Публикувано на: 25 февруари 2025 г. / Актуализирано на: 25 февруари 2025 г. – Автор: Konrad Wolfenstein
От спъвания до салта в роботиката: Ъпгрейдът на изкуствения интелект предефинира хуманоидните възможности – Изображение: Xpert.Digital
Бъдещето на хуманоидите: Атлас става по-умен чрез обучение с подсилване
Стратегическо партньорство: Boston Dynamics оптимизира Atlas за реални приложения
В съобщение, Boston Dynamics, пионер в динамичната роботика, и Институтът по роботика и изкуствен интелект (RAI Institute), изследователска институция, ръководена от известния експерт по роботика и бивш изпълнителен директор на Boston Dynamics Марк Райбърт, разкриха стратегическо партньорство. Заявената цел на това сътрудничество, което официално стартира през февруари 2025 г., е значително да подобри възможностите на усъвършенствания хуманоиден робот Atlas чрез използване на обучение с подсилване. Това сътрудничество обещава не само да направи Atlas по-гъвкав и пъргав, но и да го квалифицира за по-широк спектър от приложения в реалния свят, като по този начин проправи пътя за нова ера на хуманоидната роботика.
Свързано с това:
Ключови цели на сътрудничеството, насочено към бъдещето
Партньорството между Boston Dynamics и RAI Institute се фокусира върху редица амбициозни цели, насочени към трансформиране на основните възможности на Atlas, превръщайки го от впечатляващ изследователски демонстратор в универсален и практичен инструмент. Тези усилия са съсредоточени върху три основни области:
Преодоляване на разликата между симулацията и реалността: Пътят от симулация към реалност
Едно от най-големите предизвикателства в роботиката, особено в областта на обучението с подсилване, е пренасянето на умения, придобити в симулации, в реалния свят. Симулациите предлагат идеална среда за обучение на роботи, защото предоставят неограничени данни, пълен контрол над средата и възможност за симулиране на опасни или скъпоструващи сценарии без риск. Роботите могат да извършват безброй повторения на движения и задачи във виртуални светове без опасност от повреда или нараняване.
Реалността обаче е далеч по-сложна и непредсказуема. Физическите роботи работят в свят, пълен със сензорен шум, непредвидени смущения, неточности в моделирането и постоянно предизвикателство на променливостта. Това, което работи в перфектно контролирана симулация, може да се провали в хаотичната реалност. „Разликата между симулацията и реалността“ описва точно това несъответствие.
Партньорството между Boston Dynamics и RAI Institute има за цел да преодолее тази празнина чрез иновативни методи и алгоритми. Изследователите работят за разработване на стабилни и обобщаеми последователности от движения, които функционират надеждно не само в симулация, но и в реалния свят. Това включва разработване на усъвършенствани симулационни среди, които по-точно отразяват физическата реалност, както и използване на техники като рандомизация на домейни и адаптивна симулация, за да направят моделите, обучени в симулации, по-устойчиви на непредсказуемостта на реалния свят. Успехът в тази област е от решаващо значение за отключване на пълния потенциал на обучението с подсилване за роботиката и внедряването на роботи в реални, неструктурирани среди.
Подобряване на манипулацията на локомотива: Изкуството на движението и взаимодействието
Способността за локоманипулация – тоест едновременно преместване и манипулиране на обекти – е ключова способност за роботите, предназначени да работят в сложни и динамични среди. Представете си хуманоиден робот, който се движи през склад, за да събира пакети, или робот, който разчиства отломки в зона на бедствие, докато едновременно с това търси оцелели. Във всички тези сценарии е от съществено значение роботът не само да може да се движи ефективно, но и да взаимодейства с околната среда едновременно.
Разработването на усъвършенствани стратегии за локомотивна манипулация обаче е огромно предизвикателство. То изисква тясна координация между планирането на движението, планирането на пътя, планирането на захващането и контрола на силата. Роботът трябва да може да адаптира движенията и манипулациите си в реално време към постоянно променящите се условия на средата си.
Като част от партньорството, изследователите ще разработят нови и иновативни стратегии за повишаване на възможностите за локомотивна манипулация на Atlas на ново ниво. Това включва проучване на алгоритми за едновременно планиране на движение и захващане, разработване на надеждни стратегии за контрол на силата за манипулиране на различни обекти и интегриране на сензорна информация в контролния контур, за да се осигури бърза и адаптивна локомотивна манипулация. Подобряването на локомотивната манипулация е ключова стъпка за превръщането на Atlas в наистина универсален и полезен инструмент за широк спектър от приложения.
