Publicado em: 25 de fevereiro de 2025 / atualização de: 25 de fevereiro de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
De tropeçar a SomerSult in Robotics: ai-upgrade define habilidades humanóides-imagens: xpert.digital
O futuro dos humanóides: atlas é através do aprendizado de reforço mais inteligente
Parceria estratégica: Boston Dynamics otimiza o Atlas para aplicações reais
Em um anúncio, o Boston Dynamics, pioneiro no campo do robô dinâmico, e o Instituto Robótico e AI (Instituto RAI), uma instituição de pesquisa sob a direção do renomado especialista robótico e ex -CEOs da Boston Dynamics, Marc Raibert, anunciou um Parceria estratégica. O objetivo declarado dessa cooperação, que encontrou oficialmente seu início em fevereiro de 2025, é a melhoria significativa das habilidades do atlas avançado de robôs humanóides usando o aprendizado de reforço (aprendizado de reforço). Essa cooperação promete não apenas tornar o Atlas mais flexível e ágil, mas também qualificá -lo para um espectro mais amplo de aplicações reais e, assim, abriga o caminho para uma nova era de robótica humanóide.
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Alvos principais da cooperação futura orientada
A parceria entre o Boston Dynamics e o RAI Institute concentra -se em uma série de objetivos ambiciosos que visam transformar as habilidades fundamentais da Atlas e desenvolvê -lo de um impressionante demonstrador de pesquisa em uma ferramenta variada e prática. No centro desses esforços estão três áreas principais:
A ponte da lacuna sim-a-real: o caminho da simulação para a realidade
Um dos maiores desafios da robótica, especialmente na área de aprendizado de reforço, é a transferência de habilidades aprendidas em simulações para o mundo real. As simulações oferecem um ambiente ideal para o treinamento de robôs porque permitem quantidades ilimitadas de dados, controle completo sobre o ambiente e a possibilidade de simular cenários perigosos ou intensivos em custos com riscos sem riscos. Os robôs podem realizar inúmeras iterações de movimentos e tarefas em mundos virtuais sem o risco de danos ou lesões.
A realidade, por outro lado, é muito mais complexa e imprevisível. Os robôs físicos operam em um mundo cheio de ruído sensorial, distúrbios imprevistos, imprecisões na modelagem e o constante desafio da variabilidade. O que funciona em uma simulação perfeitamente controlada pode falhar na realidade caótica. O "Sim-to-Real-Lücke" descreve exatamente essa discrepância.
A parceria entre a Boston Dynamics e o Instituto RAI estabeleceu o objetivo de fechar essa lacuna usando métodos e algoritmos inovadores. Os pesquisadores estão trabalhando no desenvolvimento de movimentos robustos e generalizáveis que funcionam de maneira confiável não apenas na simulação, mas também no mundo real. Isso inclui o desenvolvimento de ambientes avançados de simulação que mapeiam a realidade física com mais precisão, bem como o uso de técnicas como randomização do domínio e simulação adaptativa para tornar os modelos treinados em simulações mais resistentes aos imponderáveis do mundo real. O sucesso nessa área é crucial para explorar todo o potencial do aprendizado de reforço para robótica e usar robôs em ambientes reais e não estruturados.
Melhoria da manipulação de loco: a arte do movimento e da interação
A capacidade de localizar a manipulação do loco, isto é, o transporte e a manipulação simultâneos de objetos, é uma capacidade essencial para robôs que devem atuar em ambientes complexos e dinâmicos. Imagine um robô humanóide que se mova através de um armazém para escolher pacotes ou um robô que elimina detritos em uma zona de desastre e, ao mesmo tempo, procura sobreviventes. Em todos esses cenários, é essencial que o robô não apenas se mova com eficiência, mas também possa interagir com o ambiente ao mesmo tempo.
No entanto, o desenvolvimento de estratégias avançadas de manipulação de Loko é um enorme desafio. Requer coordenação estreita entre planejamento de movimento, planejamento ferroviário, planejamento emocionante e nível de força. O robô deve ser capaz de adaptar seus movimentos e manipulações às condições em constante mudança de seu ambiente em tempo real.
Como parte da parceria, os pesquisadores desenvolverão estratégias novas e inovadoras para elevar as habilidades de manipulação do Atlas Loco para um novo nível. Isso inclui a pesquisa de algoritmos para o planejamento simultâneo e o planejamento emocionante, o desenvolvimento de estratégias robustas de controle de energia para a manipulação de vários objetos e a integração de informações sensoriais no loop de controle para permitir a manipulação de locação rápida e adaptativa. A melhoria da manipulação do loco é uma etapa crucial para tornar o Atlas uma ferramenta realmente versátil e útil para uma variedade de aplicações.
