းကြောင့်ပင် ကြီးမားသော အတွင်းပိုင်း တယ်လီအော်ပရေတာအဖွဲ့များကို တည်ဆောက်ခဲ့ကြသည်။

ရူပဗေဒ simulator များတွင် ထုတ်လုပ်ထားသော synthetic data များ (NVIDIA Isaac Lab၊ MuJoCo၊ SAPIEN) သည် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ parallel collection ကို ခွင့်ပြုပြီး simulated robots ရာပေါင်းများစွာသည် တစ်ပြိုင်နက်တည်း data များကို စုဆောင်းနိုင်သော်လည်း sim-to-real gap တွင် အားနည်းချက်ရှိသည်။ rendered scene များ၏ visual အသွင်အပြင်သည် အစစ်အမှန်ကင်မရာပုံရိပ်များနှင့် ကွဲပြားပြီး simulated contact physics သည် real world friction၊ deformation နှင့် slippage တို့နှင့် ရှားရှားပါးပါး ကိုက်ညီမှုမရှိပါ။ Domain randomization သည် texture၊ lighting၊ mass နှင့် friction coefficients များတွင် random variations များတစ်လျှောက် လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့် ဤကွာဟချက်ကို တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းပိတ်ပေးသော်လည်း ၎င်းကို ဖယ်ရှားပစ်ခြင်းမဟုတ်ပါ။ GR00T နှင့်အတူ ထွက်ရှိထားသော world foundation model တစ်ခုဖြစ်သည့် NVIDIA Cosmos ကို ရိုးရာ rendering ထက် photorealistic ပိုမိုဖြစ်သော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ယုတ္တိတန်သော synthetic training video များကို ထုတ်လုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး data augmentation tool တစ်ခုအဖြစ် အကဲဖြတ်လျက်ရှိသည်။

အင်တာနက်ဗီဒီယို၊ YouTube နှင့် အလားတူပလက်ဖောင်းများပေါ်ရှိ လူသားကိုင်တွယ်မှုဗီဒီယိုနာရီပေါင်း ဘီလီယံနှင့်ချီ၍ ကြာမြင့်ပြီး ၎င်းသည် ရိုဘော့တစ်အတွက် VLM ကျောရိုးများကို အသုံးပြုရန် မူလက လှုံ့ဆော်ပေးခဲ့သော အချက်အလက်ရင်းမြစ်ဖြစ်သည်။ ဝဘ်ဗီဒီယိုတွင် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်တစ်ခုတွင် လက်များသည် အရာဝတ္ထုများကို ကောက်ယူခြင်း၊ ပရိဘောဂများတပ်ဆင်ခြင်း၊ ချက်ပြုတ်ခြင်းနှင့် ကိရိယာများကိုင်တွယ်ခြင်းတို့ကို မြင်တွေ့ခဲ့ရသော်လည်း ထိုဗီဒီယိုများတွင် ရိုဘော့လုပ်ဆောင်ချက်တံဆိပ်များ မပါဝင်ပါ။ ဤအထွေထွေကိုင်တွယ်မှုအသိပညာသည် ချိန်ညှိခြင်းမှတစ်ဆင့် ရိုဘော့ထိန်းချုပ်မှုသို့ လွှဲပြောင်းပေးသည်ဟု ယူဆရသည်။ RT-2 သည် ဤယူဆချက်ကို စကေးဖြင့် အရှင်းလင်းဆုံး သရုပ်ပြမှုဖြစ်သည်။

အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာ စက်ရုပ်နည်းပညာအဖွဲ့ချုပ် (IFR) ၏ ၂၀၂၅ ခုနှစ် ကမ္ဘာ့စက်ရုပ်နည်းပညာအစီရင်ခံစာအရ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး စက်ရုပ်တပ်ဆင်မှုများသည် ၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် ယူနစ်ပေါင်း ၅၉၀,၀၀၀ ကျော် တပ်ဆင်ပြီး စံချိန်သစ်တင်ခဲ့သည်။ EVST သည် ၃ ကီလိုဂရမ် XR-စီးရီး cobots များမှ ၈၀၀ ကီလိုဂရမ် QJAR အကြီးစားစက်မှုလုပ်ငန်းသုံး လက်များအထိ ၎င်း၏ အပြည့်အဝ payload portfolio ဖြင့် ပမာဏများပြားသော စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး ဖြန့်ကျက်မှု လိုအပ်ချက်များကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပြီး integrators များအား ဂန္ထဝင် deterministic controller များနှင့် ရင့်ကျက်လာသည်နှင့်အမျှ မတူညီသော ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်များတွင် VLA မှထုတ်လုပ်သော ရွေ့လျားမှုပစ်မှတ်များကို လည်ပတ်နိုင်သော hardware platform တစ်ခုကို ပေးစွမ်းသည်။

-

ဟာ့ဒ်ဝဲဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများ

ထုတ်လုပ်မှုဆက်တင်တွင် VLA inference ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် ဂန္ထဝင်ရိုဘော့ထိန်းချုပ်ကိရိယာများနှင့် သိသိသာသာကွာခြားသော hardware လိုအပ်ချက်များရှိသည်။

