פורסם בתאריך: 25 בפברואר 2025 / עדכון מ: 25 בפברואר 2025 - מחבר: קונרד וולפנשטיין
ממעט לסלעיות ברובוטיקה: AI-Upplade מגדיר כישורי הומו-דימוי: xpert.digital
עתיד ההומנואידים: אטלס הוא באמצעות למידת חיזוק חכם יותר
שותפות אסטרטגית: דינמיקת בוסטון מייעשת את אטלס ליישומים אמיתיים
בהודעה, בוסטון דינמיקס, חלוץ בתחום הרובוט הדינמי, והמכון לרובוטיקה ו- AI (מכון RAI), מוסד מחקר בניהולו של המומחה הרובוטי הנודע ומנכ"לים לשעבר של בוסטון דינמיקה, מארק ראיברט, הודיע על שותפות אסטרטגית. המטרה המוצהרת של שיתוף פעולה זה, שמצאה רשמית את תחילתו בפברואר 2025, היא השיפור המשמעותי בכישוריו של אטלס הרובוט ההומני המתקדם על ידי שימוש בלמידה חיזוק (חיזוק למידה). שיתוף פעולה זה מבטיח לא רק להפוך את האטלס לגמיש וזריז יותר, אלא גם להעפיל אותו לספקטרום רחב יותר של יישומים אמיתיים ובכך לסלול את הדרך לעידן חדש של רובוטיקה אנושית.
מתאים לכך:
יעדי ליבה של שיתוף פעולה בעתיד -מכוון
השותפות בין דינמיקת בוסטון למכון RAI מתמקדת במספר יעדים שאפתניים שמטרתם לשנות את הכישורים הבסיסיים של אטלס ולפתח אותה ממפגין מחקר מרשים לכלי מגוון ומעשי. במרכז המאמצים הללו שלושה תחומים עיקריים:
הגישור של הפער Sim-to-real: הדרך מההדמיה למציאות
אחד האתגרים הגדולים ביותר ברובוטיקה, במיוחד בתחום למידת החיזוק, הוא העברת מיומנויות שנלמדו בהדמיות לעולם האמיתי. הדמיות מציעות סביבה אידיאלית להכשרת רובוטים מכיוון שהן מאפשרות כמויות בלתי מוגבלות של נתונים, שליטה מלאה על הסביבה ואפשרות לדמות תרחישים מסוכנים או אינטנסיביים עלות עם סיכון ללא סיכון. רובוטים יכולים לבצע אינספור איטרציות של תנועות ומשימות בעולמות וירטואליים ללא סיכון לנזק או פציעות.
המציאות, לעומת זאת, מורכבת הרבה יותר ובלתי צפויה. רובוטים פיזיים פועלים בעולם מלא רעש חושי, הפרעות בלתי צפויות, אי דיוקים במודלים והאתגר המתמיד של השונות. מה שעובד בסימולציה מבוקרת לחלוטין יכול להיכשל במציאות הכאוטית. "Sim-to-lücke" מתאר בדיוק את אי ההתאמה הזו.
השותפות בין בוסטון דינמיקה למכון RAI הציבה לעצמה את המטרה לסגור פער זה בשיטות ואלגוריתמים חדשניים. החוקרים עובדים על פיתוח תנועות חזקות והכללות הפועלות באופן אמין לא רק בסימולציה, אלא גם בעולם האמיתי. זה כולל פיתוח של סביבות סימולציה מתקדמות הממפות את המציאות הפיזית בצורה מדויקת יותר, כמו גם שימוש בטכניקות כמו אקראיות תחום והדמיה אדפטיבית על מנת להפוך את המודלים שהוכשרו בסימולציות לעמידות יותר בפני חומרים הניתנים לערעור של העולם האמיתי. ההצלחה בתחום זה מכריעה כדי לנצל את מלוא הפוטנציאל של למידת חיזוק לרובוטיקה ולהשתמש ברובוטים בסביבות אמיתיות ולא מובנות.
שיפור מניפולציה של לוקו: אומנות התנועה והאינטראקציה
היכולת לאתר מניפולציה של לוקו, כלומר הובלה ומניפולציה בו זמנית של חפצים, היא יכולת מרכזית עבור רובוטים שצריכים לפעול בסביבות מורכבות ודינאמיות. תאר לעצמך רובוט הומנואידי שעובר במחסן כדי לבחור חבילות, או רובוט שמבטל פסולת באזור אסון ובו בזמן מחפשים ניצולים. בכל התרחישים הללו, חיוני שהרובוט לא רק יעבור ביעילות, אלא גם יוכל לקיים אינטראקציה עם סביבתו בו זמנית.
