Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Meta✴ хотела бы стать крупным поставщиком ПО для человекоподобных роботов
28.09.2025 [06:06],
Алексей Разин
В основном героями новостей становятся производители человекоподобных роботов, но американская компания Meta✴ Platforms готова связать своё будущее с разработкой исключительно программного обеспечения для них. По своим масштабам этот бизнес для неё может оказаться сопоставим с очками дополненной реальности. Соответствующие высказывания прозвучали в штаб-квартире Meta✴ Platforms из уст технического директора компании Эндрю Босворта (Andrew Bosworth), как отмечает PCMag со ссылкой на Sources. Представитель компании подчеркнул, что её не прельщает перспектива превращения в производителя аппаратного обеспечения, но в сфере робототехники она готова лицензировать использование создаваемого ею программного обеспечения для других производителей. В какой-то мере, как поясняет источник, подобная бизнес-модель напоминает тактику Google, которая контролирует 72,5 % рынка программного обеспечения для смартфонов, но самостоятельно реализует лишь 2 % соответствующей продукции на мировом рынке под маркой Pixel. Босворт пояснил мотивацию Meta✴ в части концентрации именно на программном обеспечении для человекоподобных роботов: «Я не думаю, что создавать железо труднее. При этом я не говорю, что его создавать просто, но оно не является узким местом. Им является программное обеспечение». Поскольку Meta✴ хочет со временем увеличить масштаб своего бизнеса по разработке программного обеспечения для человекоподобных роботов до уровня сегмента AR, можно предположить, что компания вложит в новую инициативу не менее $100 млрд, хотя официальные представители никак этот вопрос не комментируют. Meta✴ уже наметила проблемные места в сфере разработки ПО для человекоподобных роботов. Их манипуляторы плохо справляются с некоторыми типами манипуляций. Например, при попытке поднять со стола стакан с водой робот либо рискует раздавить его, либо пролить воду, поскольку пока плохо справляется с взаимодействием с нестабильными объектами. Ему будет не по силам и вытащить пару автомобильных ключей из кармана джинсов. Meta✴ силами своего подразделения Superintelligence AI Lab пытается создать виртуальную модель мира, которая позволит на уровне симуляций обучить роботов адекватно управлять своими руками. Сторонние источники предполагают, что пройдёт несколько лет, прежде чем программная платформа Meta✴ для роботов будет готова к распространению на рынке. Основатель и руководитель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) предрекает рынку человекоподобных роботов достижение ёмкости в $38 млрд в ближайшие пару десятилетий. Роботы Unitree заменят людей на сборке смартфонов через несколько лет
26.09.2025 [13:19],
Алексей Разин
Специалисты давно говорят, что человекоподобные роботы имеют не самую удобную форму и кинематику для быстрого и безопасного распространения по рынку. При этом сами производители осознают, что в ряде сфер такие роботы смогут заменить человека лишь через несколько лет, на протяжении которых они будут непрерывно совершенствоваться. 
Источник изображения: Unitree Robotics Глава китайской Unitree Robotics Ван Синсин (Wan Xingxing) в своих комментариях, опубликованных на страницах South China Morning Post пояснил, что перед роботами стоит задача не удивлять людей различными трюками и танцами, а выполнять действительно полезную работу. Например, робот должен понимать выражение «хочу пить» и приносить владельцу бутылку воды без дополнительных подсказок. Пока же всей робототехнической отрасли предстоит проделать немалую работу по решению технических проблем. В частности, нужно отводить тепло от высокопроизводительных чипов, увеличивать время работы тяговых батарей и оптимизировать маршруты прокладки кабелей на корпусе и конечностях роботов. Непосредственно Unitree видит три этапа ближайшего эволюционного развития человекоподобных роботов. На первом они должны научиться танцевать и выполнять приёмы боевых искусств. С этой задачей Unitree справилась ещё в прошлом году. На втором этапе роботы должны научиться в реальном времени действовать в соответствии с командами свободной формы, в компании надеются добиться этого к концу текущего года. На третьем этапе роботы должны научиться корректно истолковывать любые выражения человека и по собственной инициативе выполнять определённые действия. При этом никакого особого предварительного обучения роботы проходить не должны, сразу ориентируясь в незнакомой обстановке. Впрочем, такого уровня развития роботы Unitree смогут достичь уже в следующем году, как убеждён глава компании. И всё же, пройдёт ещё несколько лет, прежде чем роботы смогут выполнять такую работу с 99-процентной точностью, либо освоят деликатные операции типа сборки и разборки смартфонов. Одновременно глава Unitree объяснил, почему человекоподобные роботы не могут оснащаться флагманскими мощными чипами типа тех, на которых основана игровая видеокарта Nvidia GeForce RTX 4090. В пике она потребляет до 315 Вт и нагревается до 90 градусов Цельсия. Если такой чип поместить внутрь робота, то последний не только будет шуметь системой охлаждения и выделять много тепла, но и буквально за десятки минут израсходует весь заряд батареи. В роботах лучше применять чипы того уровня, который используется в смартфонах. По словам представителя компании, прокладка кабелей в конструкции роботов также является серьёзной задачей, поскольку она при неправильной реализации является источником 60–70 % неисправностей и досрочного выхода из строя промышленных роботов, имеющих манипуляторы. Важно сокращать не только количество кабелей, но и их протяжённость. В идеале, робот мог бы довольствоваться единственным кабелем в каждой конечности, но для этого нужно усиленно работать поставщикам самых разных компонентов, чтобы разработать новые протоколы передачи информации и интерфейсы. Недавно исследователи обнаружили серьёзную уязвимость в программном обеспечении роботов Unitree, поэтому данной сфере тоже следует уделить особое внимание. Пинки, увечья и коллективный разум: представлен радикальный, но действенный метод обучения ИИ для роботов
26.09.2025 [11:25],
Геннадий Детинич
Компания Skild AI сообщила о новой концепции тренировки ИИ — не на запоминании, а на обобщении. Тренировка на примерах никогда не подготовит ИИ и ведомого им робота к реальной жизни, и это не позволит робототехнике быть эффективной рядом с человеком. Только умеющий адаптироваться к любым условиям ИИ способен породить искру разума. 
