Humanoidalny robot z AI autorstwa Toyota Research Institute i Boston Dynamics robi kolejne postępy

Toyota Research Institute (TRI) wraz z Boston Dynamics ogłosiły najnowsze osiągnięcia w rozwoju humanoidalnego robota Atlas. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji maszyna potrafi teraz jednocześnie poruszać się i realizować złożone zadania manualne. Co więcej, wprowadzanie nowych umiejętności odbywa się sprawnie i nie wymaga pisania dodatkowego kodu.

Toyota Research Institute (TRI), uznawany za światowego lidera w dziedzinie sztucznej inteligencji, w październiku 2024 roku nawiązał bliższą współpracę z Boston Dynamics, pionierem w dziedzinie robotyki. Już niespełna dziesięć miesięcy później obie organizacje poinformowały o istotnych postępach w rozwoju humanoidalnego robota.

Robot Atlas firmy Boston Dynamics korzystający z opracowanych przez TRI Dużych Modeli Zachowań (LBM) zaprezentował nowe możliwości, łącząc poruszanie się, precyzyjne działania manualne i bieżące reagowanie na otoczenie. W przeciwieństwie do poprzedniej generacji nauka nowych umiejętności nie wymagała ręcznego kodowania. Dzięki zastosowaniu LBM Atlas błyskawicznie adaptuje się do nowych zadań, eliminując konieczność pisania dodatkowych linijek kodu.

Sztuczna inteligencja wpływa na ogromne postępy

Badania jednoznacznie pokazują ogromny potencjał technologii sztucznej inteligencji (AI) w rozwoju robotów asystujących. Opublikowany przez TRI i Boston Dynamics materiał wideo prezentuje robota, który nie tylko porusza się po pomieszczeniu, lecz także schyla się po przedmioty w skrzyni, podnosi je z podłogi i przenosi do dużego kosza.

Jego możliwości są jednak znacznie szersze. Atlas potrafi otworzyć skrzynię, wyjąć z niej przedmioty i adekwatnie zareagować, gdy drzwiczki nagle się zamkną. Kiedy skrzynia zmienia swoje miejsce, robot potrafi ją przysunąć, wykonując płynne, niemal ludzkie ruchy.

Demonstrowano również, jak robot sortuje elementy, składa je i umieszcza w odpowiednich miejscach na półkach czy w specjalnych pojemnikach. W przeciwieństwie do wcześniejszych modeli, które oddzielały ruch od pracy manualnej, nowy Atlas działa pod pełną kontrolą LBM, co umożliwia synchronizację pracy górnych i dolnych części korpusu.

Coraz szybsza nauka robotów

Wiceprezes ds. badań nad robotyką w Boston Dynamics Scott Kuindersma tak komentuje najnowsze sukcesy Atlasa: „Zaprezentowane efekty naszej współpracy dają wgląd w to, jak myślimy o budowaniu robotów ogólnego przeznaczenia, które zrewolucjonizują sposób, w jaki żyjemy i pracujemy. Trenowanie jednej sieci neuronowej do wykonywania wielu złożonych czynności manualnych skutkuje szybkim uczeniem się różnorodnych ruchów. Tak zaawansowane roboty jak Atlas umożliwiają najbardziej efektywne zbieranie danych do zadań wymagających precyzji działania całego korpusu, zręczności i siły”.

Russ Tedrake, wiceprezes ds. LBM w Toyota Research Institute, dodaje: „Jedną z najważniejszych cech robotów humanoidalnych jest to, że mogą wykonywać różnorodne zadania w istniejących środowiskach. Jednak dotychczasowe podejście do programowania zadań po prostu nie było w stanie sprostać temu wyzwaniu. Duże Modele Zachowań (LBM) oznaczają zupełnie nowe otwarcie w tej kwestii, ponieważ umiejętności są dodawane szybko poprzez naukę czynności demonstrowanych przez człowieka. Wraz ze wzrostem możliwości LBM-ów potrzeba coraz mniej pokazywać, jak wykonać dane zadanie, co znacząco przyspiesza nabywanie przydatnych umiejętności”.