Publié le: 25 février 2025 / mise à jour de: 25 février 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein
De trébucher à un saut périlleux en robotique: AI-Opgrade définit les compétences humanoïdes-Image: Xpert.Digital
L'avenir des humanoïdes: Atlas est par l'apprentissage du renforcement plus intelligent
Partenariat stratégique: Boston Dynamics optimise l'atlas pour des applications réelles
Dans une annonce, Boston Dynamics, un pionnier dans le domaine du robot dynamique, et de l'Institut robotique et AI (RAI Institute), une institution de recherche sous la direction du célèbre expert robotique et anciens PDG de Boston Dynamics, Marc Raibert, a annoncé un renom partenariat stratégique. L'objectif déclaré de cette coopération, qui a officiellement trouvé son début en février 2025, est l'amélioration significative des compétences de l'atlas de robot humanoïde avancé en utilisant l'apprentissage par renforcement (apprentissage de renforcement). Cette coopération promet non seulement de rendre l'atlas plus flexible et agile, mais aussi pour le qualifier pour un spectre plus large d'applications réelles et ainsi ouvrir la voie à une nouvelle ère de robotique humanoïde.
Convient à:
Cibles principales de la coopération orientée vers l'avenir
Le partenariat entre Boston Dynamics et l'Institut RAI se concentre sur un certain nombre d'objectifs ambitieux qui visent à transformer les compétences fondamentales de l'ATLAS et à la développer d'un manifestant de recherche impressionnant en un outil varié et pratique. Au centre de ces efforts se trouvent trois domaines principaux:
Le pontage de l'écart sim-à-réel: la voie de la simulation à la réalité
L'un des plus grands défis de la robotique, en particulier dans le domaine de l'apprentissage du renforcement, est le transfert des compétences acquises dans les simulations dans le monde réel. Les simulations offrent un environnement idéal pour la formation des robots, car ils permettent des quantités illimitées de données, un contrôle complet sur l'environnement et la possibilité de simuler des scénarios dangereux ou à forte intensité de coût sans risque. Les robots peuvent effectuer d'innombrables itérations de mouvements et de tâches dans des mondes virtuels sans risque de dommages ou de blessures.
La réalité, en revanche, est beaucoup plus complexe et imprévisible. Les robots physiques fonctionnent dans un monde plein de bruit sensoriel, de troubles imprévus, d'inexactitudes dans la modélisation et du défi constant de la variabilité. Ce qui fonctionne dans une simulation parfaitement contrôlée peut échouer dans la réalité chaotique. Le "Sim-to-Real-Lücke" décrit exactement cette différence.
Le partenariat entre Boston Dynamics et l'Institut RAI s'est fixé l'objectif de combler cet écart en utilisant des méthodes et des algorithmes innovants. Les chercheurs travaillent à développer des mouvements robustes et généralisables qui fonctionnent de manière fiable non seulement dans la simulation, mais aussi dans le monde réel. Cela inclut le développement d'environnements de simulation avancés qui cartographient plus précisément la réalité physique, ainsi que l'utilisation de techniques telles que la randomisation de domaine et la simulation adaptative afin de rendre les modèles formés à des simulations plus résistantes aux impondérables du monde réel. Le succès dans ce domaine est crucial pour exploiter le plein potentiel de l'apprentissage du renforcement pour la robotique et utiliser des robots dans des environnements réels et non structurés.
Amélioration de la manipulation de la loco: l'art du mouvement et de l'interaction
La capacité de localiser la manipulation de la locomotive, c'est-à-dire le transport et la manipulation simultanés des objets, est une capacité clé pour les robots qui devraient agir dans des environnements complexes et dynamiques. Imaginez un robot humanoïde qui se déplace dans un entrepôt pour choisir des packages, ou un robot qui élimine les débris dans une zone catastrophe et recherche en même temps des survivants. Dans tous ces scénarios, il est essentiel que le robot se déplace non seulement efficacement, mais peut également interagir avec son environnement en même temps.