Примеры «издевательств» над роботами. Источник изображения: Skild AI Разработчики подчёркивают, что все популярные видео с роботами показывают идеальные сценарии, где машины выполняют задачи безупречно, но в непредсказуемых ситуациях, таких как поломки или изменения среды, они быстро выходят из строя. Это несоответствие обусловлено фундаментальными ограничениями традиционного ИИ, который неспособен к настоящей адаптации. Введение в концепцию «omni-bodied robot brain» — универсального «мозга» для всех роботов — позиционируется ими как решение, способное преодолеть эти барьеры и приблизить робототехнику к надёжному ИИ в физическом мире. Традиционный ИИ для роботов, особенно в задачах перемещения и манипуляции объектами, обучается на конкретных моделях тел, что сопровождается переобучением: система «запоминает» стратегии для идеальных условий поведения каждого тела, но теряет эффективность при малейших отклонениях. Как отмечают авторы, это похоже на заучивание ответов студентами — полезно на экзамене, но бесполезно на практике. Для роботов, в частности, это может быть заклинивший мотор, сломанная конечность или загрузка в новое тело. Тем самым современный ИИ не может обобщать знания, и робот просто падает, не зная, как восстановиться. Такая узкая специализация делает роботов ненадёжными для реального применения, где неожиданности — это норма. Skild AI предлагает радикальный подход: обучение ИИ управлению огромным разнообразием роботов, чтобы избежать переобучения и развить способность к обобщению. Команда создала симулированную вселенную со 100 000 различных роботов и обучила модель контролировать их всех в течение эквивалента тысячелетия симулированного времени. Получившийся «многотелесный разум» адаптируется к новым или повреждённым телам моментально — без дополнительного обучения на конкретных примерах. Ключевой принцип: модель не может полагаться на запоминание, поскольку стратегии должны работать для всех тел сразу, что стимулирует развитие универсальных навыков. Это также было подтверждено на практике: универсальный ИИ был загружен в модели роботов, которыми он управлял впервые, и это не привело к отказу машин — ИИ моментально сориентировался и начал выполнять работу. Демонстрация адаптации подчёркивает перспективы этого подхода через обучение на ошибках в реальном времени. Например, четвероногий робот, лишившийся ноги, после нескольких падений за очень короткое время переходит на походку на двух ногах, как у человека. Другие случаи: при блокировке колена робот перераспределяет вес на три ноги; заклинившее колесо заставляет перейти от колёсного хода к пешему; удлинённые ноги (как на ходулях) требуют корректировки шага для баланса. Все тесты проводились сходу, без дообучения, показывая, как ИИ обнаруживает новые стратегии всего за 7–8 секунд, например, совершая амплитудные махи бедром при потере икры. Разработчики видят в своём решении ранние признаки интеллекта в робототехнике, что в итоге способно привести к появлению настоящих роботов-помощников людям — на заводах, в больницах и домах. Подход Skild AI подчёркивает: для успеха в реальности роботы должны контролировать «все возможные тела», а не несколько, открывая путь к этичному и полезному будущему, где машины помогут людям в повседневности. OpenAI планирует заняться гуманоидными роботами и собирает команду специалистов в робототехнике
16.09.2025 [10:45],
Антон Чивчалов
Компания OpenAI формирует новую команду, ориентированную на разработку систем робототехники, включая гуманоидные системы, в рамках стратегии продвижения к универсальному искусственному интеллекту (AGI), сообщает сайт Wired. 
