За последнее десятилетие сектор робототехники объёмом $74 млрд обрёл новые возможности благодаря значительному прогрессу в сфере ИИ, особенно в области нейронных сетей — систем, имитирующих человеческий мозг. Крупнейшие мировые технологические компании, такие как Google, OpenAI и Tesla, стремятся создать «мозг» на базе ИИ, который сможет автономно управлять робототехникой в науке, производстве и здравоохранении.

Источник изображения: Atomic Heart

В течение последних трёх лет роботы прошли путь от способности подниматься по лестнице до прыжков между ящиками, сальто назад и выполнения других паркурных трюков.

Что особенно важно — роботы не были запрограммированы на выполнение этих действий, они обучались и адаптировались с помощью новых моделей искусственного интеллекта. Улучшенное компьютерное зрение и возможности пространственного мышления позволили роботам обрести большую автономность при навигации в различных средах, от строительных площадок до нефтяных вышек и городских дорог.

Источник изображения: avtonomika.msk.ru

Раньше для обучения и программирования роботов инженерам требовалось жёстко задать алгоритм действий, специфичный для каждой системы или окружения. Появление моделей глубокого обучения позволило машинам стать гораздо более адаптивными, реагировать на изменение обстановки в реальном мире и обучаться самостоятельно.

Источник изображения: Pixabay

Генеративный ИИ дал роботам возможность лучше понимать окружающий мир и легче общаться с людьми. Эта технология позволяет давать указания компьютерам с помощью текстовых или голосовых подсказок, не обладая навыками программирования. Большая часть достижений в области ИИ в первую очередь будет реализована в промышленных роботах, хотя крупные технологические компании также стали уделять большое внимание человекоподобным роботам домашнего и социального назначения.

Источник изображения: Freepik

Недавний анализ McKinsey оценил мировой рынок человекоподобных роботов в чуть более $1 млрд, что составляет небольшую часть от общего рынка робототехники. Однако растёт этот рынок более чем на 20 процентов в год и в три раза быстрее, чем рынок обычных промышленных роботов. Объём сделок в области робототехники и дронов достиг в этом году $6,5 млрд (552 контракта), что, похоже, превзойдёт $9,7 млрд, привлечённые за весь 2023 год по 1256 контрактам.

Недавно лаборатория Google DeepMind рассказала об использовании больших языковых моделей для обучения гуманоидных роботов пониманию окружающей среды и навигации в ней.

В этом направлении работает и основанная «крестной матерью ИИ» Фэй-Фэй Ли (Fei-Fei Li) компания World Labs, капитализация которой достигла $1 млрд всего за четыре месяца. OpenAI в прошлом месяце воссоздала исследовательскую группу по робототехнике, распущенную в 2020 году.

Стартап по разработке гуманоидных роботов Figure, капитализация которого достигла $2,6 млрд, только в феврале привлёк $675 млн от таких инвесторов, как OpenAI, Microsoft, Amazon и Nvidia.

Источник изображения: Figure

Норвежская компания 1X Robotics получила инвестиции в размере более $100 млн на создание роботов для повседневных домашних задач.

Источник изображения: 1X

Tesla планирует производить и использовать человекоподобных роботов Optimus уже в следующем году, а затем начать их продажи конечным потребителям.

Источник изображения: Tesla

Однако общие инвестиции в этот сектор остаются ниже, чем в рекордном 2021 году. Возможно, дело в том, что технология производства гуманоидных помощников человека все ещё недостаточна отработана, слишком дорога и малодоступна широкому кругу потребителей. Например, китайская Unitree Robotics продаёт своего человекоподобного робота за $16 000.

Источник изображений: Unitree

Массовое принятие потребителями инструментов ИИ оказало опосредованное влияние на отношение к робототехнике, что позволило начать использование роботов в общественных местах. Покупатели совершенно спокойно восприняли робота-собаку Spot от Boston Dynamics, которую магазины применили для оценки запасов. Ахти Хейнла (Ahti Heinla), соучредитель Skype и генеральный директор стартапа по доставке ботов Starship Technologies, использует небольших роботов в более чем 100 городах и посёлках Европы и Великобритании и отмечает, что люди «воспринимают роботов как обычных участников общественного пространства и принимают их как нечто естественное».

