Publicat pe: 25 februarie 2025 / Actualizat pe: 25 februarie 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
De la poticniri la tumbe în robotică: modernizarea inteligenței artificiale redefinește capacitățile umanoide – Imagine: Xpert.Digital
Viitorul umanoizilor: Atlas devine mai inteligent prin învățarea prin consolidare
Parteneriat strategic: Boston Dynamics optimizează Atlas pentru aplicații din lumea reală
Într-un anunț, Boston Dynamics, un pionier în robotica dinamică, și Robotics & AI Institute (RAI Institute), o instituție de cercetare condusă de renumitul expert în robotică și fost CEO al Boston Dynamics, Marc Raibert, au anunțat un parteneriat strategic. Scopul declarat al acestei colaborări, lansată oficial în februarie 2025, este de a îmbunătăți semnificativ capacitățile robotului umanoid avansat Atlas prin utilizarea învățării prin consolidare. Această colaborare promite nu numai să facă Atlas mai flexibil și mai agil, ci și să îl califice pentru o gamă mai largă de aplicații din lumea reală, deschizând astfel calea pentru o nouă eră a roboticii umanoide.
Legat de asta:
Obiectivele cheie ale colaborării orientate spre viitor
Parteneriatul dintre Boston Dynamics și Institutul RAI se concentrează pe o serie de obiective ambițioase care vizează transformarea capabilităților fundamentale ale Atlas, evoluându-l dintr-un demonstrator de cercetare impresionant într-un instrument versatil și practic. Aceste eforturi se concentrează pe trei domenii principale:
Reducerea decalajului dintre simulator și realitate: Calea de la simulare la realitate
Una dintre cele mai mari provocări în robotică, în special în domeniul învățării prin consolidare, este transferul abilităților învățate în simulări în lumea reală. Simulările oferă un mediu ideal pentru antrenarea roboților, deoarece oferă date nelimitate, control complet asupra mediului și capacitatea de a simula scenarii periculoase sau costisitoare fără riscuri. Roboții pot efectua nenumărate iterații de mișcări și sarcini în lumi virtuale fără pericolul de deteriorare sau vătămare corporală.
Realitatea, însă, este mult mai complexă și imprevizibilă. Roboții fizici operează într-o lume plină de zgomot senzorial, perturbări neprevăzute, inexactități în modelare și provocarea constantă a variabilității. Ceea ce funcționează într-o simulare perfect controlată poate eșua în realitatea haotică. „Decalajul dintre simulare și realitate” descrie tocmai această discrepanță.
Parteneriatul dintre Boston Dynamics și Institutul RAI își propune să elimine această lacună prin metode și algoritmi inovatori. Cercetătorii lucrează la dezvoltarea unor secvențe de mișcare robuste și generalizabile, care să funcționeze fiabil nu numai în simulare, ci și în lumea reală. Aceasta include dezvoltarea unor medii de simulare avansate care reflectă mai precis realitatea fizică, precum și utilizarea unor tehnici precum randomizarea domeniilor și simularea adaptivă pentru a face modelele antrenate în simulări mai rezistente la imprevizibilitatea lumii reale. Succesul în acest domeniu este crucial pentru valorificarea întregului potențial al învățării prin consolidare pentru robotică și implementarea roboților în medii reale, nestructurate.
Îmbunătățirea manipulării locomotivei: Arta mișcării și interacțiunii
Capacitatea de a se locomotiva – adică de a mișca și manipula obiecte simultan – este o capacitate cheie pentru roboții destinați să opereze în medii complexe și dinamice. Imaginați-vă un robot umanoid care se deplasează printr-un depozit pentru a ridica colete sau un robot care curăță resturile dintr-o zonă dezastruoasă, în timp ce caută simultan supraviețuitori. În toate aceste scenarii, este esențial ca robotul nu numai că se poate mișca eficient, ci și să interacționeze cu împrejurimile sale în același timp.