Pesquisa sobre estratégias de contato de corpo inteiro: a sinergia dos pobres e pernas
Robôs humanóides como o Atlas têm o potencial único de se mover e interagir de uma maneira muito semelhante ao movimento humano. Essa capacidade de integrar todo o corpo, incluindo os braços, as pernas e a fuselagem, em movimentos e tarefas complexas, abre oportunidades completamente novas para a robótica. As estratégias de contato em todos os corpos vão além da manipulação simples com os braços e usam a sinergia entre os braços e as pernas para permitir movimentos e tarefas de alto desempenho.
Pense em uma pessoa que carrega um objeto pesado. Ele não apenas usa os braços, mas também suas pernas, sua fuselagem e todo o corpo para estabilizar o peso, manter o equilíbrio e transportar o objeto com eficiência. Da mesma forma, os robôs humanóides devem ser capazes de usar todo o corpo para gerenciar tarefas complexas que requerem coordenação estreita entre os braços e as pernas.
Os pesquisadores se concentram no desenvolvimento de algoritmos regulatórios avançados e estratégias de planejamento para movimentos e tarefas de alto desempenho do corpo inteiro. Isso inclui áreas como corrida dinâmica, salto, escalada, levantamento e transporte de objetos pesados, manipulação em salas apertadas e a interação com ambientes complexos. A pesquisa de estratégias de contato com o corpo inteiro é de importância crucial, a fim de explorar todo o potencial do fator de forma humanóide e desenvolver robôs que podem se mover e interagir no mundo de maneira natural e intuitiva.
A importância dessa cooperação direcional
A parceria entre Boston Dynamics e o Instituto RAI é de imensa importância para a comunidade de pesquisa de robótica e IA por vários motivos. Primeiro, ela combina duas organizações líderes no campo da robótica, cada uma com pontos fortes e habilidades únicas. A Boston Dynamics é conhecida em todo o mundo por suas plataformas de robôs impressionantes e dinâmicas, como Atlas, Spot, Handle and Strech. O Instituto RAI, sob a direção de Marc Raibert, traz décadas de experiência no desenvolvimento das principais tecnologias para máquinas inteligentes e no uso do aprendizado de reforço para complexos problemas de robótica.
Marc Raiber, o fundador do Instituto RAI, é um ícone da robótica. Como ex -CEO do Boston Dynamics, ele moldou significativamente o desenvolvimento da empresa e produziu alguns dos robôs mais impressionantes do mundo. A pesquisa de robótica teve um impacto duradouro em sua visão de robôs, que pode se mover tão inteligente e versátil no mundo real quanto pessoas e animais. Com a fundação do Instituto RAI, Raiber continua sua missão de expandir os limites do possível na robótica e na IA.
A colaboração é baseada em uma base sólida de projetos conjuntos anteriores, incluindo o "kit de pesquisador de aprendizado de reforço" para o ponto de robô de quatro pernas. Este kit permite que pesquisadores em todo o mundo desenvolvam e testem algoritmos de aprendizado de reforço na plataforma Spot. O desenvolvimento e a implementação bem -sucedidos deste kit mostraram que ambas as organizações são capazes de trabalhar juntos de maneira eficaz e desenvolver soluções inovadoras no campo da aprendizagem de realização da robótica.
Ao usar o aprendizado de reforço para o Atlas, um dos robôs humanóides mais avançados e poderosos do mundo, os parceiros esperam progresso significativo no desenvolvimento de habilidades humanóides. A Aprendizagem de Reforço oferece o potencial de treinar robôs, para gerenciar tarefas complexas que seriam difíceis de implementar com as abordagens tradicionais de programação. Ele permite que os robôs aprendam através da interação com o ambiente, para se adaptar e melhorar continuamente suas habilidades.
O Boston Dynamics e o RAI Institute se comprometeram a publicar atualizações e demonstrações regulares de seu trabalho com o Atlas, a fim de progredir na robótica humanóide acessível ao público em geral. Essa transparência é importante para fortalecer a confiança na pesquisa de robótica e IA e promover a aceitação social para essas tecnologias. As publicações planejadas não apenas informarão a comunidade científica, mas também inspirarão o público para as fascinantes possibilidades e desafios da robótica humanóide.
