Pubblicato il: 25 febbraio 2025 / AGGIORNAMENTO DA: 25 febbraio 2025 - Autore: Konrad Wolfenstein
Dall'inciaccmento al capriole in robotica: Ai-upgrade definisce le abilità umane-immagine: xpert.digital
Il futuro degli umanoidi: l'Atlante è attraverso l'apprendimento del rinforzo più intelligente
Partnership strategica: Boston Dynamics ottimizza Atlas per applicazioni reali
In un annuncio, Boston Dynamics, un pioniere nel campo del robot dinamico, e il Robotics & Ai Institute (RAI Institute), un istituto di ricerca sotto la direzione del famoso esperto robotico ed ex CEO di Boston Dynamics, Marc Raibert, ha annunciato un partnership strategica. L'obiettivo dichiarato di questa cooperazione, che ha trovato ufficialmente il suo inizio nel febbraio 2025, è il miglioramento significativo delle capacità dell'Atlante robotico umanoide avanzato utilizzando l'apprendimento di rinforzo (rafforzando l'apprendimento). Questa cooperazione promette non solo di rendere l'Atlante più flessibile e agile, ma anche di qualificarlo per uno spettro più ampio di applicazioni reali e quindi aprendo la strada a una nuova era di robotica umanoide.
Adatto a:
Obiettivi fondamentali della cooperazione orientata al futuro
La partnership tra Boston Dynamics e l'Istituto RAI si concentra su una serie di obiettivi ambiziosi che mirano a trasformare le capacità fondamentali dell'Atlante e svilupparlo da un impressionante dimostratore di ricerca in uno strumento vario e pratico. Al centro di questi sforzi ci sono tre aree principali:
Il ponte del divario da Sim-REAL: la strada dalla simulazione alla realtà
Una delle maggiori sfide della robotica, specialmente nel settore dell'apprendimento del rinforzo, è il trasferimento di competenze apprese nelle simulazioni nel mondo reale. Le simulazioni offrono un ambiente ideale per la formazione di robot perché consentono quantità illimitate di dati, controllo completo sull'ambiente e la possibilità di simulare scenari pericolosi o intensivi con il rischio senza rischi. I robot possono svolgere innumerevoli iterazioni di movimenti e compiti nei mondi virtuali senza il rischio di danni o lesioni.
La realtà, d'altra parte, è molto più complessa e imprevedibile. I robot fisici operano in un mondo pieno di rumore sensoriale, disturbi imprevisti, inesattezze nella modellazione e costante sfida della variabilità. Ciò che funziona in una simulazione perfettamente controllata può fallire nella realtà caotica. Il "Sim-to-Real-Lücke" descrive esattamente questa discrepanza.
La partnership tra Boston Dynamics e l'Istituto RAI ha fissato l'obiettivo di colmare questo divario utilizzando metodi e algoritmi innovativi. I ricercatori stanno lavorando allo sviluppo di movimenti robusti e generalizzabili che lavorano in modo affidabile non solo nella simulazione, ma anche nel mondo reale. Ciò include lo sviluppo di ambienti di simulazione avanzati che mappano la realtà fisica in modo più preciso, nonché l'uso di tecniche come la randomizzazione del dominio e la simulazione adattiva al fine di rendere i modelli addestrati nelle simulazioni più resistenti agli imponderabili del mondo reale. Il successo in questo settore è fondamentale per sfruttare il pieno potenziale dell'apprendimento di rinforzo per la robotica e utilizzare i robot in ambienti reali e non strutturati.
Miglioramento della manipolazione Loco: l'arte del movimento e dell'interazione
La capacità di individuare la manipolazione di loco, cioè il trasporto e la manipolazione simultanei degli oggetti, è una capacità chiave per i robot che dovrebbero agire in ambienti complessi e dinamici. Immagina un robot umanoide che si muove attraverso un magazzino per raccogliere pacchetti o un robot che elimina i detriti in una zona di disastro e allo stesso tempo cerca i sopravvissuti. In tutti questi scenari, è essenziale che il robot non solo si muova in modo efficiente, ma possa anche interagire con l'ambiente circostante allo stesso tempo.
