​​Видеоролик с новым поколением робота Atlas моментально разлетелся по техноканалам — в отсутствии информации их авторы в основном писали про жутковатый дизайн этой машины, но появление Atlas заслуживает серьезного внимания.

Журналисты ieee spectrum взяли интервью у генерального директора Boston Dynamics - Роберта Плейтера (Robert Playter). Вот отдельные тезисы:

"Мы разработали для электрического Atlas новый набор действительно компактных приводов… Этот робот будет сильнее, чем человек в большинстве суставов, даже сильнее, чем профессиональный спортсмен, и будет иметь диапазон движений, который превосходит все, что доступно человеку. Мы также сравнили мощность нашего нового электрического Atlas с гидравлическим Atlas, и электрический Atlas сильнее".

"…относительно формы головы… мы приняли осознанное решение… не делать ее похожей на человеческую. Мы пытаемся спроектировать некое приятное место, на которое можно посмотреть, чтобы получить представление о намерениях робота. Дизайн заимствован из некоторых приятных форм, которые мы видели раньше. Например, есть старая лампа Pixar, в которую все полюбили несколько десятилетий назад, она легла в основу нашего дизайна".

"Мы сосредоточились на балансе, мобильности, возможности поднять что-то и сохранить при этом подвижность - это были темы исследований прошлого, с которыми мы справились... Нам предстоит проделать большую работу над универсальностью, чтобы роботы-гуманоиды могли брать в руки любую из тысячи различных деталей и разумно обращаться с ними. Такой уровень универсальности еще не реализован, но мы считаем, что это перспективное направление, и что ИИ станет одним из инструментов, который поможет решить эту проблему".

Я еще 12 лет назад писал о том, что для создания полноценного "машинного сознания" потребуется тело, наконец-то это происходит. У LLM есть то, чего не хватает роботам: доступ к знаниям практически обо всем, что когда-либо писали люди, от квантовой физики до K-pop и разморозки филе лосося. В свою очередь, у роботов есть то, чего не хватает LLM: физические тела, которые могут взаимодействовать с окружающей средой, исследовать мир. Мы можем их соединить.

Прямо сейчас разные компании разрабатывают несколько десятков разных гуманоидных роботов. Boston Dynamics показала четвероногого робота Spot, соединенного с ChatGPT, а инженеры Microsoft доказали, что языковая модель может генерировать корректные программы для роботов. Не в реальном времени, но это делала нейронка, которую, вообще-то, учили только предсказывать следующее слово в предложении. Что смогут специализированные модели?

Скоро у нас будет ответ.

#роботы #LLM #chat_gpt #новости #технологии #ии

Впечатляет, что задержка в передаче и обработке команд позволяет удаленно играть в пинг-понг. Только непонятно, у кого получается хуже, - у робота-аватара или инженера, который им управляет.
#роботы #инженерия #будущее

🕵️‍♂️ От шпионских стрекоз до агротеха

В закромах ЦРУ можно найти удивительные штуки. Например, в 1970-х они собрали миниатюрную механическую стрекозу с бензиновым двигателем — этакий микробеспилотник для шпионажа. Если верить агентству, она могла пролететь до 200 метров за 60 секунд. Для управления и передачи данных использовали лазер — вероятно, звук считывали с приемника через модуляции отраженного луча. Правда, при малейшем ветре стрекоза сбивалась с курса, и проект пришлось свернуть. Но идея механических насекомых не умерла.

Полвека спустя Инженеры MIT создали нового робота-насекомое. И этот малыш уже совсем другого уровня — держится в воздухе целых 17 минут и выполняет сложные акробатические трюки.

🌾 Зачем это сейчас? Главная цель уже не шпионаж, а спасение сельского хозяйства. В вертикальных фермах будущего критически нужны опылители, а живых пчел уже не хватает — в Калифорнию их свозят фурами во время цветения миндаля. Роботы-опылители могут стать решением этой проблемы.

#технологии #роботы #будущее #агротех

🤖 "Упал, отжался!" Роботы-гуманоиды научились вставать после падения

Помните, как старичок Atlas от Boston Dynamics перепрыгивал препятствия и крутил сальто? За кадром осталось, то, как инженеры поднимали его после падений. Долгое время это была непреодолимая сложность для роботов.

Во время соревнований DARPA Robotics Challenge 25 из 26 упавших машин превратились в беспомощные груды металла и нуждались в человеческой помощи. 🤷‍♂️

Дело в том, что подъем на ноги как инженерная задача радикально отличается от ходьбы. В отличие от циклических шагов при ходьбе, подъем требует непериодического поведения. Робот сталкивается с множественными точками контакта тела с поверхностью и большим разнообразием ситуаций. Возникает проблема разреженности наградных сигналов — алгоритму сложно понять, какие действия привели к успеху, потому что положительная обратная связь приходит только после целого комплекса действий, когда робот наконец устойчиво стоит на ногах.

👨‍🔬 Инженеры из Университета Иллинойса придумали, как обойти проблему недостатка мотивации. Они разделили одну крайне сложную задачу на две попроще: сначала найти траектории, чтобы "просто как-нибудь подняться", а затем оптимизировать решение — сделать движения плавными, энергоэффективными и подходящими к различным поверхностям. Вместо одного сложного процесса обучения с редкими подкреплениями получается две последовательных задачи, каждая из которых решается эффективнее.

В результате полевые испытания Unitree G1 выглядят как занятия в хореографическом училище — робот демонстрирует почти органическую пластику.

Unitree G1 уверенно поднимается на разных поверхностях: от гладкого бетона до скользкого снега и травянистых склонов с уклоном до 10°. Успешность — 78,3%. Причем алгоритм учитывает особенности конструкции и больше использует мощные ноги (с моторами на 83 Н), чем слабые руки (всего 25 Н).

По словам разработчиков алгоритма, это "первая успешная демонстрация обученных алгоритмов подъема для гуманоидных роботов человеческого размера в реальном мире". Ещё один шаг к автономным машинам, способным работать в сложных человеческих средах.

Интересно, подадут ли они руку, когда мы упадем? 🤔

#роботы #AI #будущее