Источник изображения: Arseny Togulev/Unsplash По данным издания, сейчас OpenAI активно привлекает специалистов в области алгоритмов управления роботами, в том числе гуманоидными, — такими, которые полностью или частично похожи на человека. Это говорит о расширении интересов OpenAI за пределы чисто текстовых и разговорных моделей, таких как ChatGPT. Например, в июне в OpenAI перешёл Чен Шу Ли (Chengshu Li), который до этого работал в Стэнфордском университете, где возглавлял целый ряд проектов по робототехнике. Ещё два специалиста перешли в OpenAI из другой компании по робототехнике. Интерес OpenAI к роботам напрямую связан с разработкой универсального искусственного интеллекта (AGI). Если языковые модели работают только с текстом, то роботы позволяют проверять интеллект в реальном мире, где задачи сложнее и непредсказуемее. Управление телом требует сразу нескольких уровней «мышления» — от моторики и восприятия до планирования и общения, а значит, служит естественным полигоном для отработки алгоритмов AGI. Кроме того, взаимодействие роботов с окружающей средой генерирует уникальные обучающие данные, которые ускоряют развитие универсальных моделей. В OpenAI уже занимались робототехникой. Например, в 2019 году в компании создали механическую руку, похожую на человеческую, способную собирать кубик Рубика. Но эти инициативы были свёрнуты в 2021 году. Теперь в компании решили к ним вернуться и, очевидно, пойти дальше. Хотя OpenAI пока не раскрывает подробности новых проектов, на её официальном сайте уже опубликованы вакансии специалистов в различных сферах робототехники, таких как физическое взаимодействие, телеоперация (удалённое управление) и симуляция. Причём эти вакансии указывают на планирование массового производства роботов: ищутся инженеры для работы над сенсорами, механическими системами и прототипированием, рассчитанными на миллионы устройств. Источники отмечают, что OpenAI надеется сделать серьёзный шаг на пути к AGI — универсальному искусственному интеллекту (artificial general intelligence), способному решать широчайший спектр задач вне зависимости от темы и без перепрограммирования под разные виды задач. Индустрия робототехники сейчас на подъёме: с начала 2024 года стартапы, разрабатывающие гуманоидных роботов, привлекли свыше $5 млрд инвестиций. По оценке Morgan Stanley, к 2050 году индустрия гуманоидных роботов может оцениваться в 5 триллионов долларов. Оптимизм по поводу человекоподобных роботов испаряется: производить их можно, но осмысленно применять — вряд ли
12.09.2025 [12:49],
Алексей Разин
Многие крупные игроки зарождающегося рынка человекоподобных роботов строят смелые прогнозы по объёмам продаж, но реальность такова, что в своём нынешнем виде такие «заменители человека» пока не способны найти широкого применения на практике. Им ещё предстоит на пути к популярности преодолеть многие препятствия. 
Источник изображения: Unsplash, Michael Martinelli Чего не стоит опасаться, как поясняет IEEE Spectrum, так это нехватки комплектующих для производства нужного количества человекоподобных роботов в ближайшем будущем. В 2023 году во всём мире было установлено примерно 500 000 промышленных роботов. Если предположить, что по объёму требуемых компонентов один человекоподобный робот сопоставим с четырьмя промышленными манипуляторами, то имеющиеся возможности цепочек поставок с запасом покрывают даже самые оптимистичные прогнозы по темпам роста рынка человекоподобных роботов. По оценкам того же Bank of America, например, по итогам текущего года данный рынок ограничится 18 000 роботов. Соответственно, в следующем году он вряд ли увеличится кратно, хотя та же Tesla и собирается выпустить около 50 000 роботов Optimus в следующем году. Куда большей проблемой, по мнению бывшего директора по продуктам Agility Robotics Мелони Уайз (Melonee Wise), является отсутствие достаточного спроса на подобную продукцию. Вряд ли пока кто-то из потенциальных покупателей придумал, как применить несколько тысяч человекоподобных роботов на одном предприятии. Для поставщиков роботов выгоднее обслуживать одиночные заказы крупных клиентов, чем покрывать множественные потребности мелких. Один из сценариев, подразумевающих создание достаточного спроса на крупные партии человекоподобных роботов, предусматривает специализацию каждой группы на небольшом наборе операций — скажем, не более чем десяти. Скорее всего, распространение человекоподобных роботов на производстве в ближайшие годы будет осуществляться именно по такому принципу. При этом нет уверенности в том, что прогресс в сфере систем искусственного интеллекта сможет как-то пропорционально увеличить объёмы продаж человекоподобных роботов. Нынешний уровень развития систем ИИ всё ещё не позволяет быстро перенести успех на рынок человекоподобных роботов. Как и у электромобилей, у современных роботов есть проблемы с автономностью питания. Например, модель Digit компании Agility, которая способна переносить грузы до 16 кг, оснащается довольно увесистым блоком аккумуляторов, который позволяет работать без перерыва на протяжении 90 минут, а затем 9 минут заряжаться. Скорее всего, на практике периоды работы такого робота до начала очередной подзарядки будут длиться не более 30 минут. При планировании рабочего графика робота нужно закладывать «аварийный запас» в размере 60 минут, который потребуется либо для экстренной подзарядки, либо для устранения каких-либо технических проблем. Если не учитывать такой резерв, то робот с высокой вероятностью разрядится во время выполнения операций, и его придётся подзаряжать уже в ручном режиме. Когда на предприятии будут работать около сотни таких роботов массой более 100 кг каждый, сталкиваться с такими проблемами мало кому из персонала захочется. Для многих клиентов производителей роботов даже непродолжительные простои могут оборачиваться серьёзными убытками, поэтому к надёжности человекоподобных роботов предъявляются особые требования. Поскольку использование таких роботов на производстве будет подразумевать большое разнообразие операций и условий работы, то обеспечить необходимую надёжность работы комплекса в целом крайне сложно. Отдельной проблемой является разработка стандартов в области промышленной безопасности, которые описывали бы условия применения человекоподобных роботов на производственных объектах. Двуногие роботы при своём передвижении должны обладать достаточной устойчивостью, чтобы не представлять опасность для окружающих, не говоря уже о прочих мерах предосторожности. Внезапное отключение питания может привести к тому, что робот упадёт, повредив не только собственные компоненты, но и окружающее оборудование. В идеале, роботы на производстве не должны пересекаться с людьми, но их совместная работа заметно повышает требования к безопасности. В целом, с технической точки зрения двуногий робот не является оптимальной конструкцией для автоматизации основных производственных процессов. Передвигаться по производственным помещениям гораздо удобнее на устойчивых платформах, оснащённых колёсами. В этом отношении энтузиазм представителей промышленности по поводу применения человекоподобных роботов на производстве гораздо ниже, чем у их разработчиков. Meta✴ удалось переманить крупного специалиста Apple в сфере робототехники
03.09.2025 [08:19],
Алексей Разин
Об издержках активного расширения штата специалистов Meta✴ Platforms в сфере ИИ профильные ресурсы пишут регулярно, но одновременно специфические проблемы проявляются в Apple, поскольку её активно покидают исследователи в разных областях, включая робототехнику — один из них недавно перевёлся в ту же Meta✴, например. 