Pesquisa e desenvolvimento conjuntos em detalhes
A cooperação entre Boston Dynamics e o Instituto RAI é dividida em várias áreas centrais de pesquisa e desenvolvimento, que estão intimamente ligadas e se complementam:
Desenvolvimento de um pipeline de treinamento de aprendizado de re-resfriamento comum para Atlas
No centro da parceria está o desenvolvimento de um pipeline de treinamento de aprendizado de reforço de última geração, especialmente adaptado às necessidades e habilidades da Atlas. Este pipeline formará a base para o treinamento de comportamento dinâmico e generalizável para manipulação móvel. Ele inclui todas as etapas do processo de aprendizado de reforço, desde a definição de funções de recompensa e a seleção de algoritmos adequados até o desenvolvimento de ambientes de simulação e aquisição de dados para validação e transferência do comportamento aprendido no robô real.
O pipeline de treinamento será modular para garantir flexibilidade e adaptabilidade a várias tarefas e ambientes. Ele integrará técnicas avançadas de aprendizado de reforço, como aprendizado de reforço profundo, aprendizado de reforço baseado em modelos e aprendizado de reforço multi-agente para maximizar a eficiência e a robustez do treinamento. Um foco especial será o desenvolvimento de funções de recompensa que permitem que o Atlas aprenda tarefas complexas sem especificar explicitamente todas as etapas. As funções de recompensa destinam -se a orientar o robô a desenvolver movimentos e interações eficientes, naturais e humanos.
Transferência Sim-para-Real: A Ponte entre o mundo virtual e real
Como já mencionado, a transferência SIM-para-real é um dos maiores desafios no aprendizado de reforço para a robótica. As equipes trabalharão intensamente para preencher a lacuna entre simulações e o mundo real e garantir que o comportamento treinado em simulações possa ser transferido com sucesso e confiabilidade para o hardware físico.
Isso requer uma abordagem multi -camada, que inclui a melhoria dos ambientes de simulação e o desenvolvimento de métodos de transferência robustos. Os ambientes de simulação são continuamente melhorados para mapear a realidade física com mais precisão, incluindo a modelagem de atrito, contato, inércia e outros efeitos físicos. Ao mesmo tempo, técnicas como randomização de domínio, identificação do sistema e controle adaptativo são usados para tornar os modelos treinados em simulações mais resistentes aos imponderáveis do mundo real. O objetivo é criar uma transição perfeita da simulação para a realidade, para que o Atlas possa usar as habilidades aprendidas no mundo virtual sem perda significativa de desempenho em ambientes reais.
Concentre -se nas habilidades -chave para o futuro da Robótica Humanóide
A parceria se concentra no desenvolvimento e na melhoria das principais habilidades que são essenciais para o uso prático de robôs humanóides em ambientes reais:
Manipulação de loco aprimorada: lidar com objetos durante o movimento
O Atlas deve ser capaz de manipular objetos e dispositivos como portas, interruptores, alavancas, ferramentas e outros objetos enquanto se move ao mesmo tempo. Essa habilidade é crucial para uma variedade de aplicações, da automação industrial à logística a operações de pesquisa e resgate. Imagine Atlas, que se move através de um terreno acidentado e, ao mesmo tempo, eliminou detritos ou serve ferramentas para reparar uma estrutura danificada.
A manipulação de loco aprimorada requer o desenvolvimento de algoritmos, que coordenam o planejamento do movimento, o planejamento emocionante e o nível de força em tempo real. O Atlas deve ser capaz de adaptar seus movimentos e manipulações à forma, tamanho, peso e natureza dos objetos que ele manipula. Além disso, ele deve ser capaz de lidar com incertezas na percepção e na área circundante e adaptar dinamicamente seus planos e movimentos. O desenvolvimento dessas habilidades tornará o Atlas uma ferramenta muito mais versátil e mais útil para uma ampla gama de aplicações.
Estratégias de contato do corpo inteiro: movimentos complexos e cargas pesadas
Os pesquisadores se concentram no desenvolvimento de movimentos de corpo completo exigentes que vão além de simples caminhada e alcançar. Isso inclui corrida dinâmica, salto, escalada, levantando e carregando objetos pesados e manipulação em salas apertadas. Essas habilidades requerem uma estreita coordenação entre os braços, as pernas e a fuselagem e usam a sinergia de todo o corpo para gerenciar tarefas complexas.
A corrida dinâmica e o salto permitem que o Atlas se mova de maneira rápida e eficiente em terrenos irregulares e sobre obstáculos. A escalada estende seu alcance e permite o acesso a áreas difíceis. Levantar e usar objetos pesados faz dele um ajudante valioso em logística e construção. A manipulação em salas apertadas permite o uso em ambientes difíceis de acessar ou perigosos para os seres humanos. O desenvolvimento de estratégias de contato de corpo inteiro é uma etapa crucial para explorar todo o potencial do formato humanóide e fazer do Atlas um robô realmente ágil e poderoso.