עם זאת, פיתוח אסטרטגיות מניפולציה מתקדמות של לוקו הוא אתגר עצום. זה דורש תיאום הדוק בין תכנון תנועה, תכנון רכבות, תכנון אחיזה ורמת הכוח. על הרובוט להיות מסוגל להתאים את תנועותיו ומניפולציותיו לתנאים המשתנים כל הזמן בסביבתו בזמן אמת.
כחלק מהשותפות, החוקרים יפתחו אסטרטגיות חדשות וחדשניות להעלאת מיומנויות המניפולציה של אטלס לוקו לרמה חדשה. זה כולל מחקר אלגוריתמים לתכנון ותכנון אחיזה בו זמנית, פיתוח אסטרטגיות בקרת חשמל חזקות למניפולציה של אובייקטים שונים ושילוב מידע חושי בלולאת הבקרה כדי לאפשר לתגובה מהירה ומניפולציה של לוקו. שיפור מניפולציה של לוקו הוא צעד מכריע להפוך את אטלס לכלי רב -תכליתי ושימושי למגוון יישומים.
מחקר על אסטרטגיות קשר עם גוף מלא: הסינרגיה של עניים ורגליים
לרובוטים הומנואידים כמו אטלס יש פוטנציאל ייחודי לנוע ולקיים אינטראקציה באופן הדומה מאוד לתנועה אנושית. יכולת זו לשלב את כל הגוף, כולל הזרועות, הרגליים והגוף המטוס, בתנועות ומשימות מורכבות, פותחת הזדמנויות חדשות לחלוטין לרובוטיקה. אסטרטגיות מגע עם כל הגוף חורגות ממניפולציה פשוטה עם הזרועות ומשתמשות בסינרגיה בין הזרועות והרגליים כדי לאפשר תנועות ומשימות בעלות ביצועים גבוהים.
חשוב על אדם הנושא חפץ כבד. הוא לא רק משתמש בזרועותיו, אלא גם ברגליו, בגוף המטוס שלו וכל גופו כדי לייצב את המשקל, כדי לשמור על האיזון ולהעביר את האובייקט ביעילות. באופן דומה, רובוטים הומנואידים צריכים להיות מסוגלים להשתמש בכל גופם כדי לנהל משימות מורכבות הדורשות תיאום הדוק בין הזרועות לרגליים.
החוקרים מתמקדים בפיתוח אלגוריתמים רגולטוריים מתקדמים ואסטרטגיות תכנון לתנועות ומשימות גוף מלא -ביצועים גבוהים. זה כולל אזורים כמו ריצה דינמית, קפיצה, טיפוס, הרמה ונשיאת חפצים כבדים, מניפולציה בחדרים צפופים והאינטראקציה עם סביבות מורכבות. למחקר של אסטרטגיות קשר עם גוף מלא הוא בעל חשיבות מכרעת על מנת לנצל את מלוא הפוטנציאל של גורם הצורה ההומנואיד ולפתח רובוטים שיכולים לנוע ולקיים אינטראקציה בעולם בצורה טבעית ואינטואיטיבית.
החשיבות של שיתוף פעולה כיווני זה
השותפות בין דינמיקת בוסטון למכון RAI היא בעלת חשיבות עצומה לרובוטיקה וקהילת מחקר AI מכמה סיבות. ראשית, היא משלבת שני ארגונים מובילים בתחום הרובוטיקה, שלכל אחד מהם חוזקות ומיומנויות ייחודיות. בוסטון דינמיקה ידועה ברחבי העולם בזכות פלטפורמות הרובוט המרשימות והדינאמיות שלה כמו אטלס, נקודה, ידית ומתיחה. מכון RAI בניהולו של מארק רייברט מביא ניסיון של עשרות שנים בפיתוח הטכנולוגיות המובילות למכונות חכמות ובשימוש בלמידה חיזוק לבעיות רובוטיקה מורכבות.
מארק רייבר, מייסד מכון RAI, הוא אייקון של רובוטיקה. כמנכ"ל לשעבר של בוסטון דינמיקה, הוא עיצב משמעותית את פיתוח החברה והפיק כמה מהרובוטים המרשימים ביותר בעולם. לחקר הרובוטיקה הייתה השפעה מתמשכת על חזונו של רובוטים, שיכולים לנוע חכמים ורב -תכליתיים בעולם האמיתי כמו אנשים ובעלי חיים. עם הקמת מכון RAI, רייבר ממשיך במשימתו להרחיב את גבולות האפשרי ברובוטיקה ו- AI.