Изследване на стратегиите за контакт с цялото тяло: Синергията на ръцете и краката
Хуманоидните роботи като Atlas имат уникалния потенциал да се движат и да взаимодействат по начини, които много наподобяват човешките движения. Тази способност да интегрират цялото тяло, включително ръцете, краката и торса, в сложни движения и задачи, отваря изцяло нови възможности за роботиката. Стратегиите за контакт на цялото тяло надхвърлят простото манипулиране на ръцете и използват синергията между ръцете и краката, за да позволят високопроизводителни движения и задачи.
Представете си човек, който носи тежък предмет. Той използва не само ръцете си, но и краката, торса и цялото си тяло, за да стабилизира тежестта, да поддържа равновесие и да транспортира предмета ефективно. По подобен начин хуманоидните роботи би трябвало да могат да използват цялото си тяло, за да изпълняват сложни задачи, които изискват тясна координация между ръцете и краката.
Изследователите се фокусират върху разработването на усъвършенствани алгоритми за управление и стратегии за планиране на високопроизводителни движения и задачи на цялото тяло. Това включва области като динамично ходене, скачане, катерене, повдигане и носене на тежки предмети, манипулация в затворени пространства и взаимодействие със сложни среди. Изследванията на стратегиите за контакт на цялото тяло са от решаващо значение за реализиране на пълния потенциал на хуманоидния форм-фактор и разработване на роботи, които могат да се движат и да взаимодействат в света по естествени и интуитивни начини.
Значението на това новаторско сътрудничество
Партньорството между Boston Dynamics и RAI Institute е от огромно значение за изследователската общност в областта на роботиката и изкуствения интелект по няколко причини. Първо, то обединява две водещи организации в областта на роботиката, всяка с уникални силни страни и експертиза. Boston Dynamics е известна по целия свят със своите впечатляващи и динамични роботизирани платформи като Atlas, Spot, Handle и Stretch. RAI Institute, под ръководството на Марк Райберт, има десетилетия опит в разработването на авангардни технологии за интелигентни машини и в прилагането на обучение с подсилване към сложни роботизирани проблеми.
Марк Райберт, основателят на Института RAI, е икона в роботиката. Като бивш изпълнителен директор на Boston Dynamics, той значително повлия на развитието на компанията и създаде едни от най-впечатляващите роботи в света. Неговата визия за роботи, които могат да се движат в реалния свят със същите умения и гъвкавост като хората и животните, е оказала дълбоко влияние върху изследванията в областта на роботиката. С основаването на Института RAI, Райберт продължава мисията си да разширява границите на възможното в роботиката и изкуствения интелект.
Сътрудничеството се основава на солидна основа от предишни съвместни проекти, включително „Комплект за изследователи на обучение с подсилване“ за четириногия робот Spot. Този комплект позволява на изследователи от цял свят да разработват и тестват алгоритми за обучение с подсилване на платформата Spot. Успешното разработване и внедряване на този комплект демонстрира, че двете организации са способни да работят ефективно заедно и да разработват иновативни решения в областта на обучението с подсилване за роботика.
Чрез прилагането на обучение с подсилване към Atlas, един от най-модерните и способни хуманоидни роботи в света, партньорите очакват значителен напредък в развитието на хуманоидните способности. Обучението с подсилване предлага потенциал за обучение на роботи да се справят със сложни задачи, които биха били трудни за постигане с традиционните подходи за програмиране. То позволява на роботите да учат, да се адаптират и непрекъснато да подобряват способностите си чрез взаимодействие със средата си.
Boston Dynamics и RAI Institute са се ангажирали да публикуват редовни актуализации и демонстрации на работата си с Atlas, за да направят напредъка в хуманоидната роботика достъпен за по-широка общественост. Тази прозрачност е от решаващо значение за изграждането на доверие в изследванията на роботиката и изкуствения интелект и за насърчаване на общественото приемане на тези технологии. Планираните публикации не само ще информират научната общност, но и ще вдъхновят обществеността с увлекателните възможности и предизвикателства на хуманоидната роботика.
Съвместни изследвания и разработки в детайли
Сътрудничеството между Boston Dynamics и RAI Institute е разделено на няколко основни области на научноизследователска и развойна дейност, които са тясно свързани и се допълват взаимно:
Разработване на споделен обучителен процес с подсилващо обучение за Atlas
В основата на партньорството е разработването на съвременен процес на обучение с подсилване, специално пригоден за нуждите и възможностите на Atlas. Този процес ще формира основата за обучение на динамични и обобщаеми поведения за мобилна манипулация. Той обхваща всички стъпки от процеса на обучение с подсилване, от дефиниране на функции за възнаграждение и избор на подходящи алгоритми, през разработване на симулационни среди и събиране на данни, до валидиране и прехвърляне на научените поведения към реалния робот.