Источник изображения: Unsplash, Zhenyu Luo Как отмечает Bloomberg, недавно Цзянь Чжан (Jian Zhang), который в Apple занимался исследованиями в сфере робототехники, присоединился к подразделению Meta✴ Robotics Studio. Попутно отмечается, что из Apple ушли три крупных специалиста по ИИ, которые занимались разработкой фирменных языковых моделей. За последние несколько недель команда Apple Foundation Models в целом потеряла около 10 сотрудников, включая руководителя. Именно это подразделение отвечало в компании за развитие комплекса Apple Intelligence. По информации источника, массовый исход специалистов по ИИ из компании Apple в большей мере обусловлен ориентацией на использование внешних языковых моделей и снижением морального духа тех специалистов, которые участвовали в создании собственных решений Apple в этой сфере. Двое из покинувших Apple на прошлой неделе разработчиков перешли в OpenAI, третий устроился в Anthropic. Ранее сообщалось о массовом переходе профильных специалистов из Apple в Meta✴. Действующие сотрудники Apple со специализацией на ИИ, по информации Bloomberg, сейчас во многих случаях проходят собеседования с потенциальными новыми работодателями. Непосредственно Цзянь Чжан в Apple руководил разработками в сфере автоматизации различных функций и интеграции ИИ в подходящие продукты. Робототехническая исследовательская группа входит в состав подразделения Apple, которое занимается искусственным интеллектом и технологиями машинного обучения. Что характерно, от направления разработки робототехнической продукции в Apple она структурно обособлена, поскольку первое с недавних пор объединено с разработкой аппаратного обеспечения в целом. Пока инициативы Apple в сфере робототехники сводятся к созданию настольного устройства с подвижным дисплеем, способным автоматически поворачиваться к пользователю, а также роботизированного манипулятора для использования на складах и в производстве. В свою очередь Meta✴ не исключает своего участия в разработке ПО и аппаратных компонентов для роботов, поэтому нанимаемым специалистам данного профиля работа в этой компании найдётся. В Пекине стартовали первые в мире Всемирные игры человекоподобных роботов
16.08.2025 [17:00],
Геннадий Детинич
14 августа в Пекине на площадках Национального конькобежного стадиона стартовали первые в истории Олимпийские игры для человекоподобных роботов. Мероприятие открылось 46-минутной программой, главным действующими лицами которой стали сами роботы. Фактически это была технологическая презентация — вероятно, именно такой формат станет визитной карточкой подобных соревнований. 
Источник изображения: Li Hao/GT Во вступительной части церемонии открытия роботы исполняли музыкальные композиции, пели песни и танцевали. Не обошлось без элементов классической пекинской оперы, демонстрации боевых искусств и других традиционных зарисовок китайской культуры в исполнении наиболее совершенных на сегодня роботов. В этом заглавном выступлении было задействовано самое большое количество роботов за всю церемонию. Затем последовал парад с флагом игр, в котором приняли участие роботы, международные команды и студенческие коллективы. На отдельных площадках прошли демонстрации: командный футбол, поединки, танцевальные номера, а также практические сценарии вроде обслуживания гостей в отеле и оказания медпомощи. В качестве символа мероприятия выступило «умное ядро» — нечто в виде 3D-ромба, которое зажгли подобно Олимпийскому огню. В этот момент судьи и спортсмены-роботы под музыкальную тему игр принесли клятву, что стало завершением программы открытия. В играх, которые начались в четверг и завершатся в это воскресенье, участвует 280 команд из 16 стран с пяти континентов. Команды представят более 500 человекоподобных роботов в 26 категориях и 538 соревнованиях, от матчей до выступлений и соревнований по сценариям. Турнир станет площадкой для демонстрации достижений в области механического проектирования, искусственного интеллекта и сенсорных технологий, а также будет способствовать интеграции робототехники в реальные приложения. Среди наиболее ожидаемых соревнований отмечены футбольные матчи с участием человекоподобных роботов в формате 3 × 3 и 5 × 5, предварительные раунды которых начались в среду. По словам главы компании Booster Robotics, которая поставляет оборудование для 46 национальных и международных команд, формат 3 × 3 требует серьёзной ориентации в реальном времени, высокоуровневого управления движением и многоагентного тактического взаимодействия, а также надёжного, ударопрочного оборудования. Заявленные характеристики соответствуют требованиям, предъявляемым к роботам в быту и городской среде — от навигации и обхода препятствий до автономного принятия решений. Матч по мини-футболу с участием пяти машин станет ещё более сложным испытанием для роботов. Отдельное внимание к себе привлёк робот Unitree H1. Причём буквально. В забеге на 1500 метров он первым пришёл к