Објављено: 25. фебруара 2025. / Ажурирано: 25. фебруара 2025. – Аутор: Konrad Wolfenstein
Од спотицања до салта у роботици: Надоградња вештачке интелигенције редефинише хуманоидне способности – Слика: Xpert.Digital
Будућност хуманоида: Атлас постаје паметнији кроз учење са појачањем
Стратешко партнерство: Бостон Дајнамикс оптимизује Атлас за примене у стварном свету
У саопштењу, компанија Boston Dynamics, пионир у динамичкој роботици, и Институт за роботику и вештачку интелигенцију (RAI Institute), истраживачка институција коју води познати стручњак за роботику и бивши извршни директор компаније Boston Dynamics, Марк Рајберт, открили су стратешко партнерство. Декларисани циљ ове сарадње, која је званично покренута у фебруару 2025. године, јесте значајно побољшање могућности напредног хуманоидног робота Атлас кроз употребу учења појачањем. Ова сарадња обећава не само да ће Атлас учинити флексибилнијим и агилнијим, већ и да ће га квалификовати за шири спектар примена у стварном свету, отварајући тако пут новој ери хуманоидне роботике.
У вези са овим:
Кључни циљеви сарадње усмерене ка будућности
Партнерство између компаније Boston Dynamics и RAI института фокусира се на низ амбициозних циљева усмерених на трансформацију основних могућности Атласа, развијајући га од импресивног истраживачког демонстратора у свестрано и практично средство. Ови напори су усмерени на три главна подручја:
Премошћавање јаза између симулације и стварности: Пут од симулације до стварности
Један од највећих изазова у роботици, посебно у области учења са појачањем, јесте преношење вештина научених у симулацијама у стварни свет. Симулације нуде идеално окружење за обуку робота јер пружају неограничене податке, потпуну контролу над окружењем и могућност симулације опасних или скупих сценарија без ризика. Роботи могу да изводе безброј итерација покрета и задатака у виртуелним световима без опасности од оштећења или повреде.
Међутим, стварност је далеко сложенија и непредвидљивија. Физички роботи раде у свету пуном сензорне буке, непредвиђених поремећаја, нетачности у моделирању и сталног изазова варијабилности. Оно што функционише у савршено контролисаној симулацији може да закаже у хаотичној стварности. „Јаз између симулације и стварности“ описује управо ову неслаганост.
Партнерство између компаније Boston Dynamics и RAI института има за циљ да премости ову празнину кроз иновативне методе и алгоритме. Истраживачи раде на развоју робусних и генерализабилних секвенци кретања које поуздано функционишу не само у симулацији већ и у стварном свету. Ово укључује развој напредних симулационих окружења која прецизније одражавају физичку стварност, као и примену техника као што су рандомизација домена и адаптивна симулација како би модели обучени у симулацијама били отпорнији на непредвидивост стварног света. Успех у овој области је кључан за откључавање пуног потенцијала учења појачањем за роботику и примену робота у стварним, неструктурираним окружењима.
Унапређење манипулације локомотивама: Уметност кретања и интеракције
Способност локомо-манипулације — то јест, истовременог померања и манипулације објектима — кључна је способност робота намењених за рад у сложеним и динамичним окружењима. Замислите хуманоидног робота који се креће кроз складиште да би бирао пакете или робота који чисти отпад у зони катастрофе док истовремено тражи преживеле. У свим овим сценаријима, неопходно је да робот не само да може ефикасно да се креће већ и да истовремено интерагује са својом околином.
Међутим, развој напредних стратегија локомотивне манипулације представља огроман изазов. Захтева блиску координацију између планирања кретања, планирања путање, планирања хватања и контроле силе. Робот мора бити у стању да прилагоди своје покрете и манипулације у реалном времену стално променљивим условима свог окружења.
Као део партнерства, истраживачи ће развити нове и иновативне стратегије како би подигли Атласове могућности локомотивне манипулације на нови ниво. Ово укључује истраживање алгоритама за истовремено кретање и планирање хватања, развој робусних стратегија контроле силе за манипулацију различитим објектима и интеграцију информација сензора у контролну петљу како би се омогућила брза и адаптивна локомотивна манипулација. Побољшање локомотивне манипулације је кључни корак у претварању Атласа у заиста свестран и користан алат за широк спектар примена.