שיתוף הפעולה מבוסס על בסיס מוצק של פרויקטים משותפים קודמים, כולל "ערכת החוקרים לחיזוק למידת חיזוק" עבור נקודת הרובוט הארבע -רגליים. ערכה זו מאפשרת לחוקרים ברחבי העולם לפתח ולבדוק אלגוריתמי למידה חיזוק בפלטפורמת SPOT. הפיתוח והיישום המוצלח של ערכה זו הראה כי שני הארגונים מסוגלים לעבוד יחד ביעילות ולפתח פתרונות חדשניים בתחום הלמידה מחדש של רישום לרובוטיקה.
על ידי שימוש בלימוד חיזוק לאטלס, אחד הרובוטים ההומנואידים המתקדמים והחזקים ביותר בעולם, שותפים מצפים להתקדמות משמעותית בהתפתחות מיומנויות אנושיות. למידת חיזוק מציעה פוטנציאל להכשיר רובוטים, לנהל משימות מורכבות שקשה ליישם באמצעות גישות תכנות מסורתיות. זה מאפשר לרובוטים ללמוד באמצעות אינטראקציה עם סביבתם, להסתגל ולשפר ברציפות את כישוריהם.
בוסטון דינמיקה ומכון RAI התחייבו לפרסם עדכונים והדגמות קבועות של עבודתם עם אטלס על מנת להתקדם ברובוטיקה הומנואידית נגישה לקהל הרחב. שקיפות זו חשובה לחיזוק האמון ברובוטיקה ובמחקר AI ולקידום קבלה חברתית לטכנולוגיות אלה. הפרסומים המתוכננים לא רק יודיעו לקהילה המדעית, אלא גם יעניקו את הציבור על האפשרויות והאתגרים המרתקים של רובוטיקה הומנואידים.
מחקר ופיתוח משותפים בפירוט
שיתוף הפעולה בין דינמיקת בוסטון למכון RAI מחולק לכמה תחומי ליבה של מחקר ופיתוח, הקשורים זה לזה ומשלימים זה את זה:
פיתוח צינור אימוני למידה משותף לעקוב אחר אטלס
במרכז השותפות נמצא פיתוח צינור הכשרה לחיזוק עדכני, המותאם במיוחד לצרכים ולמיומנויות של אטלס. צינור זה יהווה את הבסיס להכשרת התנהגות דינאמית והכללה למניפולציה ניידת. זה כולל את כל השלבים בתהליך הלמידה לחיזוק, מההגדרה של פונקציות תגמול ובחירת אלגוריתמים מתאימים ועד פיתוח סביבות סימולציה ורכישת נתונים לאימות והעברת ההתנהגות המלומדת ברובוט האמיתי.
צינור האימונים יהיה מודולרי כדי להבטיח גמישות והסתגלות למשימות וסביבות שונות. זה ישלב טכניקות מתקדמות של למידת חיזוק, כגון למידה חיזוק עמוק, למידה חיזוק מבוסס מודל ולמידה של חיזוק רב-סוכן כדי למקסם את היעילות והחוסן של ההדרכה. מוקד מיוחד יהיה בפיתוח פונקציות תגמול המאפשרות לאטלס ללמוד משימות מורכבות מבלי לציין במפורש כל שלב. פונקציות התגמול נועדו להנחות את הרובוט לפתח תנועות ואינטראקציות יעילות, טבעיות ואנושיות.
העברה סימ-לאמתית: הגשר בין העולם הווירטואלי והממלכתי
כאמור, ההעברה Sim-to-Real היא אחד האתגרים הגדולים ביותר בלימוד חיזוק לרובוטיקה. הצוותים יפעלו באינטנסיביות כדי לגשר על הפער בין הדמיות לעולם האמיתי ולהבטיח כי ניתן להעביר את ההתנהגות המאומנת בהדמיות בהצלחה ובאמינות לחומרה הפיזית.
זה דורש גישה רב -שכבתית, הכוללת שיפור של סביבות הסימולציה ופיתוח שיטות העברה חזקות. סביבות הסימולציה משופרות ברציפות על מנת למפות את המציאות הפיזית בצורה מדויקת יותר, כולל דוגמנות חיכוך, מגע, אינרציה והשפעות פיזיות אחרות. במקביל, משתמשים בטכניקות כמו אקראיות תחום, זיהוי מערכת ובקרה אדפטיבית כדי להפוך את המודלים שהוכשרו בסימולציות לעמידות יותר לחוסר יכולת העולם האמיתי. המטרה היא ליצור מעבר חלק מההדמיה למציאות, כך שאטלס תוכל להשתמש בכישורים שנלמדו בעולם הווירטואלי ללא אובדן משמעותי של ביצועים בסביבות אמיתיות.