Totuși, dezvoltarea unor strategii avansate de locomanipulare reprezintă o provocare enormă. Necesită o coordonare strânsă între planificarea mișcării, planificarea traiectoriei, planificarea prizei și controlul forței. Robotul trebuie să fie capabil să își adapteze mișcările și manipulările în timp real la condițiile în continuă schimbare ale mediului său.
Ca parte a parteneriatului, cercetătorii vor dezvolta strategii noi și inovatoare pentru a ridica capacitățile de locomanipulare ale Atlas la un nivel superior. Aceasta include explorarea algoritmilor pentru planificarea simultană a mișcării și a prizei, dezvoltarea de strategii robuste de control al forței pentru manipularea diverselor obiecte și integrarea informațiilor senzoriale în bucla de control pentru a permite o locomanipulare receptivă și adaptivă. Îmbunătățirea locomanipulării este un pas crucial în transformarea Atlas într-un instrument cu adevărat versatil și util pentru o gamă largă de aplicații.
Explorarea strategiilor de contact cu întregul corp: Sinergia dintre brațe și picioare
Roboții umanoizi precum Atlas au potențialul unic de a se mișca și de a interacționa în moduri care seamănă foarte mult cu mișcarea umană. Această capacitate de a integra întregul corp, inclusiv brațele, picioarele și trunchiul, în mișcări și sarcini complexe deschide posibilități complet noi pentru robotică. Strategiile de contact cu întregul corp depășesc simpla manipulare a brațelor și utilizează sinergia dintre brațe și picioare pentru a permite mișcări și sarcini de înaltă performanță.
Imaginați-vă o persoană care cară un obiect greu. Aceasta își folosește nu doar brațele, ci și picioarele, trunchiul și întregul corp pentru a stabiliza greutatea, a menține echilibrul și a transporta obiectul eficient. În mod similar, roboții umanoizi ar trebui să fie capabili să își folosească întregul corp pentru a îndeplini sarcini complexe care necesită o coordonare strânsă între brațe și picioare.
Cercetătorii se concentrează pe dezvoltarea de algoritmi avansați de control și pe planificarea strategiilor pentru mișcări și sarcini de înaltă performanță care implică întregul corp. Acestea includ domenii precum mersul dinamic, săriturile, cățăratul, ridicarea și transportul obiectelor grele, manipularea în spații închise și interacțiunea cu medii complexe. Cercetarea strategiilor de contact cu întregul corp este crucială pentru valorificarea întregului potențial al factorului de formă umanoid și pentru dezvoltarea de roboți care se pot mișca și interacționa în lume în moduri naturale și intuitive.
Importanța acestei colaborări inovatoare
Parteneriatul dintre Boston Dynamics și Institutul RAI este de o importanță imensă pentru comunitatea de cercetare în robotică și inteligență artificială din mai multe motive. În primul rând, acesta unește două organizații de top în domeniul roboticii, fiecare cu puncte forte și expertiză unice. Boston Dynamics este cunoscută la nivel mondial pentru platformele sale robotice impresionante și dinamice, cum ar fi Atlas, Spot, Handle și Stretch. Institutul RAI, sub conducerea lui Marc Raibert, aduce decenii de experiență în dezvoltarea de tehnologii de ultimă generație pentru mașini inteligente și în aplicarea învățării prin consolidare la probleme complexe de robotică.
Marc Raibert, fondatorul Institutului RAI, este o icoană în domeniul roboticii. În calitate de fost CEO al Boston Dynamics, el a modelat semnificativ dezvoltarea companiei și a creat unii dintre cei mai impresionanți roboți din lume. Viziunea sa asupra roboților care se pot mișca în lumea reală cu aceeași abilitate și versatilitate ca oamenii și animalele a influențat profund cercetarea în robotică. Odată cu fondarea Institutului RAI, Raibert își continuă misiunea de a împinge limitele posibilului în robotică și inteligență artificială.
