As part of the Quick Success bootcamp at the Innovation Workshop, first-year Skoltech students from various programs took part in training Physical AI.
Iana Zhura, a PhD student at Intelligent Space Robotics Laboratory and the project's mentor, explained the challenge:
💬 “Students mastered teleoperation — remote control of a real robotic manipulator both in simulation and reality. This is how data is collected to train vision-language models (VLM) so that robots can autonomously sort objects, perform household chores, and be deployed in environments that are hazardous to humans—such as outer space. “It's impossible to train a massive model in 5 hours, but we wanted to give students a firsthand sense of the logic behind the process and convey the key point: 99% of an autonomous model's success depends on humans collecting high-quality teleoperation data.”
In just 5 hours, the teams learned the core logic of dataset generation for the robots of the future. True "learning by doing" in action! 👍
────── 🌐 ──────
Как научить робота понимать людей? 🦾😉
В рамках интенсива Quick Success на Innovation Workshop первокурсники разных программ Сколтеха приняли участие в обучении физического ИИ (Physical AI).
Ментор проекта, аспирант Лаборатории интеллектуальной космической робототехники Яна Жура, рассказала о задаче:
💬 «Студенты осваивали телеоперацию — дистанционное управление роботом-манипулятором в симуляторе и в реальности. Так собираются данные для обучения визуально-языковых моделей (VLM), чтобы роботы могли автономно сортировать объекты, выполнять домашнюю работу и применяться в метах опасных для людей, например, в открытом космосе. Обучить огромную модель за 5 часов невозможно, но мы хотели дать студентам почувствовать изнутри саму логику процесса и донести главное: 99% успеха автономной модели зависит от качественного сбора данных человеком».
Всего за 5 часов команды поняли логику сбора датасетов для роботов будущего. Практика и хай-тек в действии! 👍