Publikováno: 25. února 2025 / Aktualizováno: 25. února 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Od klopýtnutí k saltům v robotice: Vylepšení umělé inteligence nově definuje humanoidní schopnosti – Obrázek: Xpert.Digital
Budoucnost humanoidů: Atlas se stává chytřejším díky posilovacímu učení
Strategické partnerství: Boston Dynamics optimalizuje Atlas pro reálné aplikace
Společnost Boston Dynamics, průkopník v dynamické robotice, a Robotics & AI Institute (RAI Institute), výzkumná instituce vedená renomovaným expertem na robotiku a bývalým generálním ředitelem společnosti Boston Dynamics Marcem Raibertem, oznámily strategické partnerství. Cílem této spolupráce, která oficiálně zahájila činnost v únoru 2025, je výrazně zlepšit schopnosti pokročilého humanoidního robota Atlas pomocí posilovacího učení. Tato spolupráce slibuje nejen zvýšení flexibility a agilnosti robota Atlas, ale také jeho kvalifikaci pro širší škálu reálných aplikací, čímž se připraví cesta pro novou éru humanoidní robotiky.
Vhodné pro:
Klíčové cíle progresivní spolupráce
Partnerství mezi společnostmi Boston Dynamics a RAI Institute se zaměřuje na řadu ambiciózních cílů, jejichž cílem je transformovat základní schopnosti systému Atlas a proměnit ho z působivého výzkumného demonstrátoru ve všestranný a praktický nástroj. Toto úsilí se soustředí na tři hlavní oblasti:
Překlenutí propasti mezi simulací a realitou: Cesta od simulace k realitě
Jednou z největších výzev v robotice, zejména v oblasti posilovacího učení, je přenos dovedností získaných v simulacích do reálného světa. Simulace nabízejí ideální prostředí pro trénink robotů, protože poskytují neomezená data, úplnou kontrolu nad prostředím a schopnost simulovat nebezpečné nebo nákladné scénáře bez rizika. Roboti mohou provádět nespočet iterací pohybů a úkolů ve virtuálních světech bez nebezpečí poškození nebo zranění.
Realita je však mnohem složitější a nepředvídatelnější. Fyzikální roboti pracují ve světě plném senzorického šumu, nepředvídaných poruch, nepřesností v modelování a neustálých výzev variability. Co funguje v dokonale řízené simulaci, může selhat v chaotické realitě. „Rozdíl mezi simulací a realitou“ popisuje přesně tento rozpor.
Partnerství mezi společnostmi Boston Dynamics a RAI Institute si klade za cíl tuto mezeru překlenout pomocí inovativních metod a algoritmů. Výzkumníci pracují na vývoji robustních a zobecnitelných pohybových sekvencí, které spolehlivě fungují nejen v simulaci, ale i v reálném světě. To zahrnuje vývoj pokročilých simulačních prostředí, která přesněji odrážejí fyzickou realitu, a také využití technik, jako je randomizace domén a adaptivní simulace, aby se modely trénované v simulacích staly odolnějšími vůči nepředvídatelnosti reálného světa. Úspěch v této oblasti je klíčový pro uvolnění plného potenciálu posilovacího učení pro robotiku a nasazení robotů v reálných, nestrukturovaných prostředích.
Zlepšení manipulace s lokomotivou: Umění pohybu a interakce
Schopnost lokomanipulace – tedy současného pohybu a manipulace s objekty – je klíčovou vlastností robotů určených k provozu ve složitých a dynamických prostředích. Představte si humanoidního robota pohybujícího se skladem a vychystávajícího balíky, nebo robota odklízejícího trosky v zóně katastrofy a zároveň hledajícího přeživší. Ve všech těchto scénářích je nezbytné, aby se robot nejen efektivně pohyboval, ale také aby zároveň interagoval se svým okolím.