Cependant, le développement de stratégies avancées de manipulation de Loko est un énorme défi. Il nécessite une coordination étroite entre la planification des mouvements, la planification des rails, la planification captivante et le niveau de force. Le robot doit être en mesure d'adapter ses mouvements et manipulations aux conditions en constante évolution de son environnement en temps réel.
Dans le cadre du partenariat, les chercheurs développeront de nouvelles stratégies innovantes pour élever des compétences de manipulation de la locomoteur de l'atlas à un nouveau niveau. Cela comprend la recherche d'algorithmes pour la planification simultanée et la planification de la préhension, le développement de stratégies de contrôle des puissances robustes pour la manipulation de divers objets et l'intégration des informations sensorielles dans la boucle de contrôle pour permettre la réaction de la manipulation de la loco rapidement et adaptative. L'amélioration de la manipulation de la loco est une étape cruciale pour faire de Atlas un outil vraiment polyvalent et utile pour une variété d'applications.
Recherche sur les stratégies de contact du corps complet: la synergie des pauvres et des jambes
Les robots humanoïdes comme Atlas ont le potentiel unique de se déplacer et d'interagir d'une manière très similaire au mouvement humain. Cette capacité à intégrer tout le corps, y compris les bras, les jambes et le fuselage, dans des mouvements et des tâches complexes, ouvre des opportunités complètement nouvelles pour la robotique. Les stratégies de contact tout-corps vont au-delà de la simple manipulation avec les bras et utilisent la synergie entre les bras et les jambes pour permettre des mouvements et des tâches de haute performance.
Pensez à une personne qui porte un objet lourd. Il utilise non seulement ses bras, mais aussi ses jambes, son fuselage et son corps entier pour stabiliser le poids, garder l'équilibre et transporter efficacement l'objet. De même, les robots humanoïdes devraient être en mesure d'utiliser tout leur corps pour gérer des tâches complexes qui nécessitent une coordination étroite entre les bras et les jambes.
Les chercheurs se concentrent sur le développement d'algorithmes réglementaires avancés et de stratégies de planification pour les mouvements et les tâches du corps à haute performance. Cela comprend des zones telles que la course dynamique, le saut, l'escalade, le soulèvement et le transport d'objets lourds, la manipulation dans les pièces exiguës et l'interaction avec des environnements complexes. La recherche sur les stratégies de contact du corps complet est d'une importance cruciale afin d'exploiter le plein potentiel du facteur de forme humanoïde et de développer des robots qui peuvent se déplacer et interagir dans le monde de manière naturelle et intuitive.
L'importance de cette coopération directionnelle
Le partenariat entre Boston Dynamics et l'Institut RAI est d'une immense importance pour la robotique et la communauté de recherche sur l'IA pour plusieurs raisons. Tout d'abord, elle combine deux organisations de premier plan dans le domaine de la robotique, chacune avec des forces et des compétences uniques. Boston Dynamics est connu dans le monde entier pour ses plateformes de robot impressionnantes et dynamiques telles que Atlas, Spot, Handle and Stretch. L'Institut RAI sous la direction de Marc Raibert apporte des décennies d'expérience dans le développement des technologies supérieures pour les machines intelligentes et dans l'utilisation de l'apprentissage du renforcement à des problèmes de robotique complexes.
Marc Raiber, le fondateur du RAI Institute, est une icône de la robotique. En tant qu'ancien PDG de Boston Dynamics, il a considérablement façonné le développement de l'entreprise et produit certains des robots les plus impressionnants du monde. La recherche en robotique a eu un impact durable sur sa vision des robots, qui peut évoluer aussi intelligent et polyvalent dans le monde réel que les personnes et les animaux. Avec la fondation de l'Institut Rai, Raiber poursuit sa mission d'élargir les limites de la possible en robotique et en IA.
