W branży motoryzacyjnej już dziś potrafi wykonywać serię skomplikowanych czynności manualnych, a wdrażanie nowych umiejętności przebiega szybko. Paleta jego umiejętności jest o wiele większa - sortuje części samochodowe i składa je z niebywałą precyzją.

Roboty coraz szybciej uczą się nowych zada. Toyota Research Institute (TRI) oraz Boston Dynamics ogłosiły kolejne postępy w pracach nad humanoidalnym robotem Atlas. Wykorzystująca sztuczną inteligencję maszyna jest już w stanie jednocześnie poruszać się i wykonywać serię skomplikowanych czynności manualnych, a wdrażanie nowych umiejętności przebiega szybko i nie wymaga tworzenia nowych linijek kodu.

Uznawany za globalnego lidera w dziedzinie sztucznej inteligencji Toyota Research Institute w październiku 2024 roku zacieśnił współpracę z Boston Dynamics, twórcą przełomowych osiągnięć z dziedziny robotyki, a już niespełna dziesięć miesięcy później oba podmioty ogłosiły znaczące postępy w pracach nad humanoidalnym robotem. 

Wykorzystujący opracowane przez TRI Duże Modele Zachowań (LBM) robot Atlas firmy Boston Dynamics pokazał swoje nowe możliwości, wykonując serię skomplikowanych czynności, łączących poruszanie się, zdolności manualne oraz bieżące reagowanie na zdarzenia. W porównaniu z poprzednią generacją nauka nowych umiejętności nie wymagała ręcznego programowania. Dzięki wykorzystaniu LBM nowy Atlas błyskawicznie reaguje na nowe zadania i nie wymaga to tworzenia nowych linijek kodu przez programistów.

Wyniki badań potwierdzają niesamowity potencjał technologii opartych na sztucznej inteligencji (AI) w rozwoju robotów asystujących. Na opublikowanym przez TRI i Boston Dynamics wideo robot nie tylko chodzi, ale też schyla się po przedmioty do skrzyni, a nawet podnosi je z podłogi, następnie przenosząc je do dużego kosza. 

Paleta jego umiejętności jest o wiele większa. Potrafi nie tylko otworzyć skrzynię i wyjąć z niej przedmioty, ale także odpowiednio zareagować, gdy jej drzwiczki nagle się zamkną. Gdy skrzynia zmieni swoje położenie, jest w stanie ją przysunąć, wykonując płynne ruchy przypominające zachowanie człowieka. Zaprezentowano także, jak robot sortuje części, składa je i umieszcza w odpowiednich miejscach na półce i w specjalnym pudełku. Do tej pory roboty tego typu oddzielały przemieszczanie się od czynności manualnych, natomiast nowy Atlas jest pod całościową kontrolą LBM, co pomaga koordynować pracę dolnych i górnych części korpusu.

- 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 - powiedział Scott Kuindersma, wiceprezes ds. badań nad robotyką w Boston Dynamics.

- 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 - powiedział Russ Tedrake, wiceprezes ds. LBM w Toyota Research Institute.
Fot. Toyota