Сбербанк представил модель искусственного интеллекта GreenWAM, предназначенную для управления роботами и прогнозирования изменений окружающей среды после их действий. Разработка объединяет моделирование сцены и планирование движений, позволяя предсказывать до минуты видео по заданным командам.
Модель обучили на данных 20 семейств роботов, включая манипуляторы и антропоморфные системы. В тесте WorldArena 1.0 GreenWAM заняла второе место среди 128 моделей, превзойдя разработки NVIDIA, Стэнфордского университета и AgiBot по точности воспроизведения геометрии сцены.
В испытаниях RoboTwin 2.0 модель показала успех в 67,5% задач против 58,4% у π0.5 от Physical Intelligence. В тесте LIBERO-plus, имитирующем смену освещения и положения камер, GreenWAM выполнила 86,8% задач без дообучения, опередив аналоги от NVIDIA и AgiBot.
На человекоподобном роботе «Грине» модель превзошла показатели NVIDIA Cosmos 3 Edge. Доля успешных задач в знакомых условиях выросла с 88,9% до 95,6%, а в новых — с 80% до 84%. Взаимное усиление навыков прогноза и управления повышает эффективность работы в незнакомой обстановке.
Для работы в реальном времени создана ускоренная версия GreenWAM. Она функционирует в 12,3 раза быстрее базовой модели, при этом показатель успешного выполнения задач на роботе снижается незначительно — с 95,6% до 91,1%.