La collaboration est basée sur une base solide de projets conjoints antérieurs, notamment le "Kit de chercheur d'apprentissage en renforcement" pour le point de robot à quatre pattes. Ce kit permet aux chercheurs du monde entier de développer et de tester des algorithmes d'apprentissage par renforcement sur la plate-forme PROP. Le développement et la mise en œuvre réussis de ce kit ont montré que les deux organisations sont en mesure de travailler ensemble efficacement et de développer des solutions innovantes dans le domaine de l'apprentissage par rapport à la robotique.
En utilisant l'apprentissage du renforcement à Atlas, l'un des robots humanoïdes les plus avancés et les plus puissants au monde, les partenaires s'attendent à des progrès significatifs dans le développement des compétences humanoïdes. L'apprentissage par renforcement offre le potentiel de former des robots, pour gérer des tâches complexes qui seraient difficiles à mettre en œuvre avec des approches de programmation traditionnelles. Il permet aux robots d'apprendre par l'interaction avec leur environnement, de s'adapter et d'améliorer continuellement leurs compétences.
Boston Dynamics et l'Institut RAI se sont engagés à publier des mises à jour régulières et des démonstrations de leur travail avec Atlas afin de progresser dans la robotique humanoïde accessible au grand public. Cette transparence est importante pour renforcer la confiance dans la robotique et la recherche sur l'IA et pour promouvoir l'acceptation sociale de ces technologies. Les publications prévues informeront non seulement la communauté scientifique, mais inspireront également le public pour les possibilités fascinantes et les défis de la robotique humanoïde.
Recherche et développement conjoints en détail
La coopération entre Boston Dynamics et l'Institut RAI est divisée en plusieurs domaines de recherche et développement, qui sont étroitement liés et se complètent mutuellement:
Développement d'un pipeline de formation d'apprentissage à renom commun pour Atlas
Au centre du partenariat se trouve le développement d'un pipeline de formation d'apprentissage en renforcement de pointe, qui est spécialement adapté aux besoins et aux compétences d'Atlas. Ce pipeline constituera la base de la formation des comportements dynamiques et généralisables pour la manipulation mobile. Il comprend toutes les étapes du processus d'apprentissage du renforcement, de la définition des fonctions de récompense et de la sélection d'algorithmes appropriés au développement des environnements de simulation et de l'acquisition de données à la validation et au transfert du comportement appris sur le robot réel.
Le pipeline de formation sera modulaire pour assurer la flexibilité et l'adaptabilité à diverses tâches et environnements. Il intègrera des techniques avancées d'apprentissage par renforcement, telles que l'apprentissage en renforcement profond, l'apprentissage par renforcement basé sur des modèles et l'apprentissage du renforcement multi-agents pour maximiser l'efficacité et la robustesse de la formation. Un accent particulier sera sur le développement de fonctions de récompense qui permettent à Atlas d'apprendre des tâches complexes sans spécifier explicitement chaque étape. Les fonctions de récompense sont destinées à guider le robot pour développer des mouvements et des interactions efficaces, naturels et humains.
Transfert sim-à-réel: le pont entre le monde virtuel et le monde réel
Comme déjà mentionné, le transfert sim-à-réel est l'un des plus grands défis de l'apprentissage du renforcement pour la robotique. Les équipes travailleront intensivement pour combler l'écart entre les simulations et le monde réel et s'assureront que le comportement formé aux simulations peut être transféré avec succès et de manière fiable au matériel physique.
Cela nécessite une approche multi-couches, qui comprend l'amélioration des environnements de simulation et le développement de méthodes de transfert robustes. Les environnements de simulation sont continuellement améliorés afin de cartographier plus précisément la réalité physique, y compris la modélisation de la friction, du contact, de l'inertie et d'autres effets physiques. Dans le même temps, des techniques telles que la randomisation du domaine, l'identification du système et le contrôle adaptatif sont utilisés pour rendre les modèles formés aux simulations plus résistantes aux impondérables du monde réel. L'objectif est de créer une transition transparente de la simulation à la réalité, afin que Atlas peut utiliser les compétences acquises dans le monde virtuel sans perte de performance importante dans des environnements réels.