Источник изображения: pexels.com

Существуют и другие точки зрения на применение роботов с ИИ. Компания Tetsuwan Scientific из Сан-Франциско недавно получила финансирование в размере $2,5 млн для создания робота-учёного на основе генеративного ИИ, который может проводить исследования и физические эксперименты. Генеральный директор Кристиан Понсе (Cristian Ponce) убеждён, что роботы могут воспроизводить эксперименты с большей точностью, чем люди, освобождая учёных для творчества и открытий.

Источник изображения: Freepik

«Генеративный ИИ [был] применён к глупым вещам, которые не имеют значения, таким как бэк-офисное или бухгалтерское программное обеспечение, но применение генеративного ИИ к научным открытиям — это самое эффективное, что мы могли сделать», — считает Понсе.

Японские учёные из Токийского университета разработали способ прикреплять выращенные клетки человеческой кожной ткани к роботизированному лицу, заставив робота «улыбнуться». Это прорыв, который обещает найти применение в косметике и медицине. По словам ведущего исследователя Сёдзи Такеучи (Shoji Takeuchi), результат выглядит жутковато, но является важным шагом на пути к созданию более реалистичных роботов.

Источник изображений: Reuters / Kim Kyung-Hoon

Улыбающийся робот представлен в исследовании, опубликованном в журнале Cell Reports Physical Science. Это плод десятилетних исследований команды Такеучи в области объединения биологических и механических технологий роботостроения. «Впервые стало возможным манипулировать живой кожей», — утверждает учёный.

В дальнейшем исследователи планируют добавить в синтезированную в лаборатории кожу больше элементов настоящей кожи, включая систему кровообращения и нервы. Это может привести к созданию более безопасных платформ для тестирования косметики и лекарств, всасывающихся через кожу.

По словам Такеучи, живая ткань имеет множество преимуществ перед металлами и пластиками, начиная от энергоэффективности мозга и мышц и заканчивая способностью кожи к самовосстановлению. Она также поможет производить более реалистичные и функциональные покрытия для роботов. Тем не менее, остаётся задача избавить людей от странных или нервирующих чувств, вызываемых подобными роботами.

«В этом все ещё есть немного жуткости, — признаёт Такеучи. — Я думаю, что создание роботов из тех же материалов, что и люди, и обучение их проявлению чувств может стать одним из ключей к преодолению пропасти между людьми и машинами».

Швейцарские инженеры разработали беспилотный летательный аппарат (БПЛА) самолётного типа , которому не нужна взлётно-посадочная полоса. Всё, что нужно роботизированному БПЛА — это столбы или деревья, за которые он цепляется своими гибкими крыльями как летучая мышь или сова.

Источник изображения: Nature

Вдохновлённые ловкостью летучих мышей и сов, исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) в Швейцарии оснастили дрон шарнирными крыльями двойного назначения, которые могут быть как жёсткими для полёта, так и гибкими для захвата опоры.

PercHug весом всего 550 грамм имеет «конструкцию с загнутым носом» которая помогает ему автоматически принимать вертикальное положение при обнаружении препятствия. Соприкосновение с препятствием одновременно ослабляет и натяжной трос, активируя пружинный механизм, разворачивающий крылья вокруг опоры, поясняет The Verge, ссылаясь на опубликованную в журнале Nature статью учёных.

Источник изображения: Nature

Уникальная конструкция PercHug позволяет отказаться от традиционных посадочных механизмов, делая его более лёгким, но при этом увеличивая потенциальную грузоподъёмность и дальность полёта. В ходе испытаний PercHug продемонстрировал 73 % успешных приземлений на деревья и столбы после короткого планирования. Однако, прежде чем БПЛА можно будет использовать для размещения дорогостоящего оборудования, такого как датчики и камеры, необходимо повысить процент успешных посадок, признают разработчики.

Источник изображения: Nature

В настоящее время PercHug представляет собой просто планер, запускаемый вручную и не имеющий системы управления. В будущем учёные планируют оснастить его электронной пилотажно-навигационной системой и датчиками управления, а также разработать механизм, позволяющий ему самостоятельно отцепляться от опоры для продолжения полёта. Потенциально планер может быть использован для мониторинга окружающей среды, проведения инспекций инфраструктуры и выполнения спасательных операций в труднодоступных местах.