Colaborarea se bazează pe o fundație solidă a proiectelor comune anterioare, inclusiv „Kitul de Cercetare pentru Învățare prin Reforțare” pentru robotul cvadruped Spot. Acest kit permite cercetătorilor din întreaga lume să dezvolte și să testeze algoritmi de învățare prin reforțare pe platforma Spot. Dezvoltarea și implementarea cu succes a acestui kit au demonstrat că ambele organizații sunt capabile să lucreze împreună eficient și să dezvolte soluții inovatoare în domeniul învățării prin reforțare pentru robotică.
Prin aplicarea învățării prin consolidare la Atlas, unul dintre cei mai avansați și capabili roboți umanoizi din lume, partenerii așteaptă progrese semnificative în dezvoltarea capacităților umanoide. Învățarea prin consolidare oferă potențialul de a antrena roboții să gestioneze sarcini complexe care ar fi dificil de realizat cu abordările tradiționale de programare. Aceasta permite roboților să învețe, să se adapteze și să își îmbunătățească continuu abilitățile prin interacțiunea cu mediul lor.
Boston Dynamics și Institutul RAI s-au angajat să publice periodic actualizări și demonstrații ale activității lor cu Atlas pentru a face progresele în robotica umanoidă accesibile unui public mai larg. Această transparență este crucială pentru construirea încrederii în cercetarea în domeniul roboticii și inteligenței artificiale și pentru promovarea acceptării publice a acestor tehnologii. Publicațiile planificate nu numai că vor informa comunitatea științifică, dar vor inspira și publicul cu privire la oportunitățile și provocările fascinante ale roboticii umanoide.
Cercetare și dezvoltare comune în detaliu
Colaborarea dintre Boston Dynamics și Institutul RAI este împărțită în mai multe domenii principale de cercetare și dezvoltare, strâns legate între ele și completându-se reciproc:
Dezvoltarea unei conducte de instruire partajate prin învățare prin consolidare pentru Atlas
În centrul parteneriatului se află dezvoltarea unui sistem de instruire de ultimă generație pentru învățarea prin consolidare, adaptat special nevoilor și capacităților Atlas. Acest sistem va forma baza pentru instruirea comportamentelor dinamice și generalizabile pentru manipularea mobilă. Acesta cuprinde toate etapele procesului de învățare prin consolidare, de la definirea funcțiilor de recompensă și selectarea algoritmilor adecvați, prin dezvoltarea de medii de simulare și achiziția de date, până la validarea și transferul comportamentelor învățate către robotul real.
Canalul de antrenament va fi modular pentru a asigura flexibilitate și adaptabilitate la diferite sarcini și medii. Acesta va integra tehnici avansate de învățare prin consolidare, cum ar fi învățarea prin consolidare profundă, învățarea prin consolidare bazată pe modele și învățarea prin consolidare multi-agent, pentru a maximiza eficiența și robustețea antrenamentului. Un accent deosebit va fi pus pe dezvoltarea funcțiilor de recompensă care vor permite Atlas să învețe sarcini complexe fără a fi necesară definirea explicită a fiecărui pas. Aceste funcții de recompensă vor ghida robotul să dezvolte mișcări și interacțiuni eficiente, naturale și asemănătoare cu cele umane.
Transfer de la simulare la realitate: puntea dintre lumea virtuală și cea reală
Așa cum am menționat anterior, transferul de la simulare la lumea reală este una dintre cele mai mari provocări în învățarea prin consolidare pentru robotică. Echipele vor lucra intens pentru a reduce decalajul dintre simulări și lumea reală și pentru a se asigura că comportamentele antrenate în simulări pot fi transferate cu succes și fiabil către hardware-ul fizic.
Acest lucru necesită o abordare multistratificată care include atât îmbunătățirea mediilor de simulare, cât și dezvoltarea unor metode robuste de transfer. Mediile de simulare sunt îmbunătățite continuu pentru a reflecta mai precis realitatea fizică, inclusiv modelarea frecării, contactului, inerției și a altor efecte fizice. Simultan, se utilizează tehnici precum randomizarea domeniilor, identificarea sistemului și controlul adaptiv pentru a face modelele antrenate în simulări mai rezistente la incertitudinile lumii reale. Scopul este de a crea o tranziție fără probleme de la simulare la realitate, permițând Atlas să aplice abilitățile învățate în lumea virtuală în medii reale, fără o degradare semnificativă a performanței.