Процесът на обучение ще бъде модулен, за да се осигури гъвкавост и адаптивност към различни задачи и среди. Той ще интегрира усъвършенствани техники за обучение с подсилване, като например дълбоко обучение с подсилване, обучение с подсилване, базирано на модели, и многоагентно обучение с подсилване, за да се увеличи максимално ефективността и стабилността на обучението. Особен фокус ще бъде върху разработването на функции за възнаграждение, които ще позволят на Atlas да учи сложни задачи, без да е необходимо всяка стъпка да бъде изрично дефинирана. Тези функции за възнаграждение ще насочват робота да развива ефективни, естествени и човешки движения и взаимодействия.
Трансфер от симулатор към реалност: Мостът между виртуалния и реалния свят
Както бе споменато по-рано, трансферът от симулация към реалния свят е едно от най-големите предизвикателства в обучението с подсилване в роботиката. Екипите ще работят интензивно, за да преодолеят разликата между симулациите и реалния свят и да гарантират, че обучените в симулации поведения могат да бъдат успешно и надеждно прехвърлени към физическия хардуер.
Това изисква многопластов подход, който включва както подобряване на симулационните среди, така и разработване на надеждни методи за трансфер. Симулационните среди се усъвършенстват непрекъснато, за да отразяват по-точно физическата реалност, включително моделиране на триене, контакт, инерция и други физически ефекти. Едновременно с това се използват техники като рандомизация на домейни, идентификация на системи и адаптивно управление, за да се направят моделите, обучени в симулации, по-устойчиви на несигурностите на реалния свят. Целта е да се създаде безпроблемен преход от симулация към реалност, което ще позволи на Atlas да прилага уменията, придобити във виртуалния свят, в реални среди, без значително влошаване на производителността.
Фокус върху ключови умения за бъдещето на хуманоидната роботика
Партньорството се фокусира върху разработването и подобряването на ключови възможности, които са от съществено значение за практическото използване на хуманоидни роботи в реални условия:
Подобрена манипулация на локомотива: Работете с предмети, докато се движите
Atlas трябва да може да манипулира обекти и устройства като врати, превключватели, лостове, инструменти и други елементи, докато се движи. Тази способност е от решаващо значение за широк спектър от приложения, от индустриална автоматизация и логистика до операции по търсене и спасяване. Представете си, че Atlas се движи по неравен терен, докато едновременно с това разчиства отломки или работи с инструменти за ремонт на повредена конструкция.
Подобрената локомотивна манипулация изисква разработването на алгоритми, които координират планирането на движението, планирането на хващането и контрола на силата в реално време. Atlas трябва да може да адаптира движенията и манипулациите си към формата, размера, теглото и текстурата на обектите, които манипулира. Освен това, той трябва да може да се справя с несигурностите във възприятието и околната среда, като динамично коригира плановете и движенията си. Развиването на тези възможности ще направи Atlas далеч по-гъвкав и полезен инструмент за широк спектър от приложения.
Стратегии за контакт с цялото тяло: Сложни движения и тежки товари
Изследователите се фокусират върху разработването на сложни движения на цялото тяло, които надхвърлят простото ходене и хващане. Те включват динамично бягане, скачане, катерене, повдигане и носене на тежки предмети и манипулация в ограничени пространства. Тези способности изискват тясна координация между ръцете, краката и торса, използвайки синергията на цялото тяло за изпълнение на сложни задачи.
Динамичното ходене и скачане позволяват на Atlas да се движи бързо и ефективно по неравен терен и през препятствия. Катеренето разширява обхвата му и позволява достъп до труднодостъпни места. Повдигането и носенето на тежки предмети го прави ценен инструмент в логистиката и строителството. Манипулацията в затворени пространства позволява използването му в среди, които са трудни или опасни за достъп от хора. Разработването на стратегии за контакт с цялото тяло е ключова стъпка към реализиране на пълния потенциал на хуманоидния форм-фактор и превръщането на Atlas в наистина пъргав и способен робот.
Практическо приложение и непрекъснато наблюдение на напредъка
Партньорството между Boston Dynamics и RAI Institute поставя голям акцент върху прозрачното и ориентирано към практиката изпълнение на тяхната научноизследователска и развойна работа:
Редовни отчети за напредъка и демонстрации
Boston Dynamics и RAI Institute са се ангажирали периодично да публикуват доклади за напредъка, документиращи най-новите разработки и постижения на тяхното сътрудничество. Тези доклади ще включват не само писмени описания на напредъка, но и илюстративни демонстрации, използващи Atlas, показващи новопридобитите умения в действие. Тези демонстрации ще бъдат публикувани като видеоклипове и презентации и ще бъдат предоставени на научната общност и широката общественост.
