Изображение сгенерировано с помощью Алиса Al
Китайская компания Unitree Robotics ведёт разработку системы искусственного интеллекта, которая должна позволить человекоподобным роботам самостоятельно совершенствовать свои навыки. Об этом сообщил основатель компании Ван Синсин в ходе конференции по физическому искусственному интеллекту, назвав проект одним из ключевых направлений деятельности Unitree, передает computerra.ru.
Суть решения - в создании замкнутого цикла автоматизированной разработки. Система будет способна анализировать научные публикации, генерировать программный код и проверять его работоспособность в компьютерных симуляциях. После успешного тестирования алгоритмы планируется переносить на реальных роботов. Результаты физических испытаний станут основой для следующего цикла улучшений: данные помогут определить, какие изменения действительно повышают эффективность выполнения задач.
Такой подход призван существенно сократить долю ручного труда инженеров. Сейчас значительная часть работы связана с написанием, настройкой и проверкой каждого нового алгоритма. С внедрением Rehearsal скорость совершенствования навыков робота будет в большей степени зависеть от доступных вычислительных мощностей и объёма проводимых экспериментов.
Ключевая задача проекта - научить роботов не просто уверенно двигаться, но и надёжно выполнять практические действия в реальных условиях. Несмотря на то, что современные человекоподобные роботы уже освоили ходьбу, бег и удержание равновесия, бытовые и производственные задачи требуют значительно более точного управления. Даже незначительная ошибка в оценке расстояния или траектории движения манипулятора может привести к тому, что робот не сможет корректно выполнить операцию - например, уронит предмет или не попадёт в заданную точку.
В Unitree рассчитывают, что автоматизированный цикл позволит быстрее находить устойчивые решения для таких задач. При этом разработчики подчёркивают, что результаты, показанные в виртуальной среде, обязательно должны подтверждаться на реальных устройствах: физическая среда сложнее симуляции, а ошибка в коде способна привести к повреждению оборудования.
На текущий момент система Rehearsal находится на стадии разработки. Компания не озвучила сроки полноценного запуска продукта, а также не раскрыла степень автономности системы - в частности, пока неизвестно, насколько широко удастся сократить участие инженеров в процессе обучения роботов.
Успешная реализация проекта может значительно ускорить развитие отрасли: вместо демонстрационных сценариев движения появятся роботы, способные самостоятельно справляться с разнообразными задачами как в домашних, так и в производственных условиях.