Concentrare pe abilități cheie pentru viitorul roboticii umanoide
Parteneriatul se concentrează pe dezvoltarea și îmbunătățirea capabilităților cheie, esențiale pentru utilizarea practică a roboților umanoizi în medii reale:
Manipulare îmbunătățită a locomotivei: Manipulați obiectele în timpul mișcării
Atlas ar trebui să poată manipula obiecte și dispozitive precum uși, întrerupătoare, pârghii, unelte și alte articole în timp ce se deplasează. Această capacitate este crucială pentru o gamă largă de aplicații, de la automatizare industrială și logistică până la operațiuni de căutare și salvare. Imaginați-vă că Atlas navighează pe un teren accidentat, în timp ce curăță simultan resturi sau operează unelte pentru a repara o structură deteriorată.
Îmbunătățirea locomanipulării necesită dezvoltarea de algoritmi care coordonează planificarea mișcării, planificarea prin prinderea obiectelor și controlul forței în timp real. Atlas trebuie să fie capabil să își adapteze mișcările și manipulările la forma, dimensiunea, greutatea și textura obiectelor pe care le manipulează. În plus, trebuie să fie capabil să gestioneze incertitudinile legate de percepție și de mediu, ajustându-și dinamic planurile și mișcările. Dezvoltarea acestor capabilități va face din Atlas un instrument mult mai versatil și mai util pentru o gamă largă de aplicații.
Strategii de contact cu întregul corp: Mișcări complexe și încărcări grele
Cercetătorii se concentrează pe dezvoltarea unor mișcări sofisticate ale întregului corp, care depășesc simpla mers și apucare. Acestea includ alergarea dinamică, săriturile, cățăratul, ridicarea și transportul obiectelor grele și manipularea în spații restrânse. Aceste abilități necesită o coordonare strânsă între brațe, picioare și trunchi, utilizând sinergia întregului corp pentru a îndeplini sarcini complexe.
Mersul și săriturile dinamice îi permit lui Atlas să se miște rapid și eficient pe teren accidentat și peste obstacole. Cățăratul îi extinde raza de acțiune și permite accesul în zone greu accesibile. Ridicarea și transportul obiectelor grele îl transformă într-un instrument valoros în logistică și construcții. Manipularea în spații închise permite utilizarea sa în medii dificil de accesat sau periculoase pentru oameni. Dezvoltarea strategiilor de contact cu întregul corp este un pas crucial către realizarea întregului potențial al factorului de formă umanoid și transformarea lui Atlas într-un robot cu adevărat agil și capabil.
Implementare practică și monitorizare continuă a progresului
Parteneriatul dintre Boston Dynamics și Institutul RAI pune mare accent pe o implementare transparentă și orientată spre practică a activității lor de cercetare și dezvoltare:
Rapoarte de progres și demonstrații regulate
Boston Dynamics și Institutul RAI s-au angajat să publice periodic rapoarte de progres care să documenteze cele mai recente evoluții și realizări ale colaborării lor. Aceste rapoarte vor include nu doar descrieri scrise ale progresului, ci și demonstrații ilustrative folosind Atlas, prezentând abilitățile nou dobândite în acțiune. Aceste demonstrații vor fi lansate sub formă de videoclipuri și prezentări și vor fi puse la dispoziția comunității științifice și a publicului larg.
Actualizările și demonstrațiile regulate servesc mai multor scopuri. Acestea permit comunității științifice să urmărească progresele în robotica umanoidă și să se inspire reciproc. Promovează transparența și încrederea în cercetarea în robotică și contribuie la creșterea acceptării publice a acestor tehnologii. În plus, oferă Boston Dynamics și Institutului RAI oportunitatea de a primi feedback din partea comunității și de a-și ajusta direcția de cercetare în consecință.
