Boston Dynamics iemācījuši robotam Atlas izpildīt sarežģītus uzdevumus reāllaikā (Video)
Foto – ilustratīvs
Boston Dynamics prezentējusi iespaidīgu progresu humanoīdo robotu izstrādē, demonstrējot, kā mākslīgais intelekts ļauj robotam Atlas ne tikai pārvietoties, bet arī veikt ilgstošas un sarežģītas manipulācijas ar objektiem. To nodrošina kopā ar Toyota Research Institute (TRI) izveidotas LBMs modeļu sistēmas, kas ļauj robotam strādāt daudz elastīgāk un efektīvāk.
Jaunā pieeja balstās uz vienotas neironu tīkla sistēmas izmantošanu, kas apvieno operatoru savāktos datus, darbojoties ar Atlas reāllaikā VR vidē, kopīgojot datus no simulācijām. Tā vietā, lai katram uzdevumam rakstītu atsevišķu programmu, Atlas apgūst uzreiz kompleksu darbību kopumu, spēj reaģēt uz neparedzētām situācijām un pats koriģēt kļūdas.
Izstrādes process sastāv no četriem posmiem:
- sākotnēji speciālisti manuāli vada robotu un vāc datus,
- pēc tam tos anotē, lai apmācītu neironu tīklu,
- nākamais solis ir pats apmācības process,
- visbeidzot — testēšana.
Šāda metode nodrošina plašu uzvedības scenāriju klāstu, universālu kontroli un ātru jaunu risinājumu ieviešanu.
Īpaša uzmanība tiek pievērsta dažādas sarežģītības uzdevumiem, no pirkstu kustībām un mazu priekšmetu apstrādes līdz smagu detaļu pārvietošanai un mijiedarbībai ar apkārtējo vidi. Jaunu uzvedību pievienošana neprasa sarežģītu pārprogrammēšanu, pietiek ar izmaiņām modeļos. Infrastruktūra ļauj savienot simulācijas un fiziskos testus, kas paātrina jaunu prasmju ieviešanu praktiskai lietošanai.
Demonstrācijas parādīja, ka Atlas spēj koordinēti kustēties, pārvietot un pārlikt priekšmetus, kā arī pielāgoties situācijām, ja apstākļi pēkšņi mainās, piemēram, priekšmets nokrīt. Neironu tīkla modelis ar 450 miljoniem parametru apstrādā gan teksta komandas, gan sensoru signālus no iebūvētajiem pozīcijas un spēka devējiem ekstremitātēs. Pateicoties kopīgajai arhitektūrai un sasaistēm ar testēšanas stendu Atlas MTS, sistēma vienlaikus apgūst reālus un sintētiskus datus.
Rezultātā – dažādu uzdevumu izpilde kļuvusi par 1,5–2 reizēm ātrāka, nezaudējot drošību un precizitāti. Boston Dynamics eksperti norāda, ka tas ievērojami tuvina cilvēka un robota sadarbību ikdienā un pavērš ceļu humanoīdu robotu plašākai izmantošanai mājsaimniecībā, industrijā un servisa jomā. Projekts jau ieguvis prestižo RBR50 Robotics Innovation Award 2024.
Galvenā inovācija ir tā, ka lielās uzvedības modeļu sistēmas ļauj strauji paplašināt uzdevumu spektru un pievienot jaunas prasmes, padarot robotu uzvedību patiesi universālu. Uzņēmums turpina eksperimentēt, palielināt uzdevumu sarežģītību un integrēt jaunus algoritmiskos risinājumus, lai padarītu robotus vēl uzticamākus un autonomākus.
Avots: Therobotreport