Tuttavia, lo sviluppo di strategie di manipolazione di Loko avanzate è una sfida enorme. Richiede uno stretto coordinamento tra la pianificazione del movimento, la pianificazione ferroviaria, la pianificazione della presa e il livello di forza. Il robot deve essere in grado di adattare i suoi movimenti e manipolazioni alle condizioni in costante evoluzione dei suoi dintorni in tempo reale.
Nell'ambito della partnership, i ricercatori svilupperanno strategie nuove e innovative per aumentare le capacità di manipolazione della LOCO ATLAS a un nuovo livello. Ciò include la ricerca di algoritmi per la pianificazione simultanea e la pianificazione avvincente, lo sviluppo di solide strategie di controllo del potere per la manipolazione di vari oggetti e l'integrazione di informazioni sensoriali nel ciclo di controllo per consentire la reazione rapida e adattativa a manipolazione di loco. Il miglioramento della manipolazione di Loco è un passo cruciale per rendere l'Atlante uno strumento davvero versatile e utile per una varietà di applicazioni.
Ricerca sulle strategie di contatto per tutto il corpo: la sinergia dei poveri e delle gambe
I robot umanoidi come gli atlas hanno il potenziale unico di muoversi e interagire in un modo molto simile al movimento umano. Questa capacità di integrare l'intero corpo, comprese le braccia, le gambe e la fusoliera, in movimenti e compiti complessi, apre opportunità completamente nuove per la robotica. Le strategie di contatto all-body vanno oltre la semplice manipolazione con le braccia e usano la sinergia tra le braccia e le gambe per consentire movimenti e compiti ad alte prestazioni.
Pensa a una persona che porta un oggetto pesante. Non solo usa le braccia, ma anche le gambe, la sua fusoliera e tutto il suo corpo per stabilizzare il peso, per mantenere l'equilibrio e trasportare l'oggetto in modo efficiente. Allo stesso modo, i robot umanoidi dovrebbero essere in grado di utilizzare il loro intero corpo per gestire compiti complessi che richiedono un stretto coordinamento tra braccia e gambe.
I ricercatori si concentrano sullo sviluppo di algoritmi regolamentari avanzati e strategie di pianificazione per movimenti e compiti ad alte prestazioni. Ciò include aree come la corsa dinamica, il salto, l'arrampicata, il sollevamento e il trasporto di oggetti pesanti, la manipolazione in stanze anguste e l'interazione con ambienti complessi. La ricerca delle strategie di contatto per tutto il corpo è di fondamentale importanza per sfruttare il pieno potenziale del fattore di forma umanoide e sviluppare robot che possono muoversi e interagire nel mondo in modo naturale e intuitivo.
L'importanza di questa cooperazione direzionale
La partnership tra Boston Dynamics e l'Istituto RAI è di immensa importanza per la comunità di ricerca di robotica e AI per diversi motivi. Innanzitutto, combina due principali organizzazioni nel campo della robotica, ognuna con punti di forza e abilità unici. Boston Dynamics è conosciuta in tutto il mondo per le sue piattaforme robot impressionanti e dinamiche come Atlas, Spot, Handsing and Stretch. L'Istituto RAI sotto la direzione di Marc Raibert porta decenni di esperienza nello sviluppo delle migliori tecnologie per le macchine intelligenti e nell'uso dell'apprendimento del rinforzo a problemi di robotica complesse.
Marc Raiber, il fondatore dell'Istituto RAI, è un'icona della robotica. Come ex CEO di Boston Dynamics, ha modellato in modo significativo lo sviluppo dell'azienda e ha prodotto alcuni dei robot più impressionanti al mondo. La ricerca sulla robotica ha avuto un impatto duraturo sulla sua visione di robot, che può muoversi come intelligente e versatile nel mondo reale come persone e animali. Con la fondazione dell'Istituto RAI, Raiber continua la sua missione per espandere i limiti del possibile in robotica e intelligenza artificiale.