Implementação prática e controle contínuo de progresso
A parceria entre a Boston Dynamics e o Instituto RAI atribui grande importância a uma implementação transparente e orientada a prática de seu trabalho de pesquisa e desenvolvimento:
Relatórios e demonstrações regulares de progresso
O Boston Dynamics e o RAI Institute se comprometeram a publicar relatórios periodicamente de progresso que documentam os últimos desenvolvimentos e sucesso da cooperação. Esses relatórios não apenas incluirão descrições por escrito de progresso, mas também demonstrações vívidas com o Atlas, que mostram as habilidades recém -adquiridas em ação. Essas manifestações são publicadas na forma de vídeos e apresentações e acessíveis à comunidade científica e ao público em geral.
As atualizações e demonstrações regulares servem a vários propósitos. Eles permitem que a comunidade científica perseguir o progresso na robótica humanóide e se inspirar. Eles promovem transparência e confiança na pesquisa de robótica e ajudam a aumentar a aceitação social para essas tecnologias. Além disso, eles oferecem a Boston Dynamics e o Instituto RAI a oportunidade de receber feedback da comunidade e adaptar sua direção de pesquisa de acordo.
Localização da cooperação: Massachusetts, EUA
Todo o trabalho de pesquisa e desenvolvimento como parte da parceria ocorre em Massachusetts, onde ambas as organizações têm sua sede. Essa proximidade espacial promove estreita cooperação e troca direta entre as equipes de pesquisa. As equipes da Boston Dynamics e do RAI Institute trabalham em laboratórios comuns e usam os recursos e infraestruturas de ambas as organizações. Essa estreita integração de equipes e recursos é um fator crucial para o sucesso da parceria e permite que as sinergias sejam usadas e promovam com eficiência o trabalho de pesquisa e desenvolvimento.
Novas habilidades esperadas de Atlas: uma olhada no futuro da robótica humanóide
Devido à parceria entre a Boston Dynamics e o Instituto RAI, o robô da Atlas pretende obter uma série de novas habilidades inovadoras que o tornarão uma ferramenta ainda mais versátil e útil:
Mobilidade e manipulação aprimoradas: agilidade e precisão em movimento
Locomoção dinâmica
O Atlas deve ser capaz de se mover ainda mais estável e líquido em terrenos irregulares, em ambientes complexos e até em cenários dinâmicos. Isso inclui corrida, salto, escalada e capacidade de se adaptar a diferentes superfícies e condições em tempo real. A locomoção dinâmica é possível por algoritmos regulatórios avançados e fusão de dados de sensores que permitem que o Atlas mantenha seu equilíbrio, supere obstáculos e adapte seus movimentos à respectiva situação.
Manipulação de corpo inteiro
O robô implementará estratégias avançadas para o contato completo do corpo para poder usar, transportar, mover e manipular objetos pesados com precisão e eficiência. Isso requer uma coordenação altamente desenvolvida de braços, pernas e fuselagem para estabilizar o peso, manter o equilíbrio e lidar com os objetos com segurança. A manipulação de corpo inteiro permitirá que o Atlas realize tarefas que antes eram reservadas apenas para pessoas, como mover cargas pesadas em armazéns, em canteiros de obras ou em zonas de desastre.
Interação ambiental avançada: interação inteligente com o mundo
Manipulação de objetos
O Atlas deve aprender a manipular uma variedade de objetos e dispositivos em sua área, incluindo portas, interruptores, alavancas, válvulas, ferramentas, contêineres e muito mais. Essa habilidade permitirá que ele atue em ambientes humanos e execute tarefas que exigem interação com a infraestrutura existente. A manipulação de objetos requer habilidades avançadas de percepção para reconhecer, localizar e identificar objetos, bem como estratégias sofisticadas de segurança e manipulação para lidar com eles com segurança e eficiência.
Adaptabilidade a materiais e estruturas
O robô poderá adaptar automaticamente e inteligentemente sua força, velocidade e movimentos a diferentes materiais e estruturas sem danificá -los ou destruí -los. Isso é crucial para a interação segura e confiável com o mundo real, no qual os robôs encontrarão uma variedade de superfícies, materiais e objetos. A adaptabilidade é alcançada através do uso de sensores de força e torque, sensores táteis e algoritmos regulatórios avançados que permitem que o Atlas monitore e adapte suas interações em tempo real.
Capacidade de aprendizado e generalização: a base para futuras inovações
Aprendizagem mais eficiente através da aprendizagem de reforço:
O uso de técnicas avançadas de aprendizado de purificação pretende permitir que o Atlas aprenda novas habilidades com muito mais rápido e eficiência do que antes. Isso inclui o desenvolvimento de algoritmos que aceleram o aprendizado, os dados
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