финишу, сбив по пути с ног групп зевак на беговой дорожке. На играх человекоподобный робот компании Unitree Robotics также будет участвовать в танцевальных выступлениях и покажет свои навыки по уборке и приёму гостей. Ожидается, что команда разработчиков Unitree Robotics также представит своё революционное решение — систему CLONE (телеуправление гуманоидом с замкнутым контуром для выполнения задач с длительным циклом). Эта платформа напрямую решает две насущные проблемы отрасли: фрагментарную координацию всего тела при традиционном телеуправлении (несогласованная передача команд для разных частей тела робота, что ведёт к дёрганым движениям) и кумулятивный дрейф положения при выполнении длительных задач (накопление ошибки определения положения и ориентации в пространстве). «Международное участие в мероприятии демонстрирует растущий глобальный интерес к человекоподобным роботам и потенциал этой технологии в преобразовании повседневной жизни», — заявил Global Times Чжоу Чанцзю (Zhou Changjiu), вице-президент Всемирной федерации RoboCup. Nvidia представила ИИ-модели Cosmos, которая поможет роботам познавать окружающий мир
12.08.2025 [17:47],
Павел Котов
Nvidia представила комплект новых моделей искусственного интеллекта, библиотек и прочих средств, предназначенных для обработки информации, которая поступает из внешнего мира — эти инструменты окажутся полезными для создателей робототехники. 
Источник изображения: nvidia.com Наиболее примечательной новинкой стала модель машинного зрения Cosmos Reason с 7 млрд параметров — она предназначена для роботов и других машин с ИИ. С ней роботы и прочие машины получат возможность рассуждать, опираясь на память и знания о физике, а также планировать свои действия. Cosmos Transfer-2 предназначается для генерации синтетических сцен в 3D-симуляциях; компания также продемонстрировала улучшенную версию первой Cosmos Transfers — её оптимизировали для более быстрой работы. Эти модели предназначаются для создания массивов синтетических обучающих данных: текста, изображения и видео — эти данные можно использовать для обучения роботов и других машин с ИИ. Nvidia представила новые библиотеки для нейронной реконструкции, в том числе с использованием метода прорисовки — трёхмерного моделирования реального мира на основе данных от сенсоров. Эта функция интегрируется в открытый симулятор CARLA, которым уже пользуются разработчики. Выпущено обновление комплекта для разработчиков (SDK) Omniverse, представлены локальные и облачные серверные решения для рабочих нагрузок, связанных с робототехникой. «Мы не можем полагаться на человека»: учёные создали робота-каннибала, который ремонтируется за счёт других машин
28.07.2025 [18:15],
Сергей Сурабекянц
Исследователи создали прототип робота, который может расти, ремонтироваться и модернизироваться, интегрируя материалы из окружающей среды или «поглощая» других роботов. По словам учёных, подобный «метаболизм роботов» является значительным шагом вперёд в развитии их автономности. Свою работу они опубликовали 16 июля в журнале Science Advances. 
Источник изображений: Columbia Engineering «Истинная автономность означает, что роботы должны не только мыслить самостоятельно, но и физически поддерживать себя, — полагает руководитель исследования, профессор инженерии Колумбийского университета Филипп Мартин Видер (Philippe Martin Wyder). — Подобно тому как биологическая жизнь поглощает и интегрирует ресурсы, эти роботы растут, адаптируются и восстанавливаются, используя материалы из окружающей среды или от других роботов». Роботы изготовлены из «ферменных звеньев» — шестигранных удлиняющихся стержней с магнитными соединениями, которые можно собирать и разбирать. Магниты позволяют роботам формировать всё более сложные структуры, которые, по мнению их создателей, могут стать «самоподдерживающейся машинной экологией».  Учёные в своём исследовании сформулировали для роботов два правила метаболизма. Во-первых, робот должен расти полностью самостоятельно или с использованием других роботов с аналогичными компонентами. Во-вторых, единственными доступными ресурсами являются материалы и энергия. В контролируемой среде учёные разместили некоторое количество ферменных звеньев, чтобы наблюдать процесс «самоапгрейда» робота. Исследователи зафиксировали, как стержни ферменных звеньев сначала собирались в двумерные формы, а затем интегрировали новые детали, превращаясь в трёхмерный тетраэдр, способный перемещаться по неровной испытательной площадке. Робот достиг этого, использовав дополнительное звено в качестве опоры.  «За последнее десятилетие интеллект роботов значительно продвинулся благодаря машинному обучению, но их тела по-прежнему остаются монолитными, неадаптивными и неперерабатываемыми. Биологические организмы, напротив, полностью зависят от адаптации: живые существа могут расти, восстанавливаться и приспосабливаться», — заявил соавтор исследования, заведующий кафедрой машиностроения Колумбийского университета Ход Липсон (Hod Lipson). «В значительной степени эта способность обусловлена модульной природой биологии, которая позволяет повторно использовать модули (например, аминокислоты) других форм жизни, — считает Липсон. — В конечном итоге нам придётся научить роботов делать то же самое — использовать и повторно применять детали других роботов».  