Vývoj pokročilých strategií pro manipulaci s lokomotivou je však obrovskou výzvou. Vyžaduje úzkou koordinaci mezi plánováním pohybu, plánováním trasy, plánováním uchopení a řízením síly. Robot musí být schopen přizpůsobovat své pohyby a manipulace v reálném čase neustále se měnícím podmínkám svého prostředí.
V rámci partnerství budou výzkumníci vyvíjet nové a inovativní strategie, které pozvednou schopnosti lokomotivy systému Atlas na novou úroveň. To zahrnuje zkoumání algoritmů pro simultánní plánování pohybu a úchopu, vývoj robustních strategií řízení síly pro manipulaci s různými objekty a integraci informací ze senzorů do řídicí smyčky, aby se umožnila responzivní a adaptivní lokomotivy. Zlepšení lokomotivy je klíčovým krokem k tomu, aby se Atlas stal skutečně všestranným a užitečným nástrojem pro širokou škálu aplikací.
Zkoumání strategií kontaktu celého těla: Synergie paží a nohou
Humanoidní roboti jako Atlas mají jedinečný potenciál pohybovat se a interagovat způsoby, které se velmi podobají lidskému pohybu. Tato schopnost integrovat celé tělo, včetně paží, nohou a trupu, do složitých pohybů a úkolů otevírá robotice zcela nové možnosti. Strategie kontaktu celého těla jdou nad rámec jednoduché manipulace s pažemi a využívají synergii mezi pažemi a nohama k umožnění vysoce výkonných pohybů a úkolů.
Představte si člověka, který nese těžký předmět. Používá nejen paže, ale i nohy, trup a celé tělo ke stabilizaci váhy, udržení rovnováhy a efektivní přepravě předmětu. Podobně by humanoidní roboti měli být schopni používat celé své tělo k provádění složitých úkolů, které vyžadují úzkou koordinaci mezi pažemi a nohama.
Výzkumníci se zaměřují na vývoj pokročilých řídicích algoritmů a plánovacích strategií pro vysoce výkonné pohyby a úkoly zahrnující celé tělo. To zahrnuje oblasti, jako je dynamická chůze, skákání, lezení, zvedání a nošení těžkých předmětů, manipulace v uzavřených prostorech a interakce se složitým prostředím. Výzkum strategií kontaktu celého těla je klíčový pro realizaci plného potenciálu humanoidního tvaru a vývoj robotů, kteří se dokáží pohybovat a interagovat ve světě přirozeným a intuitivním způsobem.
Význam této průlomové spolupráce
Partnerství mezi společnostmi Boston Dynamics a RAI Institute má pro výzkumnou komunitu v oblasti robotiky a umělé inteligence nesmírný význam z několika důvodů. Zaprvé spojuje dvě přední organizace v oblasti robotiky, z nichž každá má jedinečné silné stránky a odborné znalosti. Boston Dynamics je celosvětově známá svými působivými a dynamickými robotickými platformami, jako jsou Atlas, Spot, Handle a Stretch. RAI Institute pod vedením Marca Raiberta má desítky let zkušeností s vývojem špičkových technologií pro inteligentní stroje a s aplikací posilovacího učení na složité robotické problémy.
Marc Raibert, zakladatel RAI Institute, je ikonou v robotice. Jako bývalý generální ředitel společnosti Boston Dynamics významně ovlivnil rozvoj společnosti a vytvořil některé z nejpůsobivějších robotů na světě. Jeho vize robotů, kteří se dokáží pohybovat v reálném světě se stejnou dovedností a všestranností jako lidé a zvířata, hluboce ovlivnila výzkum v oblasti robotiky. Založením RAI Institute Raibert pokračuje ve svém poslání posouvat hranice možností v robotice a umělé inteligenci.