Робототехники из Йельского университета разработали технологию, которая позволит мягким роботам в случае необходимости отбрасывать или наращивать конечности. Результаты проделанной работы они продемонстрировали в коротких видео.

Источник изображения: The Faboratory at Yale University / YouTube

В одном из опубликованных роликов можно видеть, как мягкий четвероногий робот перемещается по горизонтальной поверхности и в какой-то момент на одну из его конечностей падает камень. Реверсивные шарниры, которые используются для крепления конечностей были нагреты под воздействием тока, благодаря чему робот смог попросту отбросить конечность, подобно тому, как отбрасывает хвост ящерица, и продолжить движение. Хотя на видео этого не показано, аналогичным образом конечность может быть присоединена обратно.

Во втором видео мягкий робот не может переместиться с одного стола на другой, поскольку между ними есть небольшой зазор. На помощь ему приходят ещё два таких же робота, которые присоединяются к первому, делая всю конструкцию значительно более длинной. После этого три объединённых робота без труда переместились с одного стола на другой.

Такие возможности не являются чем-то инновационным в мире робототехники, особенно модульной. Однако в существующих системах обычно используются механические соединения и магниты, что делает их жёсткими. Инновационными здесь стали суставы роботов, которые созданы с использованием биконтинуальной термопластичной пены, а также липкого полимера. Такой подход за счёт воздействия током позволяет расплавлять и раздвигать соединения, а затем восстанавливать их обратно путём склейки. Исследователи считают, что созданная ими технология может привести к созданию «роботов, способных радикально менять форму за счёт изменения массы посредством автотомии и интерфузии».

Опытным экскаваторщикам знаком трюк, который позволяет отправлять содержимое ковша за пределы досягаемости стрелы. Наделённый нейросетью робоэкскаватор оказался прилежным учеником, который также смог освоить прицельное метание камней дальше зоны досягаемости стрелы. На очереди швыряние сыпучих материалов и повышение точности для работы ковшом на разных высотах.

Источник изображения: ETH Zürich

О процессе обучения нейросети робоэкскаватора для точного манипулирования содержимым ковша сообщили исследователи из Швейцарии (ETH Zürich). Нейросеть на основе обучения с подкреплением была обучена бросать мяч и камни в указанную точку, которая была дальше досягаемости стрелы (до 9,5 м при дальности захвата стрелой 7,5 м). Подобные операции помогут робототехнике справляться с большим кругом задач с меньшими затратами энергии на перемещения, а также сделают её работу более безопасной.

Экскаватор совершал захват и броски ковшом с двумя степенями свободы, который не был жёстко закреплён на стреле. Броски совершались как по прямой, когда в работе была одна только стрела, так и с поворотом кабины. Во втором случае точность была чуть меньше, но в любом случае снаряд отклонялся от точки прицеливания не более чем на 30–40 см.

Исследователи обучали нейросеть на базе модернизированного 12-т колёсного экскаватора Menzi Muck M545. Ранее они обучили экскаватор ряду нетривиальных операций, например, научив его строить устойчивую стену из неподготовленных каменных блоков. Экскаватор сам оценивал баланс камней и строил прочное каменное ограждение. Для точных автономных работ на местности экскаватор с помощью установленных на него датчиков строит модель окружающего пространства, в котором выполняет заданные операции.

Компания Agility Robotics, специализирующаяся на разработке роботов-гуманоидов, объявила о заключении официальной сделки с логистическим гигантом GXO на внедрение робота Digit в производственные процессы. Это знаменательное событие для индустрии робототехники, которая до сих пор была полна обещаний и пилотных программ, но не приводила к значимым практическим результатам.

Источник изображения: Agility Robotics

Первым заданием высокоманевренного робота Digit станет перемещение пластиковых контейнеров на фабрике Spanx в штате Джорджия, США. Хотя количество роботов, которые будут работать на этом объекте, не было афишировано, можно предположить, что оно пока остаётся сравнительно небольшим. Если бы речь шла о десятках или сотнях тысяч роботов, стороны, конечно, были бы рады поделиться такой информацией со всем миром.