Истраживање стратегија контакта целог тела: Синергија руку и ногу
Хуманоидни роботи попут Атласа имају јединствени потенцијал да се крећу и интерагују на начине који веома подсећају на људско кретање. Ова способност интеграције целог тела, укључујући руке, ноге и торзо, у сложене покрете и задатке отвара потпуно нове могућности за роботику. Стратегије контакта целог тела иду даље од једноставне манипулације рукама и користе синергију између руку и ногу како би омогућиле високо ефикасне покрете и задатке.
Замислите особу која носи тежак предмет. Она користи не само руке, већ и ноге, труп и цело тело да би стабилизовала тежину, одржала равнотежу и ефикасно транспортовала предмет. Слично томе, хуманоидни роботи би требало да буду у стању да користе цело тело за обављање сложених задатака који захтевају блиску координацију између руку и ногу.
Истраживачи се фокусирају на развој напредних алгоритама управљања и стратегија планирања за високо ефикасне покрете и задатке целог тела. То укључује области као што су динамичко ходање, скакање, пењање, подизање и ношење тешких предмета, манипулација у затвореним просторима и интеракција са сложеним окружењима. Истраживање стратегија контакта целог тела је кључно за остваривање пуног потенцијала хуманоидног форм фактора и развој робота који се могу кретати и интераговати у свету на природне и интуитивне начине.
Значај ове револуционарне сарадње
Партнерство између компаније Boston Dynamics и RAI института је од огромног значаја за истраживачку заједницу роботике и вештачке интелигенције из неколико разлога. Прво, оно уједињује две водеће организације у области роботике, свака са јединственим снагама и стручношћу. Boston Dynamics је познат широм света по својим импресивним и динамичним роботским платформама као што су Atlas, Spot, Handle и Stretch. RAI институт, под вођством Марка Рајберта, доноси деценије искуства у развоју најсавременијих технологија за интелигентне машине и у примени учења са појачањем на сложене проблеме роботике.
Марк Рајберт, оснивач RAI института, је икона у роботици. Као бивши извршни директор компаније Boston Dynamics, значајно је обликовао развој компаније и створио неке од најимпресивнијих робота на свету. Његова визија робота који се могу кретати у стварном свету са истом вештином и свестраношћу као људи и животиње дубоко је утицала на истраживање роботике. Оснивањем RAI института, Рајберт наставља своју мисију померања граница онога што је могуће у роботици и вештачкој интелигенцији.
Сарадња се надовезује на чврсте темеље претходних заједничких пројеката, укључујући „Комплет истраживача учења са појачањем“ за четвороножног робота Спот. Овај комплет омогућава истраживачима широм света да развијају и тестирају алгоритме учења са појачањем на платформи Спот. Успешан развој и имплементација овог комплета показали су да су обе организације способне да ефикасно сарађују и развијају иновативна решења у области учења са појачањем за роботику.
Применом учења са појачањем на Атлас, једног од најнапреднијих и најспособнијих хуманоидних робота на свету, партнери очекују значајан напредак у развоју хуманоидних способности. Учење са појачањем нуди потенцијал за обуку робота да обављају сложене задатке које би било тешко постићи традиционалним приступима програмирању. Омогућава роботима да уче, прилагођавају се и континуирано побољшавају своје способности кроз интеракцију са својим окружењем.
Бостон Дајнамикс и РАИ институт су се обавезали да ће редовно објављивати ажурирања и демонстрације свог рада са Атласом како би напредак у хуманоидној роботици учинили доступним широј јавности. Ова транспарентност је кључна за изградњу поверења у истраживање роботике и вештачке интелигенције и подстицање јавног прихватања ових технологија. Планиране публикације неће само информисати научну заједницу већ ће и инспирисати јавност фасцинантним могућностима и изазовима хуманоидне роботике.
Заједничко истраживање и развој детаљно
Сарадња између компаније Boston Dynamics и RAI института подељена је на неколико кључних области истраживања и развоја које су уско повезане и међусобно се допуњују:
Развој заједничког процеса учења са појачањем за Атлас
У сржи партнерства је развој најсавременијег процеса учења са појачањем, посебно прилагођеног потребама и могућностима компаније Атлас. Овај процес ће чинити основу за обуку динамичких и генерализабилних понашања за мобилну манипулацију. Он обухвата све кораке процеса учења са појачањем, од дефинисања функција награђивања и избора одговарајућих алгоритама, преко развоја симулационих окружења и прикупљања података, до валидације и преношења научених понашања на стварног робота.
