Dyna Robotics dévoile un modèle d’IA entraîné sur 1 million d’heures de vidéo humaine

Dyna Robotics a dévoilé DYNA-2, un modèle de base robotique entraîné entièrement sur plus d'un million d'heures de vidéo humaine à la première personne, une approche qui, selon l'entreprise, pourrait briser le goulot d'étranglement des données qui a limité le développement des robots polyvalents.

La startup basée à Redwood City, en Californie, a annoncé le modèle dimanche, le décrivant comme un "modèle d'action mondial" qui apprend comment les actions modifient le monde physique en observant l'activité humaine plutôt qu'en s'appuyant sur des données de téléopération collectées à partir de matériel robotique.prnewswire+1

Comment fonctionne DYNA-2

Le modèle combine deux objectifs d'entraînement : prédire à quoi devrait ressembler la prochaine image vidéo et quelle action devrait suivre, lui fournissant ainsi des informations sur les relations spatiales, le mouvement et la façon dont les objets réagissent au contact. Contrairement aux modèles vision-langage-action qui relient ce qu'un robot voit à ce qu'une personne lui dit de faire, DYNA-2 se concentre sur la prédiction de la façon dont une scène physique changera avant de déterminer le prochain mouvement du robot.theaiinsider

"Pendant des années, la robotique généraliste a été étouffée par un goulot d'étranglement de données : la collecte manuelle de données de téléopération physique ne peut tout simplement pas passer à l'échelle de l'intelligence générale", a déclaré le cofondateur Jason Ma dans une publication LinkedIn annonçant le modèle. "Les données d'action sont rares, mais la vidéo est partout".linkedin

Dyna a déclaré que l'ensemble de données représente environ 170 ans d'expérience humaine continue. Lors des tests, DYNA-2 a fait passer les taux de réussite des tâches dans la fabrication de haute précision d'environ 20 % à 80 % ou 90 % grâce à la seule augmentation de l'échelle de pré-entraînement, sans modifier l'ensemble de données post-entraînement. Dans une expérience, 13 minutes de données spécifiques au robot ont suffi pour apprendre à deux mains robotiques à cinq doigts à dévisser un bouchon de bouteille.interestingengineering+1

Loi d'échelle et déploiement

L'entreprise a déclaré avoir observé ce qu'elle appelle une "loi d'échelle de transfert inter-incarnations" : à mesure que davantage de vidéos humaines étaient ajoutées au pré-entraînement, les performances du robot s'amélioraient de manière prévisible, même sur du matériel que le modèle n'avait jamais vu. Le modèle a été testé sur des bras robotiques stationnaires, des prototypes humanoïdes et des mains robotiques dextres.linkedin+1

Lors d'un déploiement client sans entraînement préalable, DYNA-2 a atteint un taux de réussite de qualité de 87 %, contre 46 % pour le précédent modèle DYNA-1. Le nouveau modèle a également récupéré après des perturbations physiques lors de tâches de manipulation sans intervention humaine.theaiinsider+1

Dyna utilise déjà son modèle DYNA-1 dans des robots déployés dans des hôtels, des restaurants et des laveries. L'entreprise a levé 23,5 millions de dollars lors d'un tour de table d'amorçage en mai 2025.kddi+1