ပုံမှန်စက်မှုလုပ်ငန်းသုံးရိုဘော့ထိန်းချုပ်ကိရိယာတစ်ခုသည် တိကျသော real-time OS ပေါ်တွင် 1 kHz joint-space control loop ကို လုပ်ဆောင်သည်။ compute budget သည် တင်းကျပ်ပြီး အချိန်ကိုက်သည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့် VLA inference သည် GPU ပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်သည်- RT-2-scale (55B parameter) မော်ဒယ်သည် high-end GPU များစွာ လိုအပ်ပြီး 1–3 Hz inference frequency တွင် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ထုတ်လုပ်သည်။ OpenVLA ကဲ့သို့သော 7B parameter မော်ဒယ်သည် consumer-grade GPU တစ်ခုတည်းပေါ်တွင် 6–10 Hz တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းမှုအလုပ်များစွာအတွက် 10 Hz action output သည် လုံလောက်သည်။ မြန်နှုန်းမြင့် assembly သို့မဟုတ် dynamic catching အတွက်မူ လုံလောက်မှုမရှိပါ။

အဖွဲ့အများစု ပေါင်းစပ်အသုံးပြုနေတဲ့ ဗိသုကာပုံစံက အဆင့်နှစ်ဆင့်ပါ အဆင့်ဆင့်ပုံစံပါ- VLA မော်ဒယ်ဟာ GPU compute node (AGV၊ robot base ဒါမှမဟုတ် အနီးအနားက edge server ပေါ်မှာ) မှာ အလုပ်လုပ်ပြီး 5–15 Hz မှာ အဆင့်မြင့်လုပ်ဆောင်ချက်ပစ်မှတ်တွေကို output ထုတ်ပေးပါတယ်။ ရိုးရာ real-time co-processor တစ်ခုဖြစ်တဲ့ robot ရဲ့ လက်ရှိ joint controller ဟာ အဲဒီပစ်မှတ်တွေကို 1 kHz မှာ interpolate လုပ်ပြီး torque ကန့်သတ်ချက်တွေ၊ collision avoidance နဲ့ joint-space ကန့်သတ်ချက်တွေကို ပြဋ္ဌာန်းပေးပါတယ်။ ဒီခွဲခြားမှုက control layer မှာ determinism နဲ့ safety ကို ထိန်းသိမ်းပေးနေချိန်မှာ VLA layer က perception နဲ့ task-level reasoning ကို ကိုင်တွယ်နိုင်စေပါတယ်။

အာရုံခံကိရိယာလိုအပ်ချက်များလည်း ပြောင်းလဲပါသည်။ VLA မော်ဒယ်များသည် RGB ကင်မရာစီးကြောင်းကို အဓိကအားဖြင့် အသုံးပြုပြီး လက်ရှိသုတေသနအများစုတွင် လက်ကောက်ဝတ်နှင့် အခြေခံကင်မရာ တစ်ခု သို့မဟုတ် နှစ်ခုကို အသုံးပြုကြသည်။ Depth sensor များသည် အထူးသဖြင့် ရှုပ်ထွေးနေသော မြင်ကွင်းများအတွက် ကိုင်တွယ်မှုတိကျမှုကို တိုးတက်စေသော်လည်း depth data ကို မော်ဒယ်နားလည်သော ရုပ်ပုံနေရာထဲသို့ ပရိုဂျက်ရပါမည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး ဖြန့်ကျက်မှုအတွက် ကင်မရာများသည် လည်ပတ်မှုပတ်ဝန်းကျင်အတွက် ingress protection စံနှုန်းများနှင့် ကိုက်ညီရမည်- အထွေထွေထုတ်လုပ်မှုအတွက် အနည်းဆုံး IP65၊ washdown သို့မဟုတ် explosive-atmosphere zone များအတွက် IP68။

-

Simulator ဘက်ခြမ်း

ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဟာ့ဒ်ဝဲ မပါဝင်မီ VLA ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အများစု ဖြစ်ပေါ်သည့်နေရာသည် Simulation ဖြစ်သည်။ လက်ရှိ သုတေသန ရှုခင်းကို simulator လေးခုက လွှမ်းမိုးထားသည်။

NVIDIA Isaac Lab (Isaac Sim ပေါ်တွင်တည်ဆောက်ထားပြီး USD နှင့် PhysX ကိုအခြေခံထားသည်) သည် NVIDIA GPU များပေါ်တွင် ကြီးမားသော parallel လေ့ကျင့်မှုအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ထားသည်။ ပုံစံတူပတ်ဝန်းကျင်ထောင်ပေါင်းများစွာကို DGX node တစ်ခုတည်းတွင် တစ်ပြိုင်နက်တည်းလည်ပတ်နိုင်သောကြောင့် လပေါင်းများစွာအစား ရက်အနည်းငယ်အတွင်း သရုပ်ပြလမ်းကြောင်းသန်းပေါင်းများစွာကို စုဆောင်းရန်လက်တွေ့ကျသည်။ Isaac Lab သည် GR00T အတွက် အဓိကလေ့ကျင့်ရေးပတ်ဝန်းကျင်ဖြစ်သည်။