La collaborazione si basa su una solida base di precedenti progetti congiunti, tra cui il "Kit per ricercatori di apprendimento per rinforzi" per il robot a quattro gambe. Questo kit consente ai ricercatori in tutto il mondo di sviluppare e testare gli algoritmi di apprendimento del rinforzo sulla piattaforma spot. Il successo dello sviluppo e dell'implementazione di questo kit ha dimostrato che entrambe le organizzazioni sono in grado di lavorare insieme in modo efficace e di sviluppare soluzioni innovative nel campo dell'apprendimento delle forze dell'ordine per la robotica.
Usando l'apprendimento del rinforzo per Atlas, uno dei robot umanoidi più avanzati e potenti al mondo, i partner si aspettano progressi significativi nello sviluppo delle capacità umane. L'apprendimento del rinforzo offre il potenziale per formare robot, per gestire compiti complessi che sarebbero difficili da implementare con approcci di programmazione tradizionali. Consente ai robot di imparare attraverso l'interazione con l'ambiente circostante, di adattarsi e migliorare continuamente le loro abilità.
Boston Dynamics e l'Istituto RAI si sono impegnati a pubblicare aggiornamenti regolari e dimostrazioni del loro lavoro con Atlante al fine di fare progressi nella robotica umanoide accessibile al pubblico. Questa trasparenza è importante per rafforzare la fiducia nella robotica e nella ricerca dell'IA e per promuovere l'accettazione sociale per queste tecnologie. Le pubblicazioni pianificate non solo informeranno la comunità scientifica, ma ispireranno anche il pubblico per le affascinanti possibilità e le sfide della robotica umanoide.
Ricerca e sviluppo congiunti in dettaglio
La cooperazione tra Boston Dynamics e l'Istituto RAI è divisa in diverse aree fondamentali di ricerca e sviluppo, che sono strettamente legate e si completano a vicenda:
Sviluppo di una pipeline di formazione per l'apprendimento di ri-seguaci comuni per atlante
Al centro della partnership si trova lo sviluppo di una pipeline di formazione per l'apprendimento di rinforzo all'avanguardia, che è particolarmente adatta alle esigenze e alle capacità di Atlante. Questa pipeline costituirà la base per la formazione di comportamenti dinamici e generalizzabili per la manipolazione mobile. Include tutte le fasi del processo di apprendimento del rinforzo, dalla definizione di funzioni di ricompensa e dalla selezione di algoritmi adeguati allo sviluppo di ambienti di simulazione e acquisizione di dati alla convalida e al trasferimento del comportamento appreso sul robot reale.
La pipeline di addestramento sarà modulare per garantire flessibilità e adattabilità a vari compiti e ambienti. Integrerà tecniche avanzate di apprendimento del rinforzo, come l'apprendimento di rinforzo profondo, l'apprendimento del rinforzo basato su modelli e l'apprendimento del rinforzo multi-agente per massimizzare l'efficienza e la robustezza della formazione. Un focus speciale sarà sullo sviluppo di funzioni di ricompensa che consentono ad Atlas di apprendere compiti complessi senza specificare esplicitamente ogni fase. Le funzioni di ricompensa hanno lo scopo di guidare il robot a sviluppare movimenti e interazioni efficienti, naturali e umani.
Trasferimento da Sim-REAL: il ponte tra il mondo virtuale e reale
Come già accennato, il trasferimento da SIM-REAL è una delle maggiori sfide nell'apprendimento del rinforzo per la robotica. I team lavoreranno intensamente per colmare il divario tra le simulazioni e il mondo reale e garantire che il comportamento addestrato nelle simulazioni possa essere trasferito con successo e in modo affidabile all'hardware fisico.
