Современные гуманоидные роботы умеют бегать, прыгать, танцевать брейк-данс и наносить удары, демонстрируя акробатические способности, но их походка зачастую выглядит неестественно, словно робот готов в любой момент потерять контроль, что создаёт комичный диссонанс между высокой техникой и примитивностью простейших действий.
Компания Figure AI стала одним из самых обсуждаемых стартапов в сфере гуманоидной робототехники, решив проблему «жёсткого шага» с помощью инновационной модели «Learned Natural Walking», которая значительно приближает походку машины к настоящему человеческому образцу.
Для разработки модели инженеры анализировали тысячи виртуальных роботов, одновременно шагающих в цифровой среде, и применяли метод обучения с подкреплением, поощряя синхронное движение рук, удары пятки и отрыв пальцев ног. Такой подход позволил за считанные дни накопить данные, эквивалентные годам реальных наблюдений.
Усовершенствованная моделированная походка была успешно интегрирована в физического робота модели Figure 2.0, демонстрируя явное улучшение в движениях ног, особенно в области пятки и нижней части ступни, по сравнению с демонстрацией еще месяц назад.
Модели тестировались на разнообразных поверхностях, включая сложные ландшафты, а также в неожиданных ситуациях, таких как толчки и спотыкания. Фирменная заявка от Figure AI гласит: «Эти первые результаты воодушевляют, но лишь намекают на полный потенциал нашей технологии», что подчеркивает их стремление адаптировать роботов к любым условиям реального мира.
Взаимодействие между человеком и роботом остается критически важным, так как исследования показывают, что люди положительно воспринимают созданные по человеческому образцу машины и охотнее вступают с ними в диалог, что снижает риск агрессивного отношения.
Дальнейший рост технологий подтверждается промышленными испытаниями: Figure AI заключила соглашение с BMW для тестирования роботов на производственном объекте в Южной Каролине, а Amazon проводит эксперименты с гуманоидными роботами Agility Robotics в своих складах, что демонстрирует реальные пути внедрения инноваций в производство.
Парадокс Моравеца остаётся напоминанием о том, что, несмотря на способность роботов выполнять сложные акробатические трюки, основополагающие задачи, такие как аккуратный захват объектов или сохранение равновесия, по-прежнему вызывают трудности. Недавние успехи Google DeepMind, продемонстрированные в обучении робота завязывать шнурки, ясно показывают, что базовые человеческие действия остаются вершинной проблемой робототехники, требующей дальнейших исследований.
Изображение носит иллюстративный характер
Компания Figure AI стала одним из самых обсуждаемых стартапов в сфере гуманоидной робототехники, решив проблему «жёсткого шага» с помощью инновационной модели «Learned Natural Walking», которая значительно приближает походку машины к настоящему человеческому образцу.
Для разработки модели инженеры анализировали тысячи виртуальных роботов, одновременно шагающих в цифровой среде, и применяли метод обучения с подкреплением, поощряя синхронное движение рук, удары пятки и отрыв пальцев ног. Такой подход позволил за считанные дни накопить данные, эквивалентные годам реальных наблюдений.
Усовершенствованная моделированная походка была успешно интегрирована в физического робота модели Figure 2.0, демонстрируя явное улучшение в движениях ног, особенно в области пятки и нижней части ступни, по сравнению с демонстрацией еще месяц назад.
Модели тестировались на разнообразных поверхностях, включая сложные ландшафты, а также в неожиданных ситуациях, таких как толчки и спотыкания. Фирменная заявка от Figure AI гласит: «Эти первые результаты воодушевляют, но лишь намекают на полный потенциал нашей технологии», что подчеркивает их стремление адаптировать роботов к любым условиям реального мира.
Взаимодействие между человеком и роботом остается критически важным, так как исследования показывают, что люди положительно воспринимают созданные по человеческому образцу машины и охотнее вступают с ними в диалог, что снижает риск агрессивного отношения.
Дальнейший рост технологий подтверждается промышленными испытаниями: Figure AI заключила соглашение с BMW для тестирования роботов на производственном объекте в Южной Каролине, а Amazon проводит эксперименты с гуманоидными роботами Agility Robotics в своих складах, что демонстрирует реальные пути внедрения инноваций в производство.
Парадокс Моравеца остаётся напоминанием о том, что, несмотря на способность роботов выполнять сложные акробатические трюки, основополагающие задачи, такие как аккуратный захват объектов или сохранение равновесия, по-прежнему вызывают трудности. Недавние успехи Google DeepMind, продемонстрированные в обучении робота завязывать шнурки, ясно показывают, что базовые человеческие действия остаются вершинной проблемой робототехники, требующей дальнейших исследований.