По сообщению издания TechCrunch, системы Digit будут предоставляться в аренду по модели «Роботы как сервис» (robots-as-a-service, RaaS), что позволит компании избежать огромных первоначальных затрат на эту сложную систему, но при этом иметь доступ к поддержке и обновлениям программного обеспечения.

Интересно, что Пегги Джонсон (Peggy Johnson), которая в настоящий момент занимает в Agility пост генерального директора, в марте подчеркнула, что компания акцентирует внимание на ROI (возврат инвестиций), и это отличает её от других компаний в категории роботизированной техники, где результаты в этом смысле остаются в основном теоретическими. «В ближайшие годы мы увидим на рынке много роботов-гуманоидов, но я горда тем, что Agility стала первой компанией, развернувшей роботов на объекте клиента, где генерируется доход и решаются реальные бизнес-задачи», — сказала Джонсон.

Орегонская компания Agility вышла вперёд в разработке и внедрении роботов-гуманоидов, поэтому неудивительно, что она стала первой в достижении ещё одного важного рубежа в практическом их применении. В дальнейшем на этом рынке очевидно появятся и другие лидеры. Отметим, GXO начала пилотный проект с роботами Digit в прошлом году, но недавно объявила ещё о новой пилотной сделке с одним из крупнейших конкурентов Agility — компанией Apptronik. Пока неясно, как это повлияет на отношения между компаниями.

Компания Endiatx начала клинические испытания роботизированной капсулы PillBot, которая позволит врачам удалённо обследовать ЖКТ пациента. Человек может пройти обследование, не посещая больницу, находясь в комфортной домашней обстановке.

Источник изображения: Endiatx/New Atlas

PillBot представляет собой таблетку-робота, которая, поступив в желудок человека путём проглатывания, выступает в качестве виртуального эндоскопа. Это позволяет гастроэнтерологу провести исследование желудочно-кишечного тракта с помощью видеоконференции всего лишь по звонку телефона, не требуя от пациента посещения больницы или анестезии, пишет издание New Atlas.

В будущем компания планирует расширить функциональность PillBot, добавив инструменты для удаления полипов, остановки кровотечений, отбора проб микробиома и сбора образцов биопсии. Интересно, что дорожная карта по разработке этого инновационного продукта предполагает также создание серии роботов-хирургов всё меньшего размера и всё более широкого спектра применения для использования внутри организма человека.

Преимущества этой технологии заключаются в возможности немедленной диагностики в любом месте с минимальной инвазивностью (травмированием). Однако компания уже сейчас заявляет, что обязательно настанет тот час, когда армия роботов размером всего с рисовое зёрнышко сможет оперировать, пока человек выполняет свою обычную повседневную работу. Очевидно, клинические испытания PillBot — это только первый шаг на пути к созданию дистанционной диагностики и лечения, которые станут новым стандартом, отмечает New Atlas.

Отмечается, что данная технология, разработанная Endiatx, может быть применена и в других сферах, а не только в медицине. Например, для внутреннего осмотра трубопроводов, в том числе расположенных под водой, и других труднодоступных мест.

Команда учёных из Стэнфордского университета представила нового человекоподобного робота HumanPlus, способного обучаться и точно воспроизводить сложную последовательность движений человека. Робот также может копировать движения в режиме реального времени.

Источник изображения: Zipengfu/X

По словам разработчиков, HumanPlus достаточно всего 40 часов видеозаписей с людьми, выполняющими какую-либо задачу, чтобы научиться повторять эти действия самостоятельно. Более того, благодаря встроенной камере, робот может отслеживать перемещения человека в режиме реального времени и тут же имитировать их, сообщает ресурс Interesting Engineering.

Конструктивно HumanPlus основан на коммерческом гуманоидном роботе H1 от китайской компании Unitree, однако с совершенно другой программной платформой и некоторыми другими сторонними компонентами. Робот оснащён «руками» производства Inspire-Robots и «запястьями» от другого поставщика. Высота робота составляет 5 футов 9 дюймов (около 175 см).

Отличительной чертой HumanPlus является открытый исходный код, то есть любой желающий может модифицировать конструкцию и функциональность робота. Разработчики также опубликовали на GitHub репозиторий с подробной документацией, позволяющей инженерам и энтузиастам создать аналогичную модель самостоятельно.