Spolupráce staví na pevných základech předchozích společných projektů, včetně sady „Reinforcement Learning Researcher Kit“ pro čtyřnohého robota Spot. Tato sada umožňuje výzkumníkům po celém světě vyvíjet a testovat algoritmy reinforcement learningu na platformě Spot. Úspěšný vývoj a implementace této sady prokázaly, že obě organizace jsou schopny efektivně spolupracovat a vyvíjet inovativní řešení v oblasti reinforcement learningu pro robotiku.
Aplikací posilovacího učení na robota Atlas, jednoho z nejmodernějších a nejschopnějších humanoidních robotů na světě, partneři očekávají významný pokrok ve vývoji humanoidních schopností. Posilovací učení nabízí potenciál naučit roboty zvládat složité úkoly, které by bylo obtížné dosáhnout tradičními programovacími přístupy. Umožňuje robotům učit se, adaptovat se a neustále zlepšovat své schopnosti prostřednictvím interakce s prostředím.
Společnosti Boston Dynamics a RAI Institute se zavázaly k pravidelnému publikování aktualizací a ukázek své práce s Atlasem, aby zpřístupnily pokroky v humanoidní robotice širší veřejnosti. Tato transparentnost je klíčová pro budování důvěry ve výzkum robotiky a umělé inteligence a pro podporu veřejného přijetí těchto technologií. Plánované publikace nejen informují vědeckou komunitu, ale také inspirují veřejnost k fascinujícím příležitostem a výzvám humanoidní robotiky.
Společný výzkum a vývoj podrobně
Spolupráce mezi společnostmi Boston Dynamics a RAI Institute je rozdělena do několika klíčových oblastí výzkumu a vývoje, které spolu úzce souvisejí a vzájemně se doplňují:
Vývoj sdíleného tréninkového kanálu pro posilování učení pro Atlas
Jádrem partnerství je vývoj nejmodernějšího systému pro trénink posilovacího učení, který bude speciálně přizpůsoben potřebám a možnostem společnosti Atlas. Tento systém bude tvořit základ pro trénink dynamického a zobecnitelného chování pro mobilní manipulaci. Zahrnuje všechny kroky procesu posilovacího učení, od definování funkcí odměňování a výběru vhodných algoritmů, přes vývoj simulačních prostředí a sběr dat, až po validaci a přenos naučeného chování na skutečného robota.
Trénovací proces bude modulární, aby byla zajištěna flexibilita a přizpůsobivost různým úkolům a prostředím. Bude integrovat pokročilé techniky posilovacího učení, jako je hluboké posilovací učení, posilovací učení založené na modelech a posilovací učení s více agenty, aby se maximalizovala efektivita a robustnost tréninku. Zvláštní důraz bude kladen na vývoj funkcí odměňování, které umožní robotu Atlas učit se složité úkoly, aniž by bylo nutné explicitně definovat každý krok. Tyto funkce odměňování povedou robota k rozvoji efektivních, přirozených a lidským pohybů a interakcí.
Přenos ze simulace do reálného světa: Most mezi virtuálním a reálným světem
Jak již bylo zmíněno, přenos simulací do reálného světa je jednou z největších výzev v oblasti posilovacího učení v robotice. Týmy budou intenzivně pracovat na překlenutí propasti mezi simulacemi a reálným světem a na zajištění toho, aby chování trénované v simulacích bylo možné úspěšně a spolehlivě přenést do fyzického hardwaru.
To vyžaduje vícevrstvý přístup, který zahrnuje jak zlepšování simulačních prostředí, tak vývoj robustních metod přenosu. Simulační prostředí jsou neustále vylepšována, aby přesněji odrážela fyzikální realitu, včetně modelování tření, kontaktu, setrvačnosti a dalších fyzikálních efektů. Současně se používají techniky, jako je randomizace domén, identifikace systémů a adaptivní řízení, aby modely trénované v simulacích byly odolnější vůči nejistotám reálného světa. Cílem je vytvořit plynulý přechod ze simulace do reality, což umožní systému Atlas aplikovat dovednosti získané ve virtuálním světě v reálných prostředích bez výrazného snížení výkonu.