Concentrez-vous sur les compétences clés pour l'avenir de la robotique humanoïde
Le partenariat se concentre sur le développement et l'amélioration des compétences clés qui sont essentielles à l'utilisation pratique des robots humanoïdes dans des environnements réels:
Amélioration de la manipulation de la locomotive: gérer les objets pendant le mouvement
Atlas doit pouvoir manipuler des objets et des appareils tels que des portes, des commutateurs, des leviers, des outils et d'autres objets tout en se déplaçant en même temps. Cette capacité est cruciale pour une variété d'applications, de l'automatisation industrielle à la logistique en passant par les opérations de recherche et de sauvetage. Imaginez Atlas, qui se déplace sur un terrain accidenté et en même temps éliminé les débris ou sert des outils pour réparer une structure endommagée.
L'amélioration de la manipulation de la locomotive nécessite le développement d'algorithmes, qui coordonnent la planification du mouvement, la planification captivante et le niveau de force en temps réel. Atlas doit être capable d'adapter ses mouvements et manipulations à la forme, à la taille, au poids et à la nature des objets qu'il manipule. De plus, il doit être en mesure de faire face aux incertitudes de perception et de zone environnante et d'adapter dynamiquement ses plans et mouvements. Le développement de ces compétences fera de Atlas un outil beaucoup plus polyvalent et plus utile pour un large éventail d'applications.
Stratégies de contact corporelles complètes: mouvements complexes et charges lourdes
Les chercheurs se concentrent sur le développement de mouvements exigeants du corps complet qui vont au-delà de la simple marche et de l'atteinte. Cela comprend la course dynamique, le saut, l'escalade, le soulèvement et le transport d'objets lourds et la manipulation dans les chambres exiguës. Ces compétences nécessitent une coordination étroite entre les bras, les jambes et le fuselage et utilisent la synergie de tout le corps pour gérer des tâches complexes.
La course et le saut dynamiques permettent à Atlas de se déplacer rapidement et efficacement sur un terrain inégal et sur des obstacles. L'escalade étend sa gamme et permet d'accéder à des zones difficiles. Le soulèvement et le port d'objets lourds font de lui un aide précieux dans la logistique et la construction. La manipulation dans les chambres exiguës permet une utilisation dans des environnements difficiles à accéder ou dangereux pour les humains. Le développement des stratégies de contact du corps complet est une étape cruciale pour exploiter le plein potentiel du facteur de forme humanoïde et faire de l'Atlas un robot vraiment agile et puissant.
Mise en œuvre pratique et contrôle continu des progrès
Le partenariat entre Boston Dynamics et l'Institut RAI attache une grande importance à une mise en œuvre transparente et axée sur la pratique de vos travaux de recherche et développement:
Rapports et démonstrations d'étape réguliers
Boston Dynamics et l'Institut RAI se sont engagés à publier périodiquement des rapports de progrès qui documentent les derniers développements et le succès de la coopération. Ces rapports incluront non seulement les descriptions écrites des progrès, mais aussi des démonstrations vives avec Atlas, qui montrent les compétences nouvellement acquises en action. Ces démonstrations sont publiées sous forme de vidéos et de présentations et rendues accessibles à la communauté scientifique et au grand public.
Les mises à jour et les démonstrations régulières servent à plusieurs fins. Ils permettent à la communauté scientifique de poursuivre les progrès de la robotique humanoïde et de s'inspirer mutuellement. Ils favorisent la transparence et la confiance dans la recherche en robotique et aident à accroître l'acceptation sociale de ces technologies. En outre, ils offrent à Boston Dynamics et au RAI Institute la possibilité de recevoir des commentaires de la communauté et d'adapter leur orientation de recherche en conséquence.
Emplacement de la coopération: Massachusetts, États-Unis
L'ensemble des travaux de recherche et développement dans le cadre du partenariat se déroule dans le Massachusetts, où les deux organisations ont leur siège social. Cette proximité spatiale favorise la coopération étroite et l'échange direct entre les équipes de recherche. Les équipes de Boston Dynamics et de l'Institut RAI travaillent dans des laboratoires communs et utilisent les ressources et les infrastructures des deux organisations. Cette intégration étroite des équipes et des ressources est un facteur crucial pour le succès du partenariat et permet d'utiliser et de promouvoir efficacement les synergies et de promouvoir efficacement les travaux de recherche et développement.