Процес обуке биће модуларан како би се осигурала флексибилност и прилагодљивост различитим задацима и окружењима. Интегрисаће напредне технике учења са појачањем, као што су дубинско учење са појачањем, учење са појачањем засновано на моделима и учење са појачањем више агената, како би се максимизирала ефикасност и робусност обуке. Посебан фокус биће на развоју функција награђивања које ће омогућити Атласу да учи сложене задатке без потребе да сваки корак буде експлицитно дефинисан. Ове функције награђивања ће водити робота да развије ефикасне, природне и људске покрете и интеракције.
Пренос из симулације у стварност: Мост између виртуелног и стварног света
Као што је раније поменуто, пренос из симулације у стварни свет један је од највећих изазова у учењу са појачањем за роботику. Тимови ће интензивно радити на превазилажењу јаза између симулација и стварног света и на осигуравању да се понашања обучена у симулацијама могу успешно и поуздано пренети на физички хардвер.
Ово захтева вишеслојни приступ који укључује и побољшање симулационих окружења и развој робусних метода преноса. Симулациона окружења се континуирано побољшавају како би прецизније одражавала физичку стварност, укључујући моделирање трења, контакта, инерције и других физичких ефеката. Истовремено, технике као што су рандомизација домена, идентификација система и адаптивно управљање се користе како би модели обучени у симулацијама били отпорнији на неизвесности стварног света. Циљ је створити беспрекоран прелаз из симулације у стварност, омогућавајући Атласу да примени вештине научене у виртуелном свету у стварним окружењима без значајног смањења перформанси.
Фокус на кључне вештине за будућност хуманоидне роботике
Партнерство се фокусира на развој и унапређење кључних могућности које су неопходне за практичну употребу хуманоидних робота у стварним окружењима:
Побољшана манипулација локомотивом: Рукујте предметима док се крећете
Атлас би требало да буде у стању да манипулише предметима и уређајима као што су врата, прекидачи, полуге, алати и други предмети док се креће. Ова способност је кључна за широк спектар примена, од индустријске аутоматизације и логистике до операција потраге и спасавања. Замислите Атлас како се креће по неравном терену док истовремено чисти отпад или користи алате за поправку оштећене структуре.
Побољшана локомотивна манипулација захтева развој алгоритама који координишу планирање кретања, планирање хватања и контролу силе у реалном времену. Атлас мора бити у стању да прилагоди своје покрете и манипулације облику, величини, тежини и текстури објеката којима манипулише. Штавише, мора бити у стању да се носи са неизвесностима у перцепцији и окружењу, динамички прилагођавајући своје планове и покрете. Развој ових могућности учиниће Атлас далеко свестранијим и кориснијим алатом за широк спектар примена.
Стратегије контакта целог тела: Сложени покрети и велика оптерећења
Истраживачи се фокусирају на развој софистицираних покрета целог тела који превазилазе једноставно ходање и хватање. То укључује динамично трчање, скакање, пењање, подизање и ношење тешких предмета и манипулацију у ограниченим просторима. Ове способности захтевају блиску координацију између руку, ногу и трупа, користећи синергију целог тела за обављање сложених задатака.
Динамично ходање и скакање омогућавају Атласу да се брзо и ефикасно креће по неравном терену и преко препрека. Пењање проширује његов домет и омогућава приступ тешко доступним местима. Подизање и ношење тешких предмета чини га вредним алатом у логистици и грађевинарству. Манипулација у ограниченим просторима омогућава му употребу у окружењима којима је људски приступ тежак или опасан. Развој стратегија контакта целог тела је кључни корак ка остваривању пуног потенцијала хуманоидног форм фактора и претварању Атласа у истински окретан и способан робот.
Практична имплементација и континуирано праћење напретка
Партнерство између компаније Boston Dynamics и RAI института ставља велики нагласак на транспарентну и практично оријентисану имплементацију њиховог истраживачког и развојног рада:
Редовни извештаји о напретку и демонстрације
Компаније Boston Dynamics и RAI институт су се обавезале да ће периодично објављивати извештаје о напретку који документују најновији развој и достигнућа њихове сарадње. Ови извештаји ће садржати не само писане описе напретка, већ и илустративне демонстрације коришћењем Атласа, приказујући новостечене вештине у пракси. Ове демонстрације ће бити објављене као видео снимци и презентације и доступне научној заједници и широј јавности.