MuJoCo (ယခုအခါ open-source ဖြစ်ပြီး DeepMind မှ ထိန်းသိမ်းထားသည်) သည် ပညာရေးအရ အကျယ်ပြန့်ဆုံး လက်ခံကျင့်သုံးမှုရှိသည်။ ၎င်း၏ contact solver ကို ရိုဘော့တစ်ကိုင်တွယ်မှုလုပ်ငန်းများအတွက် ကောင်းစွာအတည်ပြုထားပြီး RoboSuite နှင့် Adroit ကဲ့သို့သော benchmark များက ၎င်းကို အသုံးပြုကြသည်။ ထုတ်ဝေထားသော VLA စာတမ်းအများစုသည် MuJoCo-based benchmark များအပေါ် ရလဒ်များကို တင်ပြထားပြီး ၎င်းကို de facto နှိုင်းယှဉ်စံနှုန်းဖြစ်စေသည်။

NVIDIA Cosmos သည် စာသား သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံများမှ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ယုတ္တိတန်သော ဗီဒီယိုကို ထုတ်လုပ်ပေးသည့် ကမ္ဘာ့အခြေခံပုံစံအသစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ရိုးရာ simulator တစ်ခုအစား၊ ၎င်းကို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ စုဆောင်းရန် သို့မဟုတ် ဂန္ထဝင်ဂရပ်ဖစ်များဖြင့် ပုံဖော်ရန် စျေးကြီးမည့် စက်ရုပ်ကိုင်တွယ်မှုအခြေအနေများကို ပြသသည့် လေ့ကျင့်ရေးဗီဒီယိုများကို ထုတ်လုပ်ပေးသည့် ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်သည့်ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် စူးစမ်းလေ့လာလျက်ရှိသည်။

UC San Diego မှာ တီထွင်ထားတဲ့ SAPIEN ဟာ အံဆွဲဖွင့်တာ၊ အဆို့ရှင်လှည့်တာ၊ စက်ပစ္စည်းလည်ပတ်တာစတဲ့ အဆစ်ပါတဲ့ အရာဝတ္ထုတွေကို ကိုင်တွယ်ရာမှာ အထူးကောင်းမွန်ပါတယ်။ ၎င်းရဲ့ အဆစ်ပါတဲ့ အရာဝတ္ထုတွေရဲ့ dataset (PartNet-Mobility) ကို အရာဝတ္ထု ပံ့ပိုးပေးမှုနဲ့ ပတ်သက်တဲ့ လုပ်ငန်းတာဝန်တွေအပေါ် ကိုင်တွယ်မှုမူဝါဒတွေကို လေ့ကျင့်ပေးဖို့နဲ့ အကဲဖြတ်ဖို့အတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုခဲ့ပါတယ်။

-

VLA ကို ဘယ်အချိန်မှာ စမ်းသပ်သင့်လဲ၊ Classical Programming နဲ့ ဆက်သုံးသင့်လဲ

ဒါက ၂၀၂၆ ခုနှစ်မှာ ထုတ်လုပ်မှုအင်ဂျင်နီယာအများစု ရင်ဆိုင်ရတဲ့ လက်တွေ့ကျတဲ့မေးခွန်းပါ။ ရိုးသားတဲ့အဖြေကတော့ VLA ချဉ်းကပ်မှုတွေက ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်အများစုအတွက် မှန်ကန်တဲ့ရွေးချယ်မှုမဟုတ်သေးပေမယ့်၊ စမ်းသပ်ကိရိယာတစ်ခုကို ခွင့်ပြုနိုင်တဲ့ သီးခြားအခြေအနေတွေရှိပါတယ်။

VLA စမ်းသပ်ချက်ကို အောက်ပါအခြေအနေများတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ-

• အစိတ်အပိုင်းအမျိုးအစား မြင့်မားသည် (ကွဲပြားသော SKU ၂၀ ကျော်) နှင့် ပြောင်းလဲမှုကြိမ်နှုန်းသည် အပတ်စဉ်ထက် ကျော်လွန်သည်
• သည်းခံနိုင်စွမ်း လိုအပ်ချက်များသည် လျော့ရဲနေပါသည် (>0.5 မီလီမီတာ အနေအထား တိကျမှုကို လက်ခံနိုင်သည်)
• ဒီတာဝန်မှာ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိတဲ့ ဒါမှမဟုတ် ကျပန်းစီစဉ်ထားတဲ့ input (ဥပမာ၊ ကျပန်း bin ထဲက အကြောင်းအရာတွေ) ပါဝင်ပါတယ်။
• လုပ်ဆောင်ချက်တွင် ပြောင်းလဲနိုင်သော ဘာသာစကားအဆင့် ညွှန်ကြားချက်များ ပါဝင်သည် (အရောင်၊ အမျိုးအစား သို့မဟုတ် အညွှန်းဖြင့် ရွေးချယ်ပါ)
• အချက်အလက်စုဆောင်းမှုအဆင့် (တယ်လီအော်ပရေတာစနစ်၊ သရုပ်ပြမှု ၅၀ မှ ၂၀၀ နာရီ) တွင် ကိရိယာတန်ဆာပလာများ အသုံးပြုရန် ဆန္ဒရှိခြင်း
• ရံဖန်ရံခါ ပျက်ကွက်မှု၏ ကုန်ကျစရိတ်မှာ နည်းပါးပြီး စနစ်သည် လူ၏ပြုပြင်မှုကို ခံနိုင်ရည်ရှိသည်။

