- 26,709
- 46
- 8 Ноя 2022
Спецмашина стоит $1 млн и год работы. Atlas перенастроят за дни — вот почему он реально нужен производству.
В Boston Dynamics решили впервые подробно рассказать не о том, что умеет их новый гуманоидный робот Atlas, а о том, как он будет работать. Вместо эффектных роликов компания опубликовала 40-минутный технический разбор, в котором инженеры и руководители проекта объясняют, за счёт какого программного подхода Atlas должен стать полноценным участником производственных процессов, а не демонстрацией инженерных возможностей.
В центре обсуждения оказалась стратегия, которую в компании называют «гуманоидным направлением для промышленности». Под этим понимается попытка создать систему управления, способную справляться с реальными заводскими условиями — непредсказуемыми, насыщенными объектами и постоянно меняющимися задачами. Такой робот должен работать там, где заранее невозможно описать все возможные сценарии.
Ключевое отличие нового Atlas — отказ от жёстко прописанных движений. Вместо ручного программирования каждого действия Boston Dynamics делает ставку на обучение . Робота планируют натаскивать через показ, обратную связь и последовательное уточнение навыков. Такой подход, по замыслу разработчиков, лучше подходит для производственных площадок, где постоянно возникают нестандартные ситуации. Ранее компания уже показывала, как Atlas поднимается после падения, объясняя, почему он делает это не по-человечески. Теперь стало понятно, что эта логика распространяется на всё поведение робота.
Сомнения в необходимости человекоподобных роботов в промышленности звучат давно. Во многих случаях манипуляторы или мобильные платформы выполняют задачи проще и дешевле. В Boston Dynamics считают, что упирается всё не в возможности техники, а в экономику современных заводов.
Гибкое производство — например, в автопроме — означает десятки моделей и тысячи вариантов деталей. Под такие условия традиционная автоматизация плохо подходит. Создание специализированной машины под одну операцию может занять около года и стоить больше миллиона долларов. Если конфигурация линии меняется регулярно, такой подход быстро перестаёт быть оправданным.
В компании рассчитывают выйти из этого тупика за счёт универсального гуманоидного робота, которого можно быстро перепрограммировать под новую задачу. Идея в том, чтобы один и тот же Atlas можно было перенастроить за несколько дней, а не разрабатывать для каждой операции отдельную систему. Именно так Boston Dynamics рассчитывает перейти от единичных демонстраций к массовому внедрению.
Чтобы добиться нужной гибкости, разработчики используют сразу несколько подходов. Первый — телеуправление. В этом режиме оператор с помощью виртуальной реальности буквально проводит робота через нужные действия. Такой способ даёт точные данные и хорошо подходит для сложных манипуляций, но требует участия человека и плохо масштабируется.
Второй метод — обучение с подкреплением в симуляции . В виртуальной среде Atlas может многократно отрабатывать движения без риска для оборудования. Этот подход особенно полезен для динамичных задач, где важны баланс, инерция и точность.
Третий путь рассматривается как долгосрочный. Он предполагает обучение через наблюдение: робот анализирует, как люди выполняют задачи, и постепенно формирует физическую интуицию. Для этого могут использоваться большие массивы видеозаписей. Такой подход пока остаётся сложной задачей, но в Boston Dynamics считают его принципиально важным.
Несмотря на активное использование машинного обучения, Boston Dynamics сознательно отказалась от идеи единой нейросети , которая напрямую переводит изображение с камер в команды для моторов. Вместо этого Atlas строится на многоуровневой системе управления, отчасти похожей на то, как у человека разделены мышление и моторика.
На верхнем уровне система принимает решения: анализирует обстановку и формирует цели — например, куда поставить ногу или как подхватить объект. Эти цели передаются на нижний уровень, который отвечает за баланс, координацию и соблюдение физических ограничений.
Такое разделение позволяет не заставлять искусственный интеллект заново «осваивать» базовую физику вроде силы тяжести или импульса. За устойчивость отвечает специализированный контур управления, что делает поведение робота более надёжным и предсказуемым. Подобные архитектуры сейчас исследуют многие разработчики гуманоидов.
Отдельно в компании подчеркнули значение партнёрства с Hyundai Motor Group. Речь идёт не просто о размещении роботов на готовых производственных линиях. Совместная работа предполагает переосмысление самих заводов с расчётом на использование гуманоидных систем.
Hyundai предоставляет крупные производственные площадки и готовность вкладываться в инфраструктуру на годы вперёд. Boston Dynamics, в свою очередь, сосредоточена на решении самых сложных задач манипуляции, возникающих при сборке автомобилей. Такой союз позволяет проверять новые подходы не в лаборатории, а в условиях реального производства.
В итоге Atlas задумывается не как универсальный «робот-человек», а как гибкий рабочий инструмент, рассчитанный на постоянные изменения среды. Вопрос теперь заключается не в том, способен ли он выполнить отдельный трюк, а в том, сможет ли эта программная архитектура доказать свою практическую и экономическую ценность за пределами демонстраций.
