Видео: робот Atlas от Boston Dynamics продолжает работать, пока его толкают, мешают и отбирают вещи

После десяти месяцев совместных усилий компании Boston Dynamics и Toyota Research Institute (TRI) сообщили о значительном прогрессе в разработке человекоподобных роботов. Они продемонстрировали возможности робота Atlas, управляемого большой поведенческой моделью (Large Behavior Model, LBM). В опубликованном на днях видео Atlas выполняет сложные задачи без единой строчки кода — все его движения основаны исключительно на обучении.

Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия

Пять причин полюбить HONOR X8c

Пять причин полюбить HONOR Pad V9

Пять причин полюбить HONOR Magic7 Pro

Почему ИИ никак не сесть на безматричную диету

Обзор умных часов HUAWEI WATCH 5: часы юбилейные

HUAWEI FreeArc: вероятно, самые удобные TWS-наушники

Фитнес-браслет HUAWEI Band 10: настоящий металл

В частности, на видео робот занимается упаковкой, сортировкой и размещением объектов, сочетая манипуляции руками и перемещение всего тела. Интеграция больших поведенческих моделей, ставшая основой работы Boston Dynamics и TRI, позволяет добавлять новые навыки без написания кода, тогда как раньше для этого требовалось длительное программирование.

Этот прорыв стал возможным благодаря объединению опыта Boston Dynamics в робототехнике и TRI в области искусственного интеллекта. Такой симбиоз открыл путь к созданию универсальных человекоподобных помощников. Это особенно важно, поскольку человек приспособил мир под себя — значит, робот будет вести себя в нём наиболее естественно, если будет напоминать человека и сможет повторять его движения и жесты.

Ключевой особенностью проекта Boston Dynamics и TRI стало использование единой поведенческой модели, которая управляет всеми движениями робота — от ходьбы и поддержания равновесия до сложных манипуляций руками. В ходе демонстрации Atlas успешно адаптировался к неожиданным препятствиям, например к внезапному закрытию крышки коробки или её перемещению, без необходимости разделять управление на низкоуровневые и высокоуровневые задачи. Это отличает новый подход от традиционных методов, где управление руками и ногами обычно разделялось. Такой целостный метод гарантирует более естественное и гибкое поведение робота, приближая его к выполнению задач в реальных условиях.

Совместное исследование, начатое в октябре 2024 года, объединило сильные стороны обоих партнёров и ускорило разработку роботов с ИИ. По словам Скотта Куиндерсмы (Scott Kuindersma), вице-президента по исследованиям Boston Dynamics, обучение единой нейронной сети для выполнения множества задач способствует лучшему обобщению, а человекоподобные роботы, подобные Atlas, идеально подходят для задач, где требуется и точность, и сила.

В свою очередь, Расс Тедрейк (Russ Tedrake), старший вице-президент TRI, подчеркнул, что большие поведенческие модели позволяют быстро обучать робота новым навыкам через демонстрацию действий человеком, снижая необходимость в большом количестве примеров для достижения надёжного поведения.

Проект не только демонстрирует технические достижения, но и поднимает фундаментальные вопросы о будущем человекоподобных роботов и их интеграции в повседневную жизнь. Исследования направлены на углубление понимания больших моделей для управления сложными движениями и манипуляциями. Успех Atlas подтверждает потенциал технологий искусственного интеллекта в создании роботов общего назначения, способных работать в обычных условиях бок о бок с людьми, выполняя широкий спектр задач с минимальными ограничениями, что может изменить подходы к автоматизации в будущем.