အောက်ပါအခြေအနေများတွင် ဂန္ထဝင်ပရိုဂရမ်းမင်းဖြင့် ဆက်လက်နေထိုင်ပါ-

• အသုံးချမှုမှာ ပုံသေဂျီသြမေတြီ၊ ပမာဏများများ၊ ရေရှည် (ကားကိုယ်ထည်ဂဟေဆော်ခြင်း၊ တံဆိပ်တုံးနှိပ်ပြုပြင်ခြင်း) ဖြစ်သည်။
• သည်းခံနိုင်စွမ်း လိုအပ်ချက်များသည် တင်းကျပ်ပါသည် (<0.1 မီလီမီတာ) နှင့် ዑደብတိုင်း အာမခံချက်ပေးရမည်
• ထိန်းချုပ်ကိရိယာပတ်ဝန်းကျင်သည် IEC 62061 သို့မဟုတ် ISO 13849 အောက်တွင် ဘေးကင်းရေးအဆင့်သတ်မှတ်ထားပြီး GPU ၏ ကောက်ချက်အလွှာထည့်သွင်းခြင်းသည် မဖြစ်နိုင်ပါ။
• အရည်အသွေး အသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်များ (IATF16949၊ IATF16949 နှင့် ဆက်စပ်သော လုပ်ငန်းစဉ်များ) အတွက် စာရင်းစစ်လမ်းကြောင်းများနှင့် ဆုံးဖြတ်နိုင်သော အကောင်အထည်ဖော်မှု မှတ်တမ်းများ လိုအပ်ပါသည်။
• အချက်အလက်စုဆောင်းရေး အခြေခံအဆောက်အအုံမရှိသလို တည်ဆောက်ဖို့ ဘတ်ဂျက်လည်း မရှိပါဘူး။

လက်တွေ့ကျတဲ့ hybrid strategy တစ်ခုကတော့ အစောပိုင်းအသုံးပြုသူအတော်များများ လိုက်နာကျင့်သုံးနေတဲ့ ဗျူဟာတစ်ခုဖြစ်ပြီး task selection နဲ့ coarse motion generation အတွက် VLA ကို အသုံးပြုပြီး fine-motion execution နဲ့ force control အတွက် classical controller ကို အသုံးပြုဖို့ပါပဲ။ VLA က ဘာလုပ်ရမယ်၊ ဘယ်ကိုသွားရမယ်ဆိုတာကို ဆုံးဖြတ်ပါတယ်။ classical layer က တိကျမှုနဲ့ ဘေးကင်းရေး-အရေးပါတဲ့ actuation ကို ကိုင်တွယ်ပါတယ်။

EVST သည် 3 မှ 800 kg အထိ payload များတစ်လျှောက် စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး စက်ရုပ်လက်များကို ထောက်ပံ့ပေးသည့် turnkey integration vendor အနေဖြင့်၊ flexibility argument အပြင်းထန်ဆုံးဖြစ်သည့်၊ အဓိကအားဖြင့် high-mix bin picking နှင့် flexible assembly အတွက် VLA pipelines များကို တက်ကြွစွာ အကဲဖြတ်နေပါသည်။ EVST ၏ ချဉ်းကပ်မှုသည် VLA inference ကို deterministic joint controller အထက်တွင်ရှိသော perception-and-planning layer အဖြစ် သဘောထားပြီး CE/SGS/TÜV အသိအမှတ်ပြုစနစ်များ လိုအပ်သည့် စက်မှုလုပ်ငန်းသုံးအဆင့် motion control ကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။ အပူချိန်အလွန်အမင်းပတ်ဝန်းကျင် (-30°C မှ 80°C) နှင့် ပေါက်ကွဲမှုဒဏ်ခံနိုင်သော ATEX/IECEx အသိအမှတ်ပြု cell များအတွက်၊ classical controller များသည် ဤအဆင့်တွင် တစ်ခုတည်းသော အတည်ပြုထားသော ချဉ်းကပ်မှုအဖြစ် ရှိနေပါသည်။

-

ဘေးကင်းရေးနှင့် အတည်ပြုခြင်းဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများ

ISO 10218-1 (စက်ရုပ်ဒီဇိုင်း) နှင့် ISO 10218-2 (စနစ်ပေါင်းစပ်မှု) အောက်တွင် လည်ပတ်နေသော စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး စက်ရုပ်များသည် ဆုံးဖြတ်နိုင်သော၊ စာရင်းစစ်ဆေးနိုင်သော ဘေးကင်းရေးအပြုအမူကို ပြသရမည်။ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သည့် စက်ရုပ်အသုံးချမှုများသည် ခန္ဓာကိုယ်ဒေသအလိုက် ထိတွေ့အားနှင့် ဖိအားအတွက် ဇီဝစက်ပိုင်းဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များကို သတ်မှတ်ပေးသည့် ISO/TS 15066 အရ အန္တရာယ်အကဲဖြတ်ခြင်းကိုလည်း လိုအပ်ပါသည်။

VLA မော်ဒယ်များသည် ဤစံနှုန်းများကို ဖြေရှင်းရန် ဒီဇိုင်းထုတ်မထားသော အတည်ပြုချက်ဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများကို မိတ်ဆက်ပေးသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်မူဝါဒတွင် ဘေးကင်းရေးအင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးသည် ရိုးရာ FMEA မှတစ်ဆင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည့် ကန့်သတ်ချက်ရှိသော၊ ရေတွက်နိုင်သော အပြုအမူအစုံ မရှိပါ။ ဖြန့်ဖြူးမှုပြင်ပ input၊ အရာဝတ္ထုအသစ်၊ မမျှော်လင့်ထားသော အလင်းရောင်အခြေအနေ၊ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ပိတ်ဆို့ခြင်းအပေါ် မော်ဒယ်၏တုံ့ပြန်မှုသည် ကောင်းစွာယိုယွင်းပျက်စီးသွားနိုင်သည် သို့မဟုတ် ရုတ်တရက်ပျက်ကွက်သွားနိုင်ပြီး မည်သည့်အရာဖြစ်ပျက်မည်ကို ခန့်မှန်းခြင်းသည် ရိုးရှင်းသောကိစ္စမဟုတ်ပါ။

ISO 22166 (AI-အခြေခံ စက်ရုပ်စနစ်များအတွက် စွမ်းဆောင်ရည်စံနှုန်းများအတွက် ပေါ်ထွက်လာသော စံနှုန်း) ကို တီထွင်နေဆဲဖြစ်ပြီး ဤကွာဟချက်အချို့ကို ဖြေရှင်းရန် မျှော်လင့်ထားသော်လည်း အပြီးသတ်မသတ်မှတ်ရသေးပါ။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ တာဝန်ယူမှုရှိသော ချဉ်းကပ်မှုသည် မော်တော်ကားနယ်ပယ်မှ SOTIF (ရည်ရွယ်ထားသော လုပ်ဆောင်ချက်၏ ဘေးကင်းရေး၊ ISO 21448) ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုကို ထင်ဟပ်စေသည်- စနစ်၏ ရည်ရွယ်ထားသော လုပ်ဆောင်ချက် မအောင်မြင်သည့် အခြေအနေများကို ဖော်ထုတ်ခြင်း၊ စနစ်လည်ပတ်ခွင့်ပြုထားသည့် လည်ပတ်မှုဒီဇိုင်းနယ်ပယ် (ODD) ကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် နောက်ထပ် အတည်ပြုချက်အထောက်အထားများ စုပုံလာသည်အထိ ထို ODD ပြင်ပတွင် လည်ပတ်မှုကို ကန့်သတ်ခြင်း။

VLA အစောပိုင်း ဖြန့်ကျက်မှုများအပေါ် စက်မှုလုပ်ငန်း လေ့လာတွေ့ရှိချက်များအရ အသုံးအများဆုံး ဘေးကင်းရေးဗိသုကာပုံစံသည် VLA မူဝါဒမှ တောင်းဆိုသည့်အရာများ မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ အလုပ်ခွင်ကန့်သတ်ချက်များ၊ မြန်နှုန်းကန့်သတ်ချက်များနှင့် ဖိအားကန့်သတ်ချက်များကို ပြဋ္ဌာန်းသည့် ဂန္ထဝင်ဘေးကင်းရေးမော်နီတာဖြင့် VLA ၏ ကောက်ချက်အထွက်ကို ထုပ်ပိုးထားသည်။ VLA သည် ရွေ့လျားမှုပစ်မှတ်များကို ထုတ်ပေးသည်။ ဘေးကင်းရေးအလွှာသည် ထိုပစ်မှတ်များကို ခွင့်ပြုထားခြင်းရှိမရှိကို ဆုံးဖြတ်သည်။ ဤဗိသုကာပုံစံသည် upstream မူဝါဒသည် neural network ဖြစ်သည့်အခါတွင်ပင် ISO 10218-လိုက်နာသော ဘေးကင်းရေးထိန်းချုပ်ကိရိယာကို အသုံးပြုခွင့်ပေးသည်။