Zaměření na klíčové dovednosti pro budoucnost humanoidní robotiky
Partnerství se zaměřuje na vývoj a zlepšování klíčových schopností, které jsou nezbytné pro praktické využití humanoidních robotů v reálných prostředích:
Vylepšená manipulace s lokomotivou: Manipulace s předměty během pohybu
Atlas by měl být schopen manipulovat s objekty a zařízeními, jako jsou dveře, spínače, páky, nástroje a další předměty, a to i během pohybu. Tato schopnost je klíčová pro širokou škálu aplikací, od průmyslové automatizace a logistiky až po pátrací a záchranné operace. Představte si, že Atlas se pohybuje v náročném terénu a zároveň odklízí trosky nebo obsluhuje nástroje k opravě poškozené konstrukce.
Zlepšení manipulace s lokomotivou vyžaduje vývoj algoritmů, které koordinují plánování pohybu, plánování uchopení a řízení síly v reálném čase. Atlas musí být schopen přizpůsobit své pohyby a manipulace tvaru, velikosti, hmotnosti a textuře objektů, se kterými manipuluje. Dále musí být schopen zvládat nejistoty ve vnímání a prostředí a dynamicky upravovat své plány a pohyby. Rozvoj těchto schopností učiní z Atlasu mnohem všestrannější a užitečnější nástroj pro širokou škálu aplikací.
Strategie kontaktu celého těla: Komplexní pohyby a těžké zátěže
Výzkumníci se zaměřují na vývoj sofistikovaných pohybů celého těla, které jdou nad rámec jednoduché chůze a úchopu. Patří mezi ně dynamický běh, skákání, lezení, zvedání a nošení těžkých předmětů a manipulace v uzavřených prostorech. Tyto schopnosti vyžadují úzkou koordinaci mezi pažemi, nohama a trupem a využívají synergii celého těla k plnění složitých úkolů.
Dynamická chůze a skákání umožňují robotu Atlas rychle a efektivně se pohybovat po nerovném terénu a přes překážky. Lezení rozšiřuje jeho dosah a umožňuje přístup do těžko dostupných míst. Zvedání a nošení těžkých předmětů z něj činí cenný nástroj v logistice a stavebnictví. Manipulace v uzavřených prostorech umožňuje jeho použití v prostředích, která jsou pro lidi obtížně přístupná nebo nebezpečná. Vývoj strategií kontaktu celého těla je klíčovým krokem k realizaci plného potenciálu humanoidního tvarového faktoru a k tomu, aby se Atlas stal skutečně agilním a schopným robotem.
Praktická implementace a průběžné sledování pokroku
Partnerství mezi společnostmi Boston Dynamics a RAI Institute klade velký důraz na transparentní a prakticky orientovanou implementaci jejich výzkumné a vývojové práce:
Pravidelné zprávy o pokroku a demonstrace
Společnosti Boston Dynamics a RAI Institute se zavázaly k pravidelnému publikování zpráv o pokroku dokumentujících nejnovější vývoj a úspěchy jejich spolupráce. Tyto zprávy budou obsahovat nejen písemné popisy pokroku, ale také ilustrativní ukázky s využitím Atlasu, které představí nově získané dovednosti v praxi. Tyto ukázky budou zveřejněny ve formě videí a prezentací a zpřístupněny vědecké komunitě i široké veřejnosti.
Pravidelné aktualizace a demonstrace slouží několika účelům. Umožňují vědecké komunitě sledovat pokroky v humanoidní robotice a vzájemně se inspirovat. Podporují transparentnost a důvěru ve výzkum robotiky a pomáhají zvyšovat přijetí těchto technologií veřejností. Dále poskytují společnostem Boston Dynamics a RAI Institute příležitost získat zpětnou vazbu od komunity a odpovídajícím způsobem upravit směr svého výzkumu.