Ciò richiede un approccio multistrato, che include il miglioramento degli ambienti di simulazione e lo sviluppo di solidi metodi di trasferimento. Gli ambienti di simulazione vengono continuamente migliorati al fine di mappare la realtà fisica in modo più preciso, inclusa la modellazione di attrito, contatto, inerzia e altri effetti fisici. Allo stesso tempo, tecniche come la randomizzazione del dominio, l'identificazione del sistema e il controllo adattivo vengono utilizzati per rendere i modelli addestrati nelle simulazioni più resistenti agli imponderabili del mondo reale. L'obiettivo è quello di creare una transizione senza soluzione di continuità dalla simulazione alla realtà, in modo che Atlas possa usare le competenze apprese nel mondo virtuale senza una significativa perdita di prestazioni in ambienti reali.
Concentrati sulle abilità chiave per il futuro della robotica umanoide
La partnership si concentra sullo sviluppo e sul miglioramento delle abilità chiave che sono essenziali per l'uso pratico dei robot umanoidi in ambienti reali:
Manipolazione Loco migliorata: gestire gli oggetti durante il movimento
Atlas deve essere in grado di manipolare oggetti e dispositivi come porte, switch, leve, strumenti e altri oggetti mentre si muovono contemporaneamente. Questa capacità è cruciale per una varietà di applicazioni, dall'automazione industriale alla logistica alle operazioni di ricerca e salvataggio. Immagina Atlas, che si muove attraverso un terreno accidentato e allo stesso tempo elimina i detriti o serve strumenti per riparare una struttura danneggiata.
La miglioramento della manipolazione di Loco richiede lo sviluppo di algoritmi, che coordinano la pianificazione del movimento, la pianificazione afferrata e il livello di forza in tempo reale. L'Atlante deve essere in grado di adattare i suoi movimenti e manipolazioni alla forma, alle dimensioni, al peso e alla natura degli oggetti che manipola. Inoltre, deve essere in grado di affrontare le incertezze nella percezione e nell'area circostante e di adattare dinamicamente i suoi piani e i suoi movimenti. Lo sviluppo di queste abilità renderà l'Atlas uno strumento molto più versatile e più utile per una vasta gamma di applicazioni.
Strategie di contatto completo del corpo: movimenti complessi e carichi pesanti
I ricercatori si concentrano sullo sviluppo di impegnativi movimenti pieni che vanno oltre la semplice camminata e raggiungimento. Ciò include la corsa dinamica, il salto, l'arrampicata, il sollevamento e il trasporto di oggetti pesanti e la manipolazione nelle stanze anguste. Queste abilità richiedono uno stretto coordinamento tra le braccia, le gambe e la fusoliera e usano la sinergia di tutto il corpo per gestire compiti complessi.
La corsa e il salto dinamici consentono ad Atlas di muoversi in modo rapido ed efficiente in terreni irregolari e oltre gli ostacoli. L'arrampicata estende la sua gamma e consente l'accesso a aree difficili. Sollevare e indossare oggetti pesanti lo rende un prezioso aiutante di logistica e costruzione. La manipolazione nelle stanze anguste consente l'uso in ambienti difficili da accedere o pericolosi per gli umani. Lo sviluppo di strategie di contatto per tutto il corpo è un passo cruciale per sfruttare il pieno potenziale del fattore di forma umanoide e rendere l'Atlante un robot davvero agile e potente.
Implementazione pratica e controllo continuo di avanzamento
La partnership tra Boston Dynamics e l'Istituto RAI attribuisce grande importanza a un'attuazione trasparente e orientata alla pratica del lavoro di ricerca e sviluppo:
Rapporti e dimostrazioni di progresso regolari
Boston Dynamics e l'Istituto RAI hanno intrapreso per pubblicare rapporti periodicamente progressi che documentano gli ultimi sviluppi e il successo della cooperazione. Questi rapporti non includeranno solo descrizioni scritte del progresso, ma anche vivide dimostrazioni con Atlas, che mostrano le competenze appena acquisite in azione. Queste dimostrazioni sono pubblicate sotto forma di video e presentazioni e resa accessibili alla comunità scientifica e al pubblico in generale.
Gli aggiornamenti e le dimostrazioni regolari hanno diversi scopi. Consentono alla comunità scientifica di perseguire il progresso nella robotica umanoide e di ispirarsi a vicenda. Promuovono la trasparenza e la fiducia nella ricerca sulla robotica e aiutano ad aumentare l'accettazione sociale per queste tecnologie. Inoltre, offrono a Boston Dynamics e all'Istituto RAI l'opportunità di ricevere feedback dalla comunità e adattare la loro direzione di ricerca di conseguenza.