Исследователи уверены, что в будущем машины смогут обслуживать себя без участия человека. Благодаря способности расти и адаптироваться к различным задачам и условиям, такие роботы могут играть важную роль, например, в ликвидации последствий стихийных бедствий или в исследовании космоса. «Образ самовоспроизводящихся роботов вызывает ассоциации с мрачными сценариями из научной фантастики, — добавил Липсон. — Но реальность такова, что, поскольку мы передаём всё больше задач роботам — от беспилотных автомобилей до автоматизированного производства, обороны и освоения космоса, — возникает вопрос: кто будет обслуживать этих роботов? Мы не можем полагаться на человека. В конечном счёте роботы должны научиться заботиться о себе сами». В Японии создадут человекоподобного робота-тяжеловеса для спасения людей
20.07.2025 [13:56],
Владимир Фетисов
Японский производитель электроники Murata Manufacturing Co. и Университет Васэда объединились с несколькими местными компаниями для разработки человекоподобных поисково-спасательных роботов. Эта деятельность ведётся в рамках более масштабной программы, направленной на возрождение японского сектора робототехники, который в прошлом был ведущим в мире. 
Источник изображения: Andy Kelly / Unsplash Четыре компании, включая базирующегося в Киото производителя роботов Tmsuk Co. и токийскую Sre Holdings Corp., заявили о намерении построить робота исключительно на базе компонентов японского производства. На данный момент они планируют создать человекоподобного робота высотой 3 метра и весом 300 кг. Он сможет перемещаться со скоростью около 5 км/ч и поднимать более 100 кг груза. Разработчики уверены, что такие роботы-спасатели необходимы стране, поскольку Япония сильно подвержена стихийным бедствиям. «Мы хотим создать робота, который будет намного сильнее человека и сможет передвигать обломки», — прокомментировал глава Tmsuk Йоити Такамото (Yoichi Takamoto). В прошлом Япония была мировым лидером в сфере создания человекоподобных роботов. Университет Васэда разработал первого в мире полномасштабного двуногого робота WABOT-1 ещё в 1973 году. Теперь разработчики стремятся создать полноценного робота-спасателя, чтобы наверстать упущенное и сократить отставание от американских и китайских производителей. Прототип робота должен быть представлен в 2026 году, а начало его серийного производства запланировано на 2029 год. Dyson построила клубничную ферму будущего: ягоды собирают роботы, а отходы превращаются в энергию
07.07.2025 [12:08],
Алексей Селиванов
Компания Dyson построила вертикальную ферму на 10 гектарах в Линкольншире (Англия), где растут 1 225 000 кустов клубники. Гигантская теплица длиной 760 метров работает на анаэробном реакторе, превращающем клубничные отходы в газ, который приводит в действие турбины для генерации электроэнергии. 
Источник изображений: Dyson Турбины вырабатывают электричество, достаточное для снабжения 10 тысяч домов. На ферме Dyson энергия используется для обогрева теплицы, а отходы применяются для удобрения близлежащих полей. На полив клубники уходит дождевая вода, собирающаяся на крыше и стекающая в специальные накопители.  По периметру теплицы установлены гигантские вращающиеся «колёса» длиной 24 метра и высотой 5 метров, каждое из которых весит около 500 килограммов. Ряды клубники закреплены на этих конструкциях, а медленное вращение обеспечивает равномерную подсветку растений солнцем. По «улицам» между полками курсируют роботы с УФ-лампами — они облучают листву, уничтожая плесень, а другой автомат выпускает на растения полезных насекомых, поедающих тлю и других вредителей.  Когда ягоды созревают, 16 роботизированных «рук» аккуратно срывают каждую клубнику. По словам самого Джеймса Дайсона (James Dyson), только за один месяц роботы собирают около 200 000 ягод. В Dyson отметили, что для компании естественно такое сочетание высокотехнологичного производства и сельского хозяйства. Говорят, «выращивать растения — это почти как производить технику», потому что тоже нужно подходить с точки зрения эффективности и технологий. В Москве пройдёт всероссийский финал международных робототехнических соревнований MakeX
17.06.2025 [17:45],
Сергей Сурабекянц
Всероссийский финал международных робототехнических соревнований MakeX пройдёт в Москве 1–2 июля 2025 года. В нём примут участие более 40 команд школьников, увлечённых робототехникой. MakeX Россия станет заключительным этапом национального отбора для участия во всемирных соревнованиях MakeX Global в Китае. В прошлом году финал в Шэньчжэне собрал более 300 команд из разных стран. 