התמקדו בכישורי מפתח לעתיד הרובוטיקה ההומנואידים
השותפות מתמקדת בפיתוח ושיפור מיומנויות מפתח החיוניות לשימוש מעשי ברובוטים הומנואידים בסביבות אמיתיות:
שיפור מניפולציה של לוקו: מטפל בחפצים במהלך התנועה
אטלס אמור להיות מסוגל לתפעל חפצים ומכשירים כמו דלתות, מתגים, מנופים, כלים ואובייקטים אחרים תוך כדי תנועה בו זמנית. יכולת זו חיונית למגוון יישומים, החל מאוטומציה תעשייתית ועד לוגיסטיקה ועד פעולות חיפוש והצלה. תאר לעצמך את אטלס, שנעה בשטח מחוספס ובמקביל ביטלה פסולת או משרתת כלים לתיקון מבנה פגום.
המניפולציה המשופרת של לוקו מחייבת פיתוח אלגוריתמים, המתאמים את תכנון התנועה, תכנון האחיזה ואת רמת הכוח בזמן אמת. אטלס חייב להיות מסוגל להתאים את תנועותיו ומניפולציותיה לצורה, לגודל, למשקל ואופי האובייקטים שהוא מתמרן. בנוסף, עליו להיות מסוגל להתמודד עם אי וודאות בתפיסה ובסביבה ולהתאים באופן דינמי את תוכניותיו ותנועותיו. פיתוח מיומנויות אלה יהפוך את אטלס לכלי רב -תכליתי ושימושי הרבה יותר למגוון רחב של יישומים.
אסטרטגיות מגע מלא בגוף: תנועות מורכבות ועומסים כבדים
החוקרים מתמקדים בפיתוח תנועות גוף מלאות תובעניות החורגות מהליכה והגעה פשוטות. זה כולל ריצה דינאמית, קפיצה, טיפוס, הרמה ונשיאת חפצים כבדים ומניפולציה בחדרים צפופים. מיומנויות אלה דורשות תיאום הדוק בין הזרועות, הרגליים והגוף המטוס ומשתמש בסינרגיה של הגוף כולו כדי לנהל משימות מורכבות.
ריצה וקפיצה דינאמית מאפשרת לאטלס לנוע במהירות וביעילות בשטח לא אחיד ומכשולים מעל. טיפוס מרחיב את הטווח שלה ומאפשר גישה לאזורים קשים. הרמה ולבישת חפצים כבדים הופכת אותו לעוזר חשוב בלוגיסטיקה ובבנייה. מניפולציה בחדרים צפופים מאפשרת שימוש בסביבות שקשה לגשת אליו או מסוכנות לבני אדם. פיתוח אסטרטגיות מגע בגוף מלא הוא צעד מכריע לניצול מלוא הפוטנציאל של גורם הצורה ההומנואיד ולהפוך את אטלס לרובוט זריז ועוצמתי באמת.
יישום מעשי ובקרת התקדמות רציפה
השותפות בין דינמיקת בוסטון למכון RAI מייצרת חשיבות רבה ליישום שקוף ומכווני תרגול של עבודת המחקר והפיתוח שלך:
דוחות והתקדמות קבועים והפגנות
בוסטון דינמיקה ומכון RAI התחייבו לפרסם מדי פעם דוחות מתקדמים המתעדים את ההתפתחויות וההצלחה האחרונות של שיתוף הפעולה. דוחות אלה לא יכללו רק תיאורים כתובים של התקדמות, אלא גם הפגנות חיות עם אטלס, המראות את הכישורים שנרכשו לאחרונה בפעולה. הפגנות אלה מתפרסמות בצורה של סרטונים ומצגות ונגישות לקהילה המדעית ולקהל הרחב.
העדכונים וההפגנות הרגילים משמשים מספר מטרות. הם מאפשרים לקהילה המדעית להמשיך את ההתקדמות ברובוטיקה הומנואידים ומעוררים זה את זה. הם מקדמים שקיפות ואמון במחקר רובוטיקה ועוזרים להגביר את ההסכמה החברתית לטכנולוגיות אלה. בנוסף, הם מציעים לדינמיקה של בוסטון ומכון RAI את ההזדמנות לקבל משוב מהקהילה ולהתאים את כיוון המחקר שלהם בהתאם.