В открытом доступе предоставлена информация о стоимости всех комплектующих, потраченных на создание HumanPlus. Согласно приблизительным подсчётам учёных, общая цена компонентов составила 107 945 долларов. Учитывая широкий набор движений, которыми владеет робот, эта цифра выглядит вполне конкурентоспособной на фоне альтернатив, представленных сегодня на рынке.

Интересно, что представление HumanPlus совпало по времени с заявлением Илона Маска (Elon Musk) о том, что к концу года на заводах Tesla будет трудиться уже более 1000 человекоподобных роботов Optimus. Глава компании выразил надежду, что в следующем году Optimus поступят также в широкую продажу, а сама Tesla превратится в 25-триллионный бизнес. Ранее Маск неоднократно подчёркивал, что считает Optimus важнейшим продуктом Tesla в перспективе.

Ещё одним знаковым событием в мире гуманоидных роботов стало выступление популярного искусственного интеллекта Софии на церемонии вручения дипломов в колледже в Нью-Йорке. Перед аудиторией из более 2000 выпускников, преподавателей и гостей София произнесла речь, призывающую молодых специалистов использовать технологии во благо и для улучшения жизни людей.

Также недавно в TikTok появилось забавное видео с китайской фабрики компании Ex Robots, на которой производят гуманоидных роботов. Изображение ниже демонстрируют цех, в котором одновременно функционирует несколько десятков человекоподобных механизмов.

Источник изображения: Meimei4515/TikTok

Робототехническая компания 1X (бывшая Halodi Robotics) продемонстрировала, как её колёсный сервисный робот Eve во время уборки помещения выполняет длинную последовательность заданий, озвученных на естественном языке. Компания была основана в 2014 году с целью разработки универсальных роботов для совместной работы с людьми. В 2022 году 1X заключила партнёрское соглашение с OpenAI, «чтобы объединить робототехнику и ИИ и заложить основу для воплощённого обучения».

Источник изображения: 1X

В настоящее время 1X сосредоточена на обучении роботов на рабочем месте, чтобы они могли «понимать как естественный язык, так и физическое пространство, и выполнять реальные задачи на вашем рабочем месте и в вашем мире». 1X разработала интерфейс управления роботами, использующий естественный язык. Оператор может одновременно управлять несколькими гуманоидными роботами при помощи последовательностей голосовых команд.

Ещё в марте компания сообщила, что ей удалось разработать автономную модель, которая позволяет добавить большое количество задач в одну поведенческую модель ИИ, например, извлечение покупок из сумки с их дальнейшей сортировкой и размещением в соответствующих местах для хранения. При этом наблюдалось снижение качества выполнения других задач, что удалось преодолеть, увеличив количество параметров и затратив больше времени на обучение.

«Управление роботами с помощью этого высокоуровневого языкового интерфейса предлагает новый пользовательский опыт для сбора данных, — сообщает компания в своём блоге. — Вместо того, чтобы использовать VR для управления одним роботом, оператор может управлять несколькими роботами с помощью высокоуровневого языка. Поскольку высокоуровневые команды не требуется отдавать часто, операторы могут даже управлять роботами удалённо».

По словам компании, голосовой интерфейс на естественном языке позволяет операторам «связывать возможности краткосрочного горизонта между несколькими небольшими моделями в более длинные». Эти однозадачные модели затем могут быть объединены по мере продвижения разработки к единой модели с конечной целью автоматизации высокоуровневых действий с использованием ИИ.

1X утверждает, что роботы Eve на представленном видео не управляются дистанционно, все их действия контролируются нейронной сетью. В видео отсутствует компьютерная графика, «монтаж, ускорение видео или воспроизведение траектории по сценарию».

В дальнейшем компания планирует интегрировать в свою систему управления такие большие языковые модели, как GPT-4o, VILA и Gemini Vision.

Компания OpenAI заморозила разработку собственного робота общего назначения ещё в 2020 году. Теперь гигант искусственного интеллекта собирается поставлять свои технологии машинного обучения другим разработчикам и производителям роботов. По сообщению Forbes, в связи с ростом инвестиций в роботов с ИИ компания OpenAI перезапускает свое ранее закрытое подразделение по робототехнике.