Источник изображений: MakeX Россия Участникам MakeX Россия предстоит решить несколько соревновательных задач, а победители войдут в сборную России и представят нашу страну на международном уровне. Также в рамках мероприятия намечена деловая и образовательная программа для педагогов, преподающих робототехнику в российских школах.  Российские этапы международных робототехнических соревнований MakeX для школьников в возрасте от 6 до 15 лет проводятся с 2019 года. Эти комплексные высокоуровневые мероприятия являются частью международного чемпионата по робототехнике The World Robot Contest (WRCC).  Ключевой особенностью MakeX является совместная работа. Задания устроены так, что школьники должны работать на площадке совместно с другими командами. На первый план, кроме инженерии и программирования, выходят такие навыки, как умение работать в команде, стратегическое мышление и критическая оценка ситуации. MakeX Россия является национальным отборочным этапом для участия российской сборной в международном финале MakeX Global в Китае. В настоящее время на соревнованиях представлены 9 регионов РФ: Кемеровская, Кировская, Московская, Новосибирская, Самарская, Сахалинская, Челябинская области и республика Татарстан. Сборная России уже трижды становилась финалистом MakeX Global.  Главным организатором соревнований в России является группа компаний DIGIS. Соревнования пройдут 1 и 2 июля 2025 года в ГБОУ СОШ № 1788 по адресу г. Москва, ул. Бориса Пастернака, д. 16. Meta✴ разработала «мировую ИИ-модель» V-JEPA 2: она понимает законы физики, а не только слова
12.06.2025 [01:43],
Анжелла Марина
Компания Meta✴ объявила о запуске новой ИИ-модели V-JEPA 2, предназначенной для улучшения понимания физического мира роботами и автономными транспортными средствами. Модель способна анализировать трёхмерное пространство и предсказывать поведение объектов без необходимости использования больших объёмов данных. 
Источник изображений: Meta✴ V-JEPA 2 может, например, определить, что мяч, скатившийся со стола, упадёт на пол, или что объект, скрытый из виду, не исчез, а просто находится вне зоны видимости. Это позволяет модели формировать внутреннее представление о реальности и принимать решения с учётом физических законов. Разработка позиционируется как шаг к созданию систем, способных не просто обрабатывать информацию, а планировать свои действия.  По словам Яна ЛеКюна (Yann LeCun), главного научного руководителя по искусственному интеллекту в Meta✴, понимание физического мира требует принципиально иного подхода, нежели обработка естественного языка. «Позволить машинам понимать физический мир — это совсем не то же самое, что позволить им понимать речь человека», — отметил ЛеКюн. Он также добавил, что модель выступает своего рода абстрактным цифровым двойником реальности, который помогает ИИ предсказывать последствия своих действий.  Технология может применяться в сервисах доставки роботами и беспилотных автомобилях, которым необходимо мгновенно интерпретировать происходящее вокруг. По данным CNBC, в рамках развития ИИ-стратегии, а также в условиях конкуренции с OpenAI, Microsoft и Google, глава Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) также планирует инвестировать $14 млрд в компанию Scale AI, генеральным директором и основателем которой является Александр Ванг (Alexandr Wang). Учёные натренировали робопса играть в бадминтон — он самообучается, но пока играет на уровне любителя
11.06.2025 [18:26],
Сергей Сурабекянц
Группа учёных из ETH Zürich под руководством робототехника Юньтао Ма (Yuntao Ma) представила робота, способного играть в бадминтон. Робот ANYmal внешне напоминает миниатюрного жирафа с ракеткой «в зубах», и создан на базе четвероногого промышленного робота, предназначенного для работы в нефтегазовой отрасли, от компании ANYbotics. Вес ANYmal составляет около 50 кг, длина корпуса — менее метра, а ширина — менее 50 сантиметров. 
Источник изображений: ETH Zürich На робота установлен манипулятор с несколькими степенями свободы, в который закреплена бадминтонная ракетка. Отслеживание полёта волана и мониторинг окружающей среды осуществляется с помощью стереоскопической камеры. По словам разработчиков, на создание робота ушло около пяти лет. При разработке системы управления ANYmal были использованы современные методы обучения моделей ИИ с подкреплением. «Вместо того чтобы строить продвинутые модели, мы смоделировали робота в виртуальной среде и позволили ему научиться двигаться самостоятельно», — пояснил Ма. Обучение разбивалось на повторяющиеся блоки, в каждом из которых робот должен был предсказать траекторию полёта волана и попытаться его отбить. В ходе этого процесса ANYmal, как настоящий спортсмен, также определял пределы своих физических возможностей.  Обучение было направлено на развитие зрительно-моторной координации, аналогичной той, которой обладают спортсмены-люди. Модель восприятия, основанная на данных с камеры в реальном времени, обучала робота удерживать волан в поле зрения, несмотря на помехи и ошибки отслеживания. «Представьте, что робот занимает позицию для приёма волана, — рассказал Ма. — Если он движется медленно, шансы на успех снижаются. Если быстро — тряска камеры увеличивает погрешность отслеживания. Это компромисс, и мы хотели, чтобы он научился с ним справляться». В результате обучения с подкреплением робот освоил принципы правильного позиционирования на площадке. Он пришёл к выводу, что после удачного удара наилучшая стратегия — возврат в центр площадки к задней линии. ANYmal научился самостоятельно вставать на задние «лапы», чтобы лучше видеть приближающийся волан, понял, как избегать падений и оценивать разумность риска с учётом своей ограниченной скорости. Он также воздерживался от попыток, заведомо обречённых на неудачу, тем самым снижая вероятность повреждений.  