מיקום שיתוף הפעולה: מסצ'וסטס, ארה"ב
כל עבודת המחקר והפיתוח כחלק מהשותפות מתקיימת במסצ'וסטס, שם לשני הארגונים יש את המטה שלהם. קרבה מרחבית זו מקדמת שיתוף פעולה הדוק והחלפה ישירה בין צוותי המחקר. הצוותים מבוסטון דינמיקה ומכון RAI עובדים במעבדות משותפות ומשתמשים במשאבים והתשתיות של שני הארגונים. שילוב הדוק זה של צוותים ומשאבים הוא גורם מכריע להצלחת השותפות ומאפשר להשתמש בסינרגיות ולקדם ביעילות את עבודת המחקר והפיתוח.
מיומנויות חדשות של אטלס: מבט לעתיד הרובוטיקה ההומנואיד
בשל השותפות בין בוסטון דינמיקה למכון RAI, רובוט אטלס נועד להשיג מספר מיומנויות חדשות פורצות דרך שיהפכו אותו לכלי רב -תכליתי ושימושי עוד יותר:
שיפור הניידות והמניפולציה: זריזות ודיוק בתנועה
תנועה דינמית
אטלס אמור להיות מסוגל לנוע עוד יותר ויציב ונוזלי בשטח לא אחיד, בסביבות מורכבות ואפילו בתרחישים דינמיים. זה כולל ריצה, קפיצה, טיפוס ויכולת להסתגל למשטחים ותנאים שונים בזמן אמת. התנועה הדינמית מתאפשרת על ידי אלגוריתמים רגולטוריים מתקדמים ואיחוי נתוני חיישנים המאפשרים לאטלס לשמור על שיווי המשקל, להתגבר על מכשולים ולהתאים את תנועותיו למצב המתאים.
מניפולציה בגוף מלא
הרובוט יישם אסטרטגיות מתקדמות ליצירת קשר מלא בגוף על מנת שיוכל להשתמש, לשאת, להעביר ולתפעל אובייקטים כבדים במדויק וביעילות. זה דורש תיאום מפותח ביותר של זרועות, רגליים וגוף מטוס כדי לייצב את המשקל, כדי לשמור על האיזון ולטפל באובייקטים בבטחה. המניפולציה המלאה של הגוף תאפשר לאטלס לקחת משימות שהיו בעבר שמורות רק לאנשים, כמו העברת עומסים כבדים במחסנים, באתרי בנייה או באזורי אסון.
אינטראקציה סביבתית מתקדמת: אינטראקציה אינטליגנטית עם העולם
מניפולציה של אובייקטים
על אטלס ללמוד לתפעל מגוון חפצים ומכשירים באזור שלה, כולל דלתות, מתגים, מנופים, שסתומים, כלים, מכולות ועוד ועוד. יכולת זו תאפשר לו לפעול בסביבות אנושיות ולבצע משימות הדורשות אינטראקציה עם התשתית הקיימת. מניפולציה של אובייקטים דורשת מיומנויות תפיסה מתקדמות להכיר, לאתר ולזהות אובייקטים, כמו גם אסטרטגיות אחיזה ומניפולציה מתוחכמות על מנת לטפל בהם בבטחה וביעילות.
יכולת התאמה לחומרים ומבנים
הרובוט יוכל להתאים באופן אוטומטי ובאופן מושכל את כוחו, מהירותו ותנועותיו לחומרים ומבנים שונים מבלי לפגוע או להרוס אותם. זה חיוני לאינטראקציה הבטוחה והאמינה עם העולם האמיתי, בו הרובוטים יתקלו במגוון משטחים, חומרים וחפצים. יכולת ההסתגלות מושגת באמצעות חיישני חוזק ומומנט, חיישני מישוש ואלגוריתמים רגולטוריים מתקדמים המאפשרים לאטלס לפקח ולהתאים את האינטראקציות שלה בזמן אמת.
יכולת למידה והכללה: הבסיס לחידושים עתידיים
למידה יעילה יותר באמצעות למידת חיזוק:
השימוש בטכניקות למידה מתקדמות לגיבוש נועד לאפשר לאטלס ללמוד מיומנויות חדשות הרבה יותר מהר ויעיל מבעבר. זה כולל פיתוח אלגוריתמים שמאיצים את הלמידה, הנתונים
מתאים לכך:
השותף הגלובלי שלך לשיווק ופיתוח עסקי
☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית
☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!
קונרד וולפנשטיין
אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.
אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital
אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.