Редовните актуализации и демонстрации служат на няколко цели. Те позволяват на научната общност да следи напредъка в хуманоидната роботика и да се вдъхновява взаимно. Те насърчават прозрачността и доверието в изследванията в областта на роботиката и спомагат за повишаване на общественото приемане на тези технологии. Освен това, те предоставят на Boston Dynamics и RAI Institute възможността да получат обратна връзка от общността и съответно да коригират посоката на своите изследвания.
Място на сътрудничество: Масачузетс, САЩ
Цялата научноизследователска и развойна дейност в рамките на партньорството се извършва в Масачузетс, където са седалищата на двете организации. Тази географска близост насърчава тясното сътрудничество и директния обмен между изследователските екипи. Екипите на Boston Dynamics и RAI Institute работят в споделени лаборатории и използват ресурсите и инфраструктурата на двете организации. Тази тясна интеграция на екипи и ресурси е ключов фактор за успеха на партньорството, позволяващ използването на синергиите и ефикасното развитие на научноизследователската и развойна дейност.
Очакваните нови възможности на Атлас: Поглед към бъдещето на хуманоидната роботика
Чрез партньорството между Boston Dynamics и RAI Institute се очаква роботът Atlas да придобие редица революционни нови възможности, които ще го направят още по-гъвкав и полезен инструмент:
Подобрена мобилност и манипулация: Пъргавост и прецизност в движение
Динамично движение
Атлас ще може да се движи още по-стабилно и плавно по неравен терен, в сложни среди и дори в динамични сценарии. Това включва ходене, скачане, катерене и способност за адаптиране към различни повърхности и условия в реално време. Динамичното движение е възможно благодарение на усъвършенствани алгоритми за управление и сливане на данни от сензори, което позволява на Атлас да поддържа равновесие, да преодолява препятствия и да адаптира движенията си към конкретната ситуация.
Манипулация на цялото тяло
Роботът ще прилага усъвършенствани стратегии за контакт с цялото тяло, за да повдига, носи, премества и манипулира тежки предмети прецизно и ефикасно. Това изисква силно развита координация на ръцете, краката и торса, за да се стабилизира тежестта, да се поддържа баланс и да се борави безопасно с предметите. Манипулацията с цялото тяло ще позволи на Atlas да изпълнява задачи, преди това запазени за хора, като например преместване на тежки товари в складове, на строителни площадки или в зони на бедствия.
Подобрено взаимодействие с околната среда: Интелигентно взаимодействие със света
Манипулиране на обекти
Атлас ще се научи да манипулира различни предмети и устройства в своята среда, включително врати, ключове, лостове, клапани, инструменти, контейнери и много други. Тази способност ще му позволи да работи в човешка среда и да изпълнява задачи, които изискват взаимодействие със съществуващата инфраструктура. Манипулирането на предмети изисква напреднали умения за възприятие за откриване, локализиране и идентифициране на предмети, както и сложни стратегии за хващане и манипулиране, за да се борави с тях безопасно и ефективно.
Адаптивност към материали и конструкции
Роботът ще може автоматично и интелигентно да адаптира силата, скоростта и движенията си към различни материали и структури, без да ги поврежда или разрушава. Това е от решаващо значение за безопасното и надеждно взаимодействие в реалния свят, където роботите ще се сблъскват с голямо разнообразие от повърхности, материали и обекти. Тази адаптивност се постига чрез използването на сензори за сила и въртящ момент, тактилни сензори и усъвършенствани алгоритми за управление, което позволява на Atlas да наблюдава и коригира взаимодействията си в реално време.
Способност за учене и обобщение: Основата за бъдещи иновации
По-ефективно учене чрез обучение с подсилване:
Чрез използването на усъвършенствани техники за обучение с подсилване, Atlas ще може да усвоява нови умения значително по-бързо и по-ефективно от преди. Това включва разработване на алгоритми, които ускоряват обучението и обработката на данни
Свързано с това:
Вашият глобален партньор по маркетинг и бизнес развитие
☑️ Нашият бизнес език е английски или немски
☑️ НОВО: Кореспонденция на родния ви език!
Konrad Wolfenstein
Аз и моят екип с удоволствие ще бъдем на ваше разположение като ваш личен съветник.
Можете да се свържете с мен, като попълните формата за контакт тук или просто ми се обадите на +49 89 89 674 804 ( Мюнхен) . Моят имейл адрес е: [email protected]
Очаквам с нетърпение нашия съвместен проект.