Místo spolupráce: Massachusetts, USA
Veškerý výzkum a vývoj v rámci partnerství probíhá v Massachusetts, kde mají obě organizace sídlo. Tato geografická blízkost podporuje úzkou spolupráci a přímou výměnu mezi výzkumnými týmy. Týmy Boston Dynamics a RAI Institute pracují ve sdílených laboratořích a využívají zdroje a infrastrukturu obou organizací. Tato úzká integrace týmů a zdrojů je klíčovým faktorem úspěchu partnerství, který umožňuje využití synergií a efektivní rozvoj výzkumu a vývoje.
Očekávané nové schopnosti Atlasu: Pohled do budoucnosti humanoidní robotiky
Díky partnerství mezi společnostmi Boston Dynamics a RAI Institute se očekává, že robot Atlas získá řadu průlomových nových funkcí, díky nimž se stane ještě všestrannějším a užitečnějším nástrojem:
Zlepšená mobilita a manipulace: Hbitost a přesnost v pohybu
Dynamická lokomoce
Atlas se bude moci pohybovat ještě stabilněji a plynulěji v nerovném terénu, ve složitém prostředí a dokonce i v dynamických scénářích. To zahrnuje chůzi, skákání, lezení a schopnost přizpůsobit se různým povrchům a podmínkám v reálném čase. Dynamický pohyb je umožněn pokročilými řídicími algoritmy a fúzí dat ze senzorů, což Atlasu umožní udržovat rovnováhu, překonávat překážky a přizpůsobovat své pohyby konkrétní situaci.
Manipulace celého těla
Robot bude implementovat pokročilé strategie celotělové manipulace pro přesné a efektivní zvedání, přenášení, přesouvání a manipulaci s těžkými předměty. To vyžaduje vysoce rozvinutou koordinaci paží, nohou a trupu pro stabilizaci hmotnosti, udržení rovnováhy a bezpečnou manipulaci s předměty. Celotělová manipulace umožní robotu Atlas vykonávat úkoly dříve vyhrazené pro lidi, jako je přemisťování těžkých břemen ve skladech, na staveništích nebo v zónách katastrof.
Vylepšená interakce s prostředím: Inteligentní interakce se světem
Manipulace s objekty
Atlas se naučí manipulovat s různými předměty a zařízeními ve svém prostředí, včetně dveří, spínačů, pák, ventilů, nástrojů, kontejnerů a mnoha dalších. Tato schopnost mu umožní fungovat v lidském prostředí a vykonávat úkoly, které vyžadují interakci se stávající infrastrukturou. Manipulace s předměty vyžaduje pokročilé vnímací schopnosti k detekci, lokalizaci a identifikaci předmětů, stejně jako sofistikované strategie uchopení a manipulace s nimi pro bezpečné a efektivní zacházení.
Přizpůsobivost materiálům a konstrukcím
Robot bude schopen automaticky a inteligentně přizpůsobovat svou sílu, rychlost a pohyby různým materiálům a strukturám, aniž by je poškodil nebo zničil. To je klíčové pro bezpečnou a spolehlivou interakci v reálném světě, kde se roboti setkají s širokou škálou povrchů, materiálů a předmětů. Této přizpůsobivosti je dosaženo použitím senzorů síly a momentu, hmatových senzorů a pokročilých řídicích algoritmů, které umožňují robotu Atlas monitorovat a upravovat jeho interakce v reálném čase.
Schopnost učení a zobecňování: Základ pro budoucí inovace
Efektivnější učení prostřednictvím posilovacího učení:
Díky využití pokročilých technik posilovacího učení se bude Atlas moci učit nové dovednosti výrazně rychleji a efektivněji než dříve. To zahrnuje vývoj algoritmů, které urychlují učení a zpracování dat
Vhodné pro:
Váš globální partner pro marketing a rozvoj podnikání
☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina
☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!
Konrad Wolfenstein
Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.
Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital
Těším se na náš společný projekt.