Posizione della cooperazione: Massachusetts, USA
L'intero lavoro di ricerca e sviluppo nell'ambito della partnership si svolge nel Massachusetts, dove entrambe le organizzazioni hanno il loro quartier generale. Questa vicinanza spaziale promuove una stretta cooperazione e lo scambio diretto tra i team di ricerca. I team di Boston Dynamics e dell'Istituto RAI lavorano nei laboratori comuni e utilizzano le risorse e le infrastrutture di entrambe le organizzazioni. Questa stretta integrazione di team e risorse è un fattore cruciale per il successo della partnership e consente di utilizzare le sinergie e promuovere in modo efficiente il lavoro di ricerca e sviluppo.
Nuove abilità previste di Atlante: uno sguardo al futuro della robotica umanoide
A causa della partnership tra Boston Dynamics e l'Istituto RAI, il robot Atlas ha lo scopo di ottenere una serie di nuove abilità innovative che lo renderà uno strumento ancora più versatile e utile:
Mobilità e manipolazione migliorate: agilità e precisione in movimento
Locomozione dinamica
Atlas deve essere in grado di muoversi ancora più stabile e liquido su terreni irregolari, in ambienti complessi e persino in scenari dinamici. Ciò include la corsa, il salto, l'arrampicata e la capacità di adattarsi a diverse superfici e condizioni in tempo reale. La locomozione dinamica è resa possibile da algoritmi regolamentari avanzati e fusione dei dati del sensore che consentono ad Atlante di mantenere l'equilibrio, superare gli ostacoli e adattare i suoi movimenti alla rispettiva situazione.
Manipolazione del corpo completo
Il robot implementerà strategie avanzate per il contatto completo per poter utilizzare, trasportare, spostare e manipolare oggetti pesanti con precisione ed efficiente. Ciò richiede un coordinamento altamente sviluppato di armi, gambe e fuselia per stabilizzare il peso, mantenere l'equilibrio e gestire gli oggetti in sicurezza. La manipolazione del corpo completo consentirà all'Atlante di assumere compiti che erano precedentemente riservati solo alle persone, come spostare carichi pesanti nei magazzini, in cantieri o in zone di disastro.
Interazione ambientale avanzata: interazione intelligente con il mondo
Manipolazione degli oggetti
L'Atlante dovrebbe imparare a manipolare una varietà di oggetti e dispositivi nella sua area, tra cui porte, interruttori, leve, valvole, strumenti, contenitori e molto altro. Questa abilità gli consentirà di agire in ambienti umani ed eseguire compiti che richiedono l'interazione con l'infrastruttura esistente. La manipolazione degli oggetti richiede capacità di percezione avanzate per riconoscere, individuare e identificare gli oggetti, nonché sofisticate strategie di presa e manipolazione al fine di gestirle in modo sicuro ed efficiente.
Adattabilità a materiali e strutture
Il robot sarà in grado di adattare automaticamente e in modo intelligente la sua forza, velocità e movimenti a diversi materiali e strutture senza danneggiarli o distruggerli. Questo è cruciale per l'interazione sicura e affidabile con il mondo reale, in cui i robot incontreranno una varietà di superfici, materiali e oggetti. L'adattabilità si ottiene attraverso l'uso di sensori di resistenza e di coppia, sensori tattili e algoritmi regolatori avanzati che consentono ad ATLAS di monitorare e adattare le sue interazioni in tempo reale.
Capacità di apprendimento e generalizzazione: la base per le innovazioni future
Apprendimento più efficiente attraverso l'apprendimento del rinforzo:
L'uso di tecniche avanzate di apprendimento delle violazioni ha lo scopo di consentire ad Atlas di apprendere nuove competenze molto più velocemente e più efficiente di prima. Ciò include lo sviluppo di algoritmi che accelerano l'apprendimento, i dati
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