IATF16949 အသိအမှတ်ပြု ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်များတွင် လုပ်ငန်းစဉ် ခြေရာခံနိုင်မှုနှင့် သတ်မှတ်ထားသော ထိန်းချုပ်မှုအစီအစဉ်များ မဖြစ်မနေလိုအပ်ပါက VLA-အခြေပြု အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုသည် အပိုဆောင်း စာရွက်စာတမ်းဆိုင်ရာ ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးနှင့် ရင်ဆိုင်ရမည်ဖြစ်သည်။ အင်ဂျင်နီယာများသည် ODD ကို သတ်မှတ်ရမည်၊ ကောက်ချက်ချမှု အဝင်အထွက်များကို မှတ်တမ်းတင်ရမည်၊ ဖြန့်ဖြူးမှုပြင်ပ အခြေအနေများမှ ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် ပြန်လည်ကောင်းမွန်လာစေရန် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို ချမှတ်ရမည်။ ၎င်းသည် မဖြစ်နိုင်ဟု မဆိုနိုင်သော်လည်း ဂန္ထဝင် အော့ဖ်လိုင်း ပရိုဂရမ်ရေးသားထားသော စနစ်များတွင် မပါဝင်သော အတည်ပြုချက်ကုန်ကျစရိတ်ကို ပေါင်းထည့်ပေးသည်။

IFR 2025 ကမ္ဘာ့ရိုဘော့တစ်အစီရင်ခံစာအရ ဘေးကင်းရေးစံနှုန်းများလိုက်နာမှုသည် ဖွံ့ဖြိုးဆဲထုတ်လုပ်မှုဈေးကွက်များတွင် ရိုဘော့အသုံးပြုမှုကို အရှိန်မြှင့်တင်ရာတွင် ထိပ်တန်းအဟန့်အတားသုံးခုထဲမှ တစ်ခုအဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေပါသည်။ EVST သည် ဒီဇိုင်းအဆင့်မှစ၍ ၎င်း၏ရိုဘော့ထုတ်ကုန်လိုင်းတွင် CE၊ SGS နှင့် TÜV ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းအသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်များကို တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးသောကြောင့် VLA ကောက်ချက် stack အောက်ရှိ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအလွှာအဖြစ် EVST ဟာ့ဒ်ဝဲကိုအသုံးပြုသော ပေါင်းစပ်သူများသည် စိတ်ကြိုက်စနစ်ကို သုညမှ အသိအမှတ်ပြုရန်မလိုအပ်ဘဲ အသိအမှတ်ပြုစက်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် လျှပ်စစ်အခြေခံမှ စတင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

-

ေမးေလ့ရွိသည့္ေမးခြန္းမ်ား

VLA မော်ဒယ်နဲ့ ရိုးရာရိုဘော့အမြင်စနစ်ရဲ့ ကွာခြားချက်က ဘာလဲ။

ရိုးရာရိုဘော့အမြင်စနစ် (2D ကင်မရာ + အရာဝတ္ထုထောက်လှမ်းခြင်း သို့မဟုတ် 3D အမှတ်တိမ် + အမူအရာခန့်မှန်းခြင်း) သည် ဂျီဩမေတြီဒေတာ (အရာဝတ္ထုတစ်ခုသည် မည်သည့်နေရာတွင်ရှိသည်၊ ၎င်း၏ဦးတည်ချက်သည် မည်သည့်နေရာတွင်ရှိသည်) ကို ထုတ်ပေးသည်။ ထို့နောက် သီးခြားရွေ့လျားမှုစီစဉ်သူထံ အဝင်အဖြစ်ထည့်သွင်းသည်။ VLA မော်ဒယ်သည် ကင်မရာပုံရိပ်များနှင့် ဘာသာစကားညွှန်ကြားချက်ကို အဝင်အဖြစ်ယူပြီး သီးခြားစီစဉ်သူမော်ဂျူးမပါဘဲ ရိုဘော့လုပ်ဆောင်ချက်များကို တိုက်ရိုက်ထုတ်ပေးသည်။ VLA ချဉ်းကပ်မှုသည် အရာဝတ္ထုအသစ်များနှင့် ညွှန်ကြားချက်ပြောင်းလဲမှုများအတွက် ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသည်။ ရိုးရာချဉ်းကပ်မှုသည် ပိုမိုဆုံးဖြတ်နိုင်ပြီး ဘေးကင်းရေးစံနှုန်းများနှင့် အတည်ပြုရန် ပိုမိုလွယ်ကူသည်။