Источник изображения: unsplash.com

По данным трёх независимых источников, в настоящее время OpenAI нанимает инженеров-исследователей для восстановления команды, которую она закрыла в 2020 году. Новая команда существует менее двух месяцев и в списке вакансий поясняется, что новые сотрудники станут «одними из первых её членов».

За последний год OpenAI инвестировала в несколько компаний, занимающихся разработкой человекоподобных роботов, включая Fig AI (привлечено $745 млн), 1X Technologies (125 $млн) и Physical Intelligence ($70 млн). Первые намёки на возвращение интереса OpenAI к робототехнике появились в февральском пресс-релизе, посвящённом сбору средств для компании Fig. Месяц спустя компания Fig представила робота, демонстрирующего элементарные навыки речи и мышления на основе большой мультимодальной модели, обученной OpenAI.

Источник изображения: pexels.com

Источники сообщают, что OpenAI намерена сосуществовать, а не конкурировать с разработчиками роботов, создавая технологии, которые производители роботов будут интегрировать в свои собственные системы. Инженеры компании будут сотрудничать с внешними партнёрами и заниматься обучением моделей ИИ. Даже такая, более узкая направленность команды робототехники OpenAI, может пересекаться с другими компаниями. Например, Covariant, основанная бывшими членами команды OpenAI по робототехнике, занимаются обучением собственных моделей, а количество талантливых специалистов весьма ограничено.

Источник изображения: pexels.com

Робототехника была одним из основных направлений OpenAI с первых дней её существования. Команда специалистов под руководством соучредителя OpenAI Войцеха Зарембы (Wojciech Zaremba) стремилась создать «робота общего назначения». В 2019 году исследователи OpenAI обучили нейросеть собирать кубик Рубика с помощью роботизированной руки. Но в октябре 2020 года команда была распущена из-за «нехватки данных для обучения», по словам Зарембы.

Источник изображения: Mitsubishi

В конечном итоге OpenAI направила усилия команды по робототехнике на другие проекты. «Благодаря быстрому прогрессу в области искусственного интеллекта и его возможностей мы обнаружили, что другие подходы, такие как обучение с подкреплением и обратной связью с человеком, приводят к более быстрому прогрессу», — говорится в заявлении компании. В конечном итоге, достижения в обучении с подкреплением стимулировали бум ИИ, который произошёл после выпуска компанией ChatGPT.

Некоторые из бывших сотрудников OpenAI в области робототехники остаются в компании на других должностях. Например, Заремба помогает руководить разработкой флагманских моделей GPT, Питер Велиндер (Peter Welinder) руководит продуктами и партнёрскими отношениями, Боб МакГрю (Bob McGrew) является вице-президентом по исследованиям, а Лилиан Венг (Lilian Weng) возглавляет отдел систем безопасности и является членом недавно созданного комитета по безопасности OpenAI.

Источник изображения: pexels.com

Пока нет точной информации, планирует ли OpenAI разрабатывать своё робототехническое оборудование, что она пыталась сделать несколько лет назад. Растущие амбиции компании в последнее время были отмечены некоторой турбулентностью, в том числе серией увольнений высокопоставленных специалистов. После публикации Forbes от 30 мая, OpenAI официально подтвердила набор специалистов в возрождённую команду по робототехнике.

На выставке Золотая Нива 2024 ведущий российский разработчик ИИ-систем для беспилотной сельхозяйственной техники, компания Cognitive Pilot, представил промышленный образец первого в мире полностью беспилотного роботизированного мини-трактора. Он способен самостоятельно выполнять все основные сельхозоперации с помощью разнообразного навесного оборудования, оснащённого специальным набором датчиков.

Источник изображений: cognitivepilot.com

Беспилотный трактор спроектирован полностью «с нуля». Выставочный полностью работоспособный образец выпущен на фабрике Cognitive Pilot по производству роботизированной техники в Томске. Программное обеспечение сельскохозяйственного робота предусматривает передачу владельцу в режиме реального времени всей необходимой информации о состоянии техники и мониторинг выполнения работ. Принципиальным отличием представленного трактора от других подобных разработок является полное отсутствие кабины.

