Pi*0.6: Как применить метод Physical Intelligence для постобучения роботов без сложного RL

Робот запнулся на ковре. Теперь вам нужно нанять инженера за 500к в год

Ваш робот-манипулятор отлично брал предметы со стола. Пока в лаборатории не положили новый ковер. Теперь его точность упала с 92% до 67%. Классическое решение? Запускаем обучение с подкреплением (RL). Ждем неделю, пока алгоритм методом тыка найдет нужные параметры. Сжигаем 3000 долларов на GPU. Получаем модель, которая работает только на этом ковре. А завтра его уберут.

Физический интеллект (Physical Intelligence) в 2026 году - это не про создание универсального ИИ. Это про исправление конкретных, идиотских ошибок, которые совершают роботы в реальном мире. Их метод Pi*0.6 - это ответ на вопрос: как дообучить робота новой задаче, если у вас есть только записи его прошлых неудач?

В основе лежит простая идея, которую почему-то все игнорировали: не пытайтесь заново изобретать политику управления. Проанализируйте, какие действия привели к провалу, и запретите их. Звучит элементарно? На практике это требует хитрой комбинации оффлайн-RL и классификации действий, о которой я расскажу дальше.

Pi*0.6: почему 0.6, а не 1.0? (Потому что идеальных решений не бывает)

Название метода - это не версия, а коэффициент уверенности. Разработчики из Physical Intelligence честно признают: их подход работает в 60% случаев постобучения. Остальные 40% - это задачи, где нужно менять архитектуру модели, а не просто корректировать политику. Но для большинства инженеров эти 60% закрывают 90% проблем.

Ключевое отличие от классического RL - Pi*0.6 не пытается максимизировать награду. Он минимизирует вероятность повторения известных ошибок. Это как учить водителя не наказывать за аварии, а показывать записи ДТП и говорить: "смотри, вот так делать не надо".

Из чего состоит метод: три компонента, которые вы можете собрать сегодня

Архитектура Pi*0.6 на удивление проста. Если вы работали с VLA-моделями, половину компонентов вы уже знаете.

• ACT Policy Encoder - берет вашу текущую политику управления (например, обученную модель из LeRobot) и преобразует действия в скрытые векторы. На 26.02.2026 стандарт - это Transformer-энкодер с 8 слоями.
• Failure Classifier - классификатор, который учится отличать "успешные" действия от "провальных" на основе записей неудач. Не требует разметки - автоматически помечает действия из неудачных эпизодов как негативные.
• Action Corrector - модуль, который модифицирует выход ACT policy, смещая распределение действий подальше от областей, которые Failure Classifier считает опасными.

Пошаговый план: как внедрить Pi*0.6 в вашем проекте

Теория - это хорошо, но давайте перейдем к практике. Вот что нужно сделать, если ваш робот начал тупить на новом объекте.

1 Собираем данные провалов (да, это неприятно, но необходимо)

Не пытайтесь записывать все подряд. Фиксируйте только эпизоды, где задача не выполнена. Для манипулятора это может быть: предмет упал, робот задел препятствие, не смог обхватить объект. Каждый эпизод - это последовательность кадров с камеры и соответствующих действий робота.

# Пример структуры данных для одного неудачного эпизода
failure_episode = {
    'observations': [...],  # список изображений (H, W, 3)
    'actions': [...],       # список действий (например, позиции схвата)
    'failure_type': 'object_dropped',  # тип ошибки (опционально)
    'timestamp': '2026-02-26T10:30:00'
}

2 Подготавливаем модель ACT policy (если её нет)

Если у вас уже есть обученная политика управления - отлично. Если нет - придется начать с поведенческого клонирования. К счастью, в 2026 году для этого есть готовые инструменты вроде LeRobot. Не пишите свои тренировочные скрипты с нуля - это бессмысленная трата времени.

