Роботов научат осваивать новые профессии без людей — достаточно ИИ и симуляции

Гуманоидные роботы могут состязаться в преодолении марафона, танцевать и кувыркаться, но всё же их главное предназначение — выполнять всевозможные рутинные задачи. Швейцарский стартап Flexion Robotics разработал способ обучения роботов выполнению сложных задач, требующих простых навыков, с помощью симуляции и ИИ-алгоритмов.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: Flexion Robotics

Разработка Flexion Robotics предусматривает обучение отдельным приёмам и навыкам с помощью симуляции с последующим использованием ИИ-алгоритмов для определения способов их применения.

В большинстве демонстрационных видеороликов показаны гуманоидные роботы, обучение которых выполнению конкретных задач, например складыванию рубашек или загрузке полок, осуществлялось с помощью телеуправления. Flexion утверждает, что её система более эффективна и надёжна, поскольку обучает роботов с использованием симуляции и при минимальном участии человека.

Подход Flexion основан на объединении различных ИИ-систем. Основная ИИ-модель определяет, как выполнять задачу, анализируя видеозаписи действий людей. Затем ПО сопоставляет полученные в ходе симуляции навыки с видеозаписями и использует их для выполнения задач в реальном мире. Например, чтобы добраться до почтового отделения в офисе, модель определяет, что нужно открыть определённые двери и воспользоваться лифтом. Система также управляет приводами робота, обеспечивая ему сохранение равновесия, возможность перемещаться и управление конечностями.

По словам Никиты Рудина (Nikita Rudin), соучредителя и генерального директора Flexion, ранее работавшего в NVIDIA, «секретный ингредиент» разработки компании — это широкое применение обучения с подкреплением. Этот подход используется на каждом уровне ПО — от основной модели ИИ до моделирования и управления приводами робота.

Как ожидается, роботы-гуманоиды окажут огромное влияние на экономику, заменив людей при выполнении рутинных операций. Но, как показал опыт Flexion, для расширения возможностей роботов-гуманоидов потребуются фундаментальные достижения в области ИИ.

Рудин сообщил, что Flexion сотрудничает с целым рядом робототехнических компаний, выпускающих различных роботов-гуманоидов, что позволит расширить число систем, поддерживаемых её ПО.