«Мы проявляем большой интерес к новым направлениям использования ИИ, в том числе в агропромышленном комплексе. Разработка дизайна беспилотных систем искусственного интеллекта, выполненная специалистами Cognitive Pilot с помощью нейронных сетей, позволит решить ряд важных проблем отрасли», — заявила Наталья Чернышёва, директор направления AgroTech кластера биомедицинских технологий Фонда «Сколково»

Cognitive Pilot — дочерняя компания «Сбера», резидент фонда «Сколково». Разрабатывает и предлагает решения в направлениях сельского хозяйства, рельсового и автомобильного транспорта, а также инновационных сенсоров для беспилотных транспортных средств.

Робот, разработанный японской компанией Mitsubishi Electric, установил новый мировой рекорд по скорости сборки знаменитой головоломки — кубика Рубика. Согласно данным Книги рекордов Гиннеса, робот собрал кубик всего за 0,305 секунды, побив предыдущий рекорд на 0,075 секунды.

Источник изображения: Mitsubishi

В июне прошлого года на соревнованиях в Калифорнии американец корейского происхождения Макс Пак (Max Park) собрал кубик за 3,13 секунды. А новый робот Mitsubishi Electric справился с этой задачей всего за 0,305 секунды — это примерно то время, которое требуется человеку на то, чтобы моргнуть. Таким образом, за доли секунды робот выполнил операцию, на которую у наиболее натренированных людей уходит несколько секунд.

По словам разработчиков, достичь такого результата удалось благодаря использованию компактных и мощных сервоприводов. Они позволяют роботу поворачивать грани кубика на 90 градусов всего за 0,009 секунды. Однако физические свойства самого кубика ограничивают дальнейшее улучшение этого показателя, так как на больших скоростях элементы кубика застревают и ломаются.

«Добиться максимального сокращения времени сборки было непросто, но в тоже время интересно», — рассказал инженер компании Токуи (Tokui), который руководил работой. По словам старшего менеджера Юджи Йошимуры (Yuji Yoshimura), основной целью было продемонстрировать технологические возможности Mitsubishi в создании высокоскоростных и высокоточных электродвигателей, которые используются во многих продуктах компании.

За последние годы робототехника сделала огромный рывок в своём развитии. Еще в 2009 году лучшее время робота по сборке кубика Рубика составляло одну минуту и четыре секунды. А сейчас, спустя всего 10 лет, роботы могут собирать этот головоломку в 200 раз быстрее. Таким образом, за считанные доли секунды робот Mitsubishi Electric не только побил предыдущий рекорд по скорости сборки кубика Рубика, но и продемонстрировал возможности современных технологий в робототехнике.

Сомневаться в том, что Samsung Electronics сохранит ряд инициатив, связанных со сферой робототехники, почти не приходится, ведь ряды профильных разработчиков пополнят специалисты, ранее работавшие над созданием автопилота на транспорте. Тем не менее, внутри робототехнического бизнеса корейской компании будут проведены важные структурные изменения, как сообщают источники.

Источник изображения: IF Design

По крайней мере, Business Korea сообщает, что Samsung приняла решение распустить подразделение Robot Business Team, которое принимало непосредственное участие в разработке и подготовке к началу массового производства так называемого «носимого робота» Bot Fit, представляющего своего рода часть экзоскелета, закрепляемую на поясе и помогающую приводить в движение ноги человека. Группа разработчиков была впервые выделена в самостоятельную структуру в декабре 2021 года, и сейчас результатом её деятельности можно считать готовность Bot Fit к началу массового производства.

Специалисты, которые принимали участие в создании этого робота, будут либо переведены в подразделения, в которых работали до 2021 года, либо перейдут в состав новой команды, возглавляемой лично техническим директором Samsung Research Чон Кён Хуном (Jeon Kyung-hoon). Он-то и будет консолидировать усилия компании в сфере разработки робототехнических решений. Правда, некоторые источники опасаются, что руководство Samsung предпочтёт вложиться в капитал Rainbow Robotics, увеличив свою долю с нынешних 14,83 до 59,94 %. Не исключено, что Samsung поглотит эту компанию ради усиления своих позиций на рынке робототехники.

Ученые из Принстонского университета разработали модульного гибкого робота, состоящего из цилиндрических сегментов. Робот-гусеница может разделяться на сегменты, собираться вновь, перемещать грузы и ползать по лабиринтам.