Редовна ажурирања и демонстрације служе неколико циљева. Они омогућавају научној заједници да прати напредак у хуманоидној роботици и да се међусобно инспиришу. Они промовишу транспарентност и поверење у истраживање роботике и помажу у повећању јавног прихватања ових технологија. Штавише, пружају компанији Boston Dynamics и RAI институту прилику да добију повратне информације од заједнице и у складу са тим прилагоде правац свог истраживања.
Место сарадње: Масачусетс, САД
Сви истраживачки и развојни радови у оквиру партнерства одвијају се у Масачусетсу, где се налазе седишта обе организације. Ова географска близина подстиче блиску сарадњу и директну размену између истраживачких тимова. Тимови Boston Dynamics-а и RAI института раде у заједничким лабораторијама и користе ресурсе и инфраструктуру обе организације. Ова блиска интеграција тимова и ресурса је кључни фактор успеха партнерства, омогућавајући искоришћавање синергија и ефикасан напредак истраживања и развоја.
Атласове очекиване нове могућности: Поглед у будућност хуманоидне роботике
Очекује се да ће, кроз партнерство између компаније Boston Dynamics и RAI института, робот Atlas добити низ револуционарних нових могућности које ће га учинити још свестранијим и кориснијим алатом:
Побољшана мобилност и манипулација: Окретност и прецизност у покрету
Динамичко кретање
Атлас ће моћи да се креће још стабилније и глађе по неравном терену, у сложеним окружењима, па чак и у динамичним сценаријима. То укључује ходање, скакање, пењање и могућност прилагођавања различитим површинама и условима у реалном времену. Динамичко кретање је омогућено напредним алгоритмима управљања и фузијом података сензора, што омогућава Атласу да одржи равнотежу, савлада препреке и прилагоди своје покрете специфичној ситуацији.
Манипулација целог тела
Робот ће примењивати напредне стратегије контакта целим телом како би прецизно и ефикасно подизао, носио, померао и манипулисао тешким предметима. Ово захтева високо развијену координацију руку, ногу и трупа како би се стабилизовала тежина, одржала равнотежа и безбедно руковало предметима. Манипулација целим телом ће омогућити Атласу да обавља задатке који су раније били резервисани за људе, као што је премештање тешких терета у складиштима, на градилиштима или у зонама катастрофа.
Побољшана интеракција са животном средином: Интелигентна интеракција са светом
Манипулација објектима
Атлас ће научити да манипулише разним предметима и уређајима у свом окружењу, укључујући врата, прекидаче, полуге, вентиле, алате, контејнере и још много тога. Ова способност ће му омогућити да ради у људском окружењу и обавља задатке који захтевају интеракцију са постојећом инфраструктуром. Манипулација предметима захтева напредне вештине перцепције за откривање, лоцирање и идентификацију предмета, као и софистициране стратегије хватања и манипулације за безбедно и ефикасно руковање њима.
Прилагодљивост материјалима и структурама
Робот ће бити у стању да аутоматски и интелигентно прилагоди своју силу, брзину и покрете различитим материјалима и структурама, а да их притом не оштети или уништи. Ово је кључно за безбедну и поуздану интеракцију у стварном свету, где ће роботи наилазити на широк спектар површина, материјала и предмета. Ова прилагодљивост се постиже употребом сензора силе и обртног момента, тактилних сензора и напредних алгоритама управљања, што омогућава Атласу да прати и прилагођава своје интеракције у реалном времену.
Способност учења и генерализација: темељ будућих иновација
Ефикасније учење кроз учење са појачањем:
Коришћењем напредних техника учења са појачањем, Атлас ће моћи да учи нове вештине знатно брже и ефикасније него раније. То укључује развој алгоритама који убрзавају учење и обрађују податке
У вези са овим:
Ваш глобални партнер за маркетинг и развој пословања
☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки
☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!
Konrad Wolfenstein
Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.
Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде или једноставно позовите на +49 89 89 674 804 ( Минхен) . Моја имејл адреса је: [email protected]
Радујем се нашем заједничком пројекту.