В Boston Dynamics решили впервые подробно рассказать не о том, что умеет их новый гуманоидный робот Atlas, а о том, как он будет работать. Вместо эффектных роликов компания опубликовала 40-минутный технический разбор, в котором инженеры и руководители проекта объясняют, за счёт какого программного подхода Atlas должен стать полноценным участником производственных процессов, а не демонстрацией инженерных возможностей.
В центре обсуждения оказалась стратегия, которую в компании называют «гуманоидным направлением для промышленности». Под этим понимается попытка создать систему управления, способную справляться с реальными заводскими условиями — непредсказуемыми, насыщенными объектами и постоянно меняющимися задачами. Такой робот должен работать там, где заранее невозможно описать все возможные сценарии.
Ключевое отличие нового Atlas — отказ от жёстко прописанных движений. Вместо ручного программирования каждого действия Boston Dynamics делает ставку на обучение . Робота планируют натаскивать через показ, обратную связь и последовательное уточнение навыков. Такой подход, по замыслу разработчиков, лучше подходит для производственных площадок, где постоянно возникают нестандартные ситуации. Ранее компания уже показывала, как Atlas поднимается после падения, объясняя, почему он делает это не по-человечески. Теперь стало понятно, что эта логика распространяется на всё поведение робота.
Сомнения в необходимости человекоподобных роботов в промышленности звучат давно. Во многих случаях манипуляторы или мобильные платформы выполняют задачи проще и дешевле. В Boston Dynamics считают, что упирается всё не в возможности техники, а в экономику современных заводов.
Гибкое производство — например, в автопроме — означает десятки моделей и тысячи вариантов деталей. Под такие условия традиционная автоматизация плохо подходит. Создание специализированной машины под одну операцию может занять около года и стоить больше миллиона долларов. Если конфигурация линии меняется регулярно, такой подход быстро перестаёт быть оправданным.
В компании рассчитывают выйти из этого тупика за счёт универсального гуманоидного робота, которого можно быстро перепрограммировать под новую задачу. Идея в том, чтобы один и тот же Atlas можно было перенастроить за несколько дней, а не разрабатывать для каждой операции отдельную систему. Именно так Boston Dynamics рассчитывает перейти от единичных демонстраций к массовому внедрению.
Чтобы добиться нужной гибкости, разработчики используют сразу несколько подходов. Первый — телеуправление. В этом режиме оператор с помощью виртуальной реальности буквально проводит робота через нужные действия. Такой способ даёт точные данные и хорошо подходит для сложных манипуляций, но требует участия человека и плохо масштабируется.
Второй метод — обучение с подкреплением в симуляции . В виртуальной среде Atlas может многократно отрабатывать движения без риска для оборудования. Этот подход особенно полезен для динамичных задач, где важны баланс, инерция и точность.
Третий путь рассматривается как долгосрочный. Он предполагает обучение через наблюдение: робот анализирует, как люди выполняют задачи, и постепенно формирует физическую интуицию. Для этого могут использоваться большие массивы видеозаписей. Такой подход пока остаётся сложной задачей, но в Boston Dynamics считают его принципиально важным.
Несмотря на активное использование машинного обучения, Boston Dynamics сознательно отказалась от идеи единой нейросети , которая напрямую переводит изображение с камер в команды для моторов. Вместо этого Atlas строится на многоуровневой системе управления, отчасти похожей на то, как у человека разделены мышление и моторика.
На верхнем уровне система принимает решения: анализирует обстановку и формирует цели — например, куда поставить ногу или как подхватить объект. Эти цели передаются на нижний уровень, который отвечает за баланс, координацию и соблюдение физических ограничений.
Такое разделение позволяет не заставлять искусственный интеллект заново «осваивать» базовую физику вроде силы тяжести или импульса. За устойчивость отвечает специализированный контур управления, что делает поведение робота более надёжным и предсказуемым. Подобные архитектуры сейчас исследуют многие разработчики гуманоидов.
Отдельно в компании подчеркнули значение партнёрства с Hyundai Motor Group. Речь идёт не просто о размещении роботов на готовых производственных линиях. Совместная работа предполагает переосмысление самих заводов с расчётом на использование гуманоидных систем.
Hyundai предоставляет крупные производственные площадки и готовность вкладываться в инфраструктуру на годы вперёд. Boston Dynamics, в свою очередь, сосредоточена на решении самых сложных задач манипуляции, возникающих при сборке автомобилей. Такой союз позволяет проверять новые подходы не в лаборатории, а в условиях реального производства.
В итоге Atlas задумывается не как универсальный «робот-человек», а как гибкий рабочий инструмент, рассчитанный на постоянные изменения среды. Вопрос теперь заключается не в том, способен ли он выполнить отдельный трюк, а в том, сможет ли эта программная архитектура доказать свою практическую и экономическую ценность за пределами демонстраций.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