Результаты реальных матчей с людьми показали, что ANYmal как бадминтонист пока что не более чем любитель. Его время реакции составляло около 0,35 секунды, в то время как средний человек реагирует за 0,2–0,25 секунды, а элитные игроки с натренированными рефлексами и развитой мышечной памятью сокращают это время до 0,12–0,15 секунды. Ещё одной проблемой является ограниченное поле зрения камеры робота. Учёные планируют продолжать развитие навыков ANYmal. В частности, они намерены сократить время реакции путём предсказания траектории волана на основе позы соперника перед ударом. Также предполагается оснастить робота более продвинутыми камерами со сверхнизкой задержкой. Модернизации потребуют и приводы манипуляторов. Сам по себе робот, играющий в бадминтон, — скорее курьёз, чем практическое устройство. Однако опыт, полученный в процессе разработки, может быть масштабирован для самых разных задач. «Я думаю, что предлагаемая нами архитектура обучения будет полезна в любом приложении, где необходимо балансировать между восприятием и управлением — например, при подъёме предметов, а также их ловле и броске», — заключил Ма. Figure похвалилась успехами человекоподобного робота Helix на работе, но посылки продолжают летать по складу
09.06.2025 [19:26],
Сергей Сурабекянц
Три месяца назад робототехнический стартап Figure «устроил на работу» в почтовое отделение своего передового гуманоидного робота Helix. Сегодня представители компании подробно рассказали о накопленном за это время опыте и успехах робота в сортировке посылок. Однако при просмотре опубликованного компанией почти часового видеоролика мы заметили множество ошибок, совершаемых Helix. Пожалуй, свои посылки мы ему пока доверить не готовы. 
Источник изображений: Figure «Теперь Helix может обрабатывать более широкий спектр упаковок и приближается к ловкости и скорости человеческого уровня, приближая нас к полностью автономной сортировке посылок. Этот быстрый прогресс подчёркивает масштабируемость основанного на обучении подхода Helix к робототехнике, который быстро переносится в реальное применение», — так оценил успехи робота представитель Figure. По его словам, за счёт масштабирования данных и усовершенствования архитектуры возможности Helix существенно повысились:
Помимо стандартных жёстких коробок система теперь обрабатывает полиэтиленовые пакеты, мягкие конверты и другие деформируемые или тонкие посылки. Эти предметы могут складываться, мяться или изгибаться, что затрудняет захват и распознавание этикеток. Helix решает эту задачу, корректируя стратегию захвата на лету — например, отбрасывая мягкий пакет для его динамического переворота или используя специальные захваты для плоских почтовых отправлений.  Робот должен поворачивать упаковку штрих-кодом вниз для сканирования. Helix старается расправить пластиковую упаковку, чтобы сканер смог успешно считать штрих-код. Такое адаптивное поведение подчёркивает преимущества сквозного обучения — робот выполняет действия, которые не были жёстко запрограммированы, чтобы компенсировать несовершенства упаковки. Многие достижения стали возможны благодаря целенаправленным улучшениям визуально-моторной политики робота. Он получил новые модули памяти и машинного зрения, что позволило ему лучше воспринимать состояние окружающей среды и быстро адаптироваться к изменениям ситуации.  Helix оснащён модулем неявной визуальной памяти, который обеспечивает поведение с учётом текущего состояния — робот запоминает, какие стороны упаковки он уже осмотрел, либо какие зоны конвейера свободны. Модуль памяти помогает устранять избыточные движения, давая Helix ощущение временного контекста и позволяя ему действовать более стратегически при выполнении многошаговых манипуляций. Отслеживание истории недавних состояний позволяет роботу осуществлять более быстрое и реактивное управление. В результате ускоряется реакция на неожиданности и помехи: если пакет смещается или попытка захвата оказывается неудачной, Helix корректирует движение «на лету». Это значительно сократило время обработки каждого пакета.  Helix использует аналог человеческого осязания благодаря интегрированной обратной связи по усилию. Робот способен определить момент соприкосновения с объектом и использовать это для модуляции движения, например, приостанавливая опускание при контакте с конвейерной лентой. Хотя основной задачей Helix в логистическом сценарии является автономная сортировка, он легко адаптируется к новым взаимодействиям. Например, протянутая к нему рука человека интерпретируется как сигнал к передаче предмета: робот отдаёт посылку, а не размещает её на конвейере — подобное поведение заранее явно не программировалось, система самостоятельно обучилась ему.  «Helix неуклонно масштабируется в плане ловкости и надёжности, сокращая разрыв между освоенными роботизированными манипуляциями и требованиями реальных задач. Мы продолжим расширять набор навыков и обеспечивать стабильность на ещё больших скоростях и рабочих нагрузках», — заявил представитель Figure. В реальности всё далеко не так радужно, как описывают маркетологи Figure — по следующим ссылкам можно увидеть, что робот совершает много ошибок, путается, роняет посылки и порой откровенно зависает. Так что какое-то время «кожаные мешки» на этой работе ещё будут востребованы. Но, учитывая нынешние темпы развития робототехники и бум искусственного интеллекта, почтовым служащим пора подумать о смене профессии. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2025 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