Locația cooperării: Massachusetts, SUA
Toate activitățile de cercetare și dezvoltare din cadrul parteneriatului se desfășoară în Massachusetts, unde ambele organizații își au sediul central. Această proximitate geografică favorizează o colaborare strânsă și schimbul direct între echipele de cercetare. Echipele Boston Dynamics și RAI Institute lucrează în laboratoare comune și utilizează resursele și infrastructura ambelor organizații. Această integrare strânsă a echipelor și resurselor este un factor crucial în succesul parteneriatului, permițând exploatarea sinergiilor și avansarea eficientă a cercetării și dezvoltării.
Noile capacități așteptate ale Atlas: o privire asupra viitorului roboticii umanoide
Prin parteneriatul dintre Boston Dynamics și Institutul RAI, se așteaptă ca robotul Atlas să dobândească o serie de noi capabilități inovatoare care îl vor face un instrument și mai versatil și mai util:
Mobilitate și manipulare îmbunătățite: Agilitate și precizie în mișcare
Locomoție dinamică
Atlas va putea să se miște și mai stabil și lin pe teren accidentat, în medii complexe și chiar în scenarii dinamice. Aceasta include mersul, săritul, cățăratul și capacitatea de a se adapta la diferite suprafețe și condiții în timp real. Locomoția dinamică este posibilă datorită algoritmilor avansați de control și fuziunii datelor senzorilor, permițând lui Atlas să își mențină echilibrul, să depășească obstacolele și să își adapteze mișcările la situația specifică.
Manipularea întregului corp
Robotul va implementa strategii avansate de contact cu întregul corp pentru a ridica, transporta, muta și manipula obiecte grele cu precizie și eficiență. Acest lucru necesită o coordonare extrem de dezvoltată a brațelor, picioarelor și trunchiului pentru a stabiliza greutatea, a menține echilibrul și a manipula obiectele în siguranță. Manipularea întregului corp va permite lui Atlas să îndeplinească sarcini rezervate anterior oamenilor, cum ar fi mutarea încărcăturilor grele în depozite, pe șantiere sau în zonele afectate de calamități.
Interacțiune îmbunătățită cu mediul: Interacțiune inteligentă cu lumea
Manipularea obiectelor
Atlas va învăța să manipuleze o varietate de obiecte și dispozitive din mediul său, inclusiv uși, întrerupătoare, pârghii, valve, unelte, containere și multe altele. Această abilitate îi va permite să opereze în medii umane și să îndeplinească sarcini care necesită interacțiunea cu infrastructura existentă. Manipularea obiectelor necesită abilități avansate de percepție pentru a detecta, localiza și identifica obiectele, precum și strategii sofisticate de prindere și manipulare pentru a le manevra în siguranță și eficient.
Adaptabilitate la materiale și structuri
Robotul va fi capabil să își adapteze automat și inteligent forța, viteza și mișcările la diferite materiale și structuri, fără a le deteriora sau distruge. Acest lucru este crucial pentru o interacțiune sigură și fiabilă în lumea reală, unde roboții vor întâlni o mare varietate de suprafețe, materiale și obiecte. Această adaptabilitate se realizează prin utilizarea senzorilor de forță și cuplu, a senzorilor tactili și a algoritmilor avansați de control, permițând Atlas să monitorizeze și să ajusteze interacțiunile sale în timp real.
Capacitatea de învățare și generalizarea: fundamentul inovațiilor viitoare
Învățare mai eficientă prin învățare prin consolidare:
Prin utilizarea unor tehnici avansate de învățare prin consolidare, Atlas va putea învăța noi abilități semnificativ mai rapid și mai eficient decât înainte. Aceasta include dezvoltarea de algoritmi care accelerează învățarea și procesează datele
Legat de asta:
Partenerul dumneavoastră global de marketing și dezvoltare a afacerilor
☑️ Limba noastră de afaceri este engleza sau germana
☑️ NOU: Corespondență în limba ta maternă!
Konrad Wolfenstein
Eu și echipa mea suntem bucuroși să vă fim la dispoziție în calitate de consilier personal.
Mă puteți contacta completând formularul de contact de aici sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 ( München) . Adresa mea de e-mail este: wolfenstein@xpert.digital
Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.