# Устанавливаем LeRobot (актуально на 26.02.2026)
pip install lerobot[training] torch==2.4.0

# Загружаем предобученную ACT policy для манипулятора
from lerobot.models import ACTWithViT
model = ACTWithViT.from_pretrained("lerobot/act_aloha_static")

3 Обучаем Failure Classifier - сердце системы

Это самый ответственный этап. Failure Classifier - это обычный бинарный классификатор, который принимает на вход скрытое представление действия и предсказывает "опасность" этого действия. Для обучения нужны как негативные примеры (действия из неудачных эпизодов), так и позитивные (действия из успешных эпизодов или сгенерированные текущей политикой).

import torch
import torch.nn as nn

class FailureClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, action_dim, hidden_dim=256):
        super().__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(action_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, 1),  # выход - оценка "опасности"
            nn.Sigmoid()
        )
    
    def forward(self, action_embedding):
        return self.net(action_embedding)

# action_embedding получаем из ACT policy encoder
# label = 1 для действий из неудачных эпизодов, 0 - для успешных

4 Интегрируем классификатор в политику управления

Теперь нужно модифицировать процесс принятия решений. При генерации действия мы сначала получаем предсказание от ACT policy, затем оцениваем его "опасность" через Failure Classifier. Если оценка выше порога (обычно 0.7), корректируем действие.

def safe_action_generation(observation, act_policy, failure_classifier, threshold=0.7):
    # Получаем действие от исходной политики
    raw_action = act_policy(observation)
    
    # Получаем скрытое представление действия (из энкодера политики)
    action_embedding = act_policy.get_action_embedding(raw_action)
    
    # Оцениваем опасность
    danger_score = failure_classifier(action_embedding)
    
    if danger_score > threshold:
        # Корректируем действие - простейший вариант
        # На практике используют градиентный спуск по action_embedding
        corrected_action = raw_action + torch.randn_like(raw_action) * 0.1
        return corrected_action
    else:
        return raw_action

Где метод работает, а где нет (честная оценка)

После полугода экспериментов я выделил четкие границы применимости Pi*0.6.

Работает отлично:

• Коррекция параметрических ошибок - робот слишком сильно сжимает объект, движется слишком быстро/медленно. Классификатор быстро выявляет опасные диапазоны параметров.
• Избегание известных опасных состояний - если робот уже застревал в определенной позиции, Pi*0.6 научится обходить эти конфигурации.
• Адаптация к малым изменениям среды - новый текстура поверхности, небольшое изменение освещения. Метод дообучается на 20-30 примерах.

Не работает совсем:

• Принципиально новые задачи - если робот никогда не открывал двери, а вы хотите научить его этому через постобучение, Pi*0.6 бесполезен. Нужно полноценное обучение с нуля.
• Сильно нестационарные среды - если свойства среды меняются случайным образом каждый день, классификатор не успевает адаптироваться.
• Задачи, требующие планирования - метод корректирует отдельные действия, но не может изменить последовательность действий или долгосрочную стратегию.

Ошибки, которые совершают 95% инженеров (и как их избежать)

1. Использование несбалансированного датасета. Если у вас 100 неудачных эпизодов и 5 успешных - классификатор научится просто всегда предсказывать "опасно". Сбалансируйте выборку искусственно, генерируя успешные действия текущей политикой.
2. Слишком высокий порог опасности. Поставьте threshold=0.9, и робот будет продолжать совершать ошибки. Начните с 0.5-0.6, постепенно повышайте по мере обучения классификатора.
3. Забывают валидировать на новых типах ошибок. Обучили на падениях предметов? Проверьте, не стал ли робот теперь двигаться неестественно медленно. Всегда тестируйте на отдельном наборе эпизодов.
4. Игнорируют вычислительные затраты. Failure Classifier добавляет задержку в контур управления. На Raspberry Pi 5 (2026) это может быть критично. Оптимизируйте модель для инференса - квантизация, pruning.

Что дальше? (Спойлер: следующий шаг - автономное выявление ошибок)

Метод Pi*0.6 требует, чтобы инженер вручную отмечал неудачные эпизоды. Это узкое место. В Physical Intelligence уже тестируют следующую версию - Pi*0.8, где Failure Classifier учится автоматически определять провалы по косвенным признакам: резким колебаниям тока в приводах, нештатным вибрациям, отклонениям от ожидаемой траектории.

Но лично я считаю, что будущее не за усложнением классификаторов. Будущее - в создании симуляционных сред, где робот может безопасно совершать и анализировать миллионы ошибок, прежде чем выйти в реальный мир. Pi*0.6 - это временный мост между старым подходом "обучил один раз и молись" и новым миром непрерывной адаптации.

Если сегодня вы тратите больше недели на постобучение каждого робота - попробуйте Pi*0.6. Даже если сработает в тех самых 60% случаев, вы сэкономите месяцы инженерного времени. А это, в конечном счете, важнее любой хайповой технологии.

Подписаться на канал