၂၀၂၆ ခုနှစ်တွင် စက်မှုထုတ်လုပ်မှုတွင် ပါဝင်သည့် AI သည် အသင့်ဖြစ်ပြီလား။

အသုံးချမှုအများစုအတွက် အစောပိုင်းအဆင့်။ ပလက်ဖောင်းများစွာ (အီလက်ထရွန်းနစ်ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးဖြည့်ဆည်းမှုတွင် Covariant RFM-1၊ မော်တော်ကားတပ်ဆင်မှုစမ်းသပ်ကိရိယာများတွင် Figure AI Helix) သည် သန့်စင်သောသုတေသနထက် ကျော်လွန်သွားသော်လည်း စက်မှုလုပ်ငန်းဖောက်သည်များ မျှော်လင့်ထားသည့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုအဆင့် (၉၉% အထက် လည်ပတ်ချိန်၊ မီလီမီတာအောက် ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်နိုင်မှု၊ အသိအမှတ်ပြုဘေးကင်းရေး) တွင် ကျယ်ပြန့်သောထုတ်လုပ်မှုဖြန့်ကျက်မှုသည် အလုပ်အမျိုးအစားအများစုအတွက် တစ်နှစ်မှ သုံးနှစ်အထိ လိုအပ်နေဆဲဖြစ်သည်။ ရောနှောမှုမြင့်မားသောပုံးရွေးချယ်ခြင်းသည် ထုတ်လုပ်မှုအသင့်ဖြစ်ရန် အနီးစပ်ဆုံးဖြစ်သည်။

VLA မော်ဒယ်တစ်ခုဟာ စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းတာဝန်အသစ်တစ်ခုကို သင်ယူဖို့ သရုပ်ပြမှု မည်မျှလိုအပ်သနည်း။

အဖြေသည် မော်ဒယ်နှင့် အလုပ်ပေါ်မူတည်၍ သိသိသာသာ ကွဲပြားပါသည်။ OpenVLA သို့မဟုတ် GR00T ကဲ့သို့သော ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော ခိုင်မာသည့် ကျောရိုးဖြင့် သရုပ်ပြမှု ၅၀ မှ ၁၀၀ အထိ အနည်းငယ်သာ အသေးစိတ်ချိန်ညှိခြင်းသည် ရိုးရှင်းသော စားပွဲခုံကိုင်တွယ်မှု အလုပ်များတွင် အသုံးဝင်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ရှုပ်ထွေးသော၊ ကျွမ်းကျင်သော သို့မဟုတ် တိကျသော စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အလုပ်များသည် လက်ခံနိုင်သော အောင်မြင်မှုနှုန်းအတွက် သရုပ်ပြမှု ၅၀၀ မှ ၂၀၀၀ အထိ လိုအပ်နိုင်သည်။ အစောပိုင်း စမ်းသပ်အစီအစဉ်များမှ စက်မှုလုပ်ငန်း လေ့လာတွေ့ရှိချက်များအရ စီးပွားဖြစ် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အလုပ်တစ်ခုအတွက် လက်တွေ့ကျသော အထပ်သည် ပုံမှန်အားဖြင့် တယ်လီအော်ပရေတာဒေတာ ၁၀၀ မှ ၃၀၀ နာရီဖြစ်သည်။

sim-to-real gap ဆိုတာဘာလဲ၊ VLA developer တွေက ဘယ်လိုဖြေရှင်းကြလဲ။

sim-to-real gap ဆိုတာ simulation မှာ လေ့ကျင့်ထားတဲ့ model တစ်ခုကို physical robot မှာ ဖြန့်ကျက်လိုက်တဲ့အခါ policy performance ကျဆင်းသွားတာပါ။ ဒီ gap မှာ အဓိက အကြောင်းရင်းနှစ်ခုရှိပါတယ်- visual domain shift (render လုပ်ထားတဲ့ ပုံတွေက တကယ့် camera image တွေနဲ့ မတူဘူး) နဲ့ physics domain shift (simulated contact forces, friction နဲ့ object deformation တွေက တကယ့် real-world behavior နဲ့ မတူဘူး)။ Domain randomization၊ sim training အတွင်း texture, lighting, mass နဲ့ physics parameters တွေကို random ပြောင်းလဲတာက အသုံးအများဆုံး mitigation ပါ။ NVIDIA Cosmos က photorealistic video generation ကို additional data source အနေနဲ့ ထည့်ထားပါတယ်။ ဖြန့်ကျက်ထားတဲ့ VLA system အများစုဟာ sim data ကို real robot demonstration တွေနဲ့ ဖြည့်စွက်ပြီး ကျန်နေတဲ့ gap ကို ပိတ်ပါတယ်။

ပါဝင်တဲ့ AI ဟာ ရှိပြီးသား စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး စက်ရုပ်လက်တွေနဲ့ အလုပ်လုပ်နိုင်သလား၊ ဒါမှမဟုတ် ဟာ့ဒ်ဝဲအသစ် လိုအပ်သလား။