Источник изображения: Princeton University

Древнее искусство складывания бумаги, известное как оригами, вдохновило инженеров из университетов Принстона (Princeton University) и Северной Каролины (North Carolina State University) на создание уникального гибкого робота. Объединив оригами с современными технологиями, они разработали модульную конструкцию, способную сгибаться, скручиваться и ползти по сложным лабиринтам.

Ранее управление «мягкими» роботами обычно затруднено, так как управляющие механизмы увеличивали жесткость конструкции и ограничивали гибкость. Новая разработка решает эту проблему за счет встраивания системы управления непосредственно в корпус робота.

Робот-гусеница состоит из отдельных цилиндрических модулей, выполненных по технологии оригами в форме узора Креслинга (Kresling). Такая конструкция позволяет модулям скручиваться и раскручиваться, обеспечивая способность ползать и маневрировать. При этом модули могут работать как единое целое или независимо друг от друга.

Ключевую роль в управлении движениями играет оригинальный электротермический привод на основе нагревательных элементов из серебряных нанопроволок. При подаче электрического тока нагревательные элементы заставляют деформироваться проволоки с разным коэффициентом теплового расширения, что и приводит к сгибанию модулей. Таким образом точно контролируются все движения, свойственные в природе гусенице.

Благодаря модульности и гибкости конструкции робот может собираться в цепочки разной длины, а также «протискиваться» в узких пространствах. Данная разработка открывает перспективы для применения таких роботов при поисковых операциях, ремонтных и монтажных работах. В дальнейшем планируется экспериментировать с разными формами модулей, узорами оригами и вариантами соединения для улучшения подвижности и управляемости инновационных мягких роботов.

Немецкая компания Festo сообщила о создании летающего робота по подобию пчелы. Подобно обычным пчёлам, робопчёл научили летать роем без столкновений друг с другом и препятствиями. В компании считают, что работа по подобным проектам принесёт много нового в робототехнику и позволит позаимствовать у природы множество рабочих решений.

Источник изображений: Festo

Основной вид деятельности компании Festo — это производство промышленного оборудования. Около 15 лет назад проектное подразделение компании занялось изучением и созданием бионических механизмов. В активе разработчиков робот-муравей, робострекоза, робот-бабочка, робопаук, летучая лисица и что-то ещё. На примере этих механизмов инженеры изучали и приспосабливали к ним особенности движения и полёта живых существ. Робопчела стала последней разработкой, в ходе которой впервые был реализован механизм полёта в рое.

Конструкцию робопчелы BionicBee в виде орнитоптера (махолёта) с двумя маховыми крыльями помогал проектировать ИИ на основе генеративных алгоритмов. За счёт этого удалось максимально облегчить конструкцию. Вес BionicBee составил 34 грамма при длине корпуса 22 см и размахе крыльев 24 см. Частота взмахов может меняться от 15 до 20 раз в секунду. Эту работу выполняет бесщёточный электродвигатель. Отдельно три сервомотора у основания каждого крыла меняют их геометрию, чтобы создавать подъёмную силу в нужное время и в нужном месте.

Регулируя наклоны и геометрию крыльев, инженеры заставляют робопчелу лететь вперёд, делать развороты в обе стороны или кружить на месте, а также менять высоту полёта. Собственно, точную траекторию полёта задаёт центральный компьютер, а поскольку все робопчёлы создаются вручную и имеют разброс характеристик, каждая из них проходит автокалибровку. После калибровки робопчёлами можно управлять как унифицированными единицами, не заботясь о том, что одна может быть тяжелее, другая легче, а у третьей чуть другие крылья.

Система полёта робопчёл в рое строится на системе широкополосных маяков (UWB). В специальном помещении установлено два уровня маяков, по временным меткам которых робопчёлы определяют своё место в пространстве и в рое. Система учитывает множество факторов, включая турбулентность от махов крыльями соседок в рое. Для инженеров Festo это был ценный опыт по созданию роботизированной летающей единицы и организации согласованного полёта группы таких единиц. Когда-нибудь этот опыт пригодится для разработки ещё более продвинутых бионических и роящихся автоматов.