Attendue de nouvelles compétences d'Atlas: un aperçu de l'avenir de la robotique humanoïde
En raison du partenariat entre Boston Dynamics et le RAI Institute, le robot Atlas est destiné à acquérir un certain nombre de nouvelles compétences révolutionnaires qui en feront un outil encore plus polyvalent et utile:
Amélioration de la mobilité et de la manipulation: agilité et précision en mouvement
Locomotion dynamique
Atlas doit pouvoir se déplacer encore plus stable et liquide sur un terrain inégal, dans des environnements complexes et même dans des scénarios dynamiques. Cela comprend la course, le saut, l'escalade et la capacité de s'adapter à différentes surfaces et conditions en temps réel. La locomotion dynamique est rendue possible par des algorithmes réglementaires avancés et une fusion de données de capteurs qui permettent à Atlas de maintenir son équilibre, de surmonter les obstacles et d'adapter ses mouvements à la situation respective.
Manipulation complète du corps
Le robot mettra en œuvre des stratégies avancées pour le contact complet pour pouvoir utiliser, transporter, déplacer et manipuler des objets lourds avec précision et efficacement. Cela nécessite une coordination très développée d'armes, de jambes et de fuselage pour stabiliser le poids, pour maintenir l'équilibre et gérer les objets en toute sécurité. La manipulation complète du corps permettra à Atlas de prendre des tâches qui n'étaient auparavant réservées qu'aux personnes, telles que le déplacement de charges lourdes dans les entrepôts, sur les chantiers de construction ou dans les zones de catastrophe.
Interaction environnementale avancée: interaction intelligente avec le monde
Manipulation d'objets
Atlas devrait apprendre à manipuler une variété d'objets et d'appareils dans sa région, y compris les portes, les commutateurs, les leviers, les vannes, les outils, les conteneurs et bien plus encore. Cette capacité lui permettra d'agir dans des environnements humains et d'effectuer des tâches qui nécessitent une interaction avec l'infrastructure existante. La manipulation des objets nécessite des compétences de perception avancées pour reconnaître, localiser et identifier des objets, ainsi que des stratégies de préhension et de manipulation sophistiquées afin de les gérer en toute sécurité et efficacement.
Adaptabilité aux matériaux et aux structures
Le robot pourra adapter automatiquement et intelligemment sa force, sa vitesse et ses mouvements à différents matériaux et structures sans les endommager ou les détruire. Ceci est crucial pour l'interaction sûre et fiable avec le monde réel, dans lequel les robots rencontreront une variété de surfaces, de matériaux et d'objets. L'adaptabilité est obtenue grâce à l'utilisation de capteurs de force et de couple, de capteurs tactiles et d'algorithmes réglementaires avancés qui permettent à l'ATLAS de surveiller et d'adapter ses interactions en temps réel.
Capacité d'apprentissage et généralisation: la base des innovations futures
Apprentissage plus efficace par l'apprentissage du renforcement:
L'utilisation de techniques d'apprentissage avancées de promotion est destinée à permettre à Atlas d'apprendre de nouvelles compétences beaucoup plus rapidement et plus efficacement qu'auparavant. Cela comprend le développement d'algorithmes qui accélèrent l'apprentissage, les données
Convient à:
Votre partenaire mondial de marketing et de développement commercial
☑️ Notre langue commerciale est l'anglais ou l'allemand
☑️ NOUVEAU : Correspondance dans votre langue nationale !
Konrad Wolfenstein
Je serais heureux de vous servir, vous et mon équipe, en tant que conseiller personnel.
Vous pouvez me contacter en remplissant le formulaire de contact ou simplement m'appeler au +49 89 89 674 804 (Munich) . Mon adresse e-mail est : wolfenstein ∂ xpert.digital
J'attends avec impatience notre projet commun.