လက်ရှိစက်ရုပ်လက်များသည် VLA မှထုတ်လုပ်သော ရွေ့လျားမှုပစ်မှတ်များအတွက် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအလွှာအဖြစ် ဆောင်ရွက်နိုင်သည်၊ ထိန်းချုပ်ကိရိယာသည် လုံလောက်သောကြိမ်နှုန်း (ပုံမှန်အားဖြင့် 10–100 Hz) တွင် ပြင်ပအနေအထား သို့မဟုတ် အလျင်အမိန့်များကို လက်ခံနိုင်လျှင်ဖြစ်သည်။ VLA inference stack သည် သီးခြား GPU compute node တွင် လည်ပတ်ပြီး စံ interface (EtherCAT၊ OPC UA သို့မဟုတ် vendor-specific API) မှတစ်ဆင့် စက်ရုပ်ထိန်းချုပ်ကိရိယာသို့ ပစ်မှတ်အမူအရာများကို ပေးပို့သည်။ EVST QJAR-series နှင့် XR cobot-series လက်များသည် ဤအလွှာနှစ်ထပ်ဗိသုကာကို ခွင့်ပြုသည့် စံ fieldbus interface များကို ဖော်ထုတ်ပေးသောကြောင့် စက်ရုံများသည် VLA inference pilot များကို လည်ပတ်ရန် လက်ရှိ hardware များကို အစားထိုးရန် မလိုအပ်ပါ။

-

Related စာဖတ်ခြင်း

• စက်မှုထုတ်လုပ်မှုတွင် လူသားပုံစံစက်ရုပ်များ- ၂၀၂၆ ခုနှစ်တွင် ၎င်းတို့ရပ်တည်နေသည့်နေရာစက်ရုံဆက်တင်များတွင် Figure၊ Agility၊ Apptronik နှင့် Boston Dynamics ဖြန့်ကျက်မှုများကို လွှမ်းခြုံထားသော ညီအစ်မဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်။
• လူသားပုံစံ စက်ရုပ်များနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး စက်ရုပ်လက်များ- ၂၀၂၆ ခုနှစ်တွင် သင့်စက်ရုံနှင့် ကိုက်ညီမည့်အရာကား အဘယ်နည်း။လူသားပုံသဏ္ဍာန် လက်သွက်မှုနှင့် အဆစ်ပါ လက်မောင်း စွမ်းဆောင်ရည်ကို လုပ်ငန်းတစ်ခုချင်းစီအလိုက် နှိုင်းယှဉ်ခြင်း
• ၂၀၂၆ ခုနှစ်တွင် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သော ရိုဘော့များအတွက် ပြီးပြည့်စုံသောလမ်းညွှန်- အမျိုးအစားများ၊ ရွေးချယ်မှုများနှင့် အသုံးချမှုများcobot ဗိသုကာ၊ ဘေးကင်းရေးစံနှုန်းများနှင့် ရွေးချယ်မှုမူဘောင်များကို နက်နက်နဲနဲ လွှမ်းခြုံထားသည်
• တရုတ်နိုင်ငံရှိ ထိပ်တန်းစက်မှုလုပ်ငန်းသုံးရိုဘော့ထုတ်လုပ်သူ ၁၀ ဦး - ၂၀၂၆ ခုနှစ်ထုတ်ESTUN၊ SIASUN၊ GSK၊ EVST နှင့် အခြားတင်ပို့သူများ ပါဝင်ပြီး payload နှင့် application breakdowns များ ပါဝင်ပါသည်။
• စက်မှုထုတ်လုပ်သူများအတွက် ပေါင်းစပ်ထားသော AI- အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များ၊ ROI နှင့် စမ်းသပ်ရမည့်နေရာများထုတ်လုပ်မှုအဖွဲ့များအတွက် လက်တွေ့ကျသော အသင့်ဖြစ်မှုမြေပုံနှင့် စမ်းသပ်ရွေးချယ်မှုလမ်းညွှန်
• ၂၀၂၆ ခုနှစ်အတွက် ထိပ်တန်း Robotics Foundation Model နှင့် Embodied AI ကုမ္ပဏီများVLA နှင့် ရိုဘော့အခြေခံမော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်နေသော အဖွဲ့အစည်းများ၏ ရှုခင်း

-

နောက်ဆုံးအပ်ဒိတ်- ၂၀၂၆ ခုနှစ်၊ ဇွန်လ ၁၂ ရက်။ VLA မော်ဒယ်ကန့်သတ်ချက်များနှင့် အများပြည်သူရရှိနိုင်သော သုတေသနစာတမ်းများ (Brohan et al. 2023၊ Kim et al. 2024) နှင့် ထုတ်လုပ်သူ၏ ကြေငြာချက်များမှ ထုတ်ယူထားသော ဖြန့်ကျက်မှုများဆိုင်ရာ အချက်အလက်များ။ ဈေးကွက်ဒေတာကို International Federation of Robotics (IFR) 2025 World Robotics Report မှ ကိုးကားထားသည်။ သီးခြားကိန်းဂဏန်းများ ရရှိနိုင်ခြင်းမရှိသည့်နေရာတွင်၊ အရင်းအမြစ်မရှိသော ကိန်းဂဏန်းများအစား "စက်မှုလုပ်ငန်းလေ့လာတွေ့ရှိချက်များအရ" ကို အသုံးပြုသည်။

ကျွန်တော်တို့ရဲ့ကြည့်ရှုပါ ပေါင်းစပ်ထားသော AI ဖြေရှင်းချက်များ →