Компания Robust AI из США представила робота Carter Pro, предназначенного для работы на складах. Ключевой особенностью новой системы является возможность её безопасного взаимодействия с людьми, включая ручное перемещение робота.

Источник изображения: Robust.ai

В демонстрационном центре компании в Сан-Карлосе (Калифорния, США) Carter Pro перемещается по складу среди привычных для таких пространств модульных стеллажей. Однако внимание привлекает способ, которым сотрудники компании взаимодействуют с роботом. Как пишет Tom's Hardware, они могут брать управление им на себя и перемещать вручную, при этом не подвергая себя опасности со стороны работающего робота.

Одной из ключевых задач, которые решает Carter Pro, является обеспечение безопасности при взаимодействии человека с роботами. Известно, что многие электрические погрузчики, существующие с 1930-х годов, до сих пор регулярно становятся причиной травм на рабочем месте, а что касается промышленных роботов, то их вообще приходиться изолировать за железными конструкциями в целях защиты людей. Carter Pro представляет в этом плане совершенно новый подход.

Источник изображения: Robust.ai

В основу системы заложен принцип совместной работы человека и робота, который может «чувствовать» прикладываемое к нему усилие и адаптироваться под новые условия взаимодействия с окружающей обстановкой. Особенностью является использование камер вместо лидаров для навигации. Несмотря на большую стоимость, этот подход становится всё более популярным среди производителей автономных мобильных движущихся роботов (AMR), так как в условиях складских помещений у камер больше преимуществ по сравнению с лидарами.

Источник изображения: Robust.ai

Carter Pro уже тестируются рядом партнёров, а недавно с производственной линии сошёл первый серийный вариант. Первым крупным клиентом стала компания DHL, однако Robust AI не станет ограничиваться этим сотрудничеством. «Мы не планируем работать только с DHL», — отметил технический директор Родни Брукс (Rodney Brooks), подчеркнув, что компания намерена диверсифицировать клиентскую базу, чтобы избежать зависимости от одного крупного заказчика, как это случилось с некоторыми другими робототехническими компаниями. «Мы дали понять DHL, что они получают только определённый процент от наших роботов, потому что нам нужна более широкая клиентская база», — добавил Брукс.

Nvidia в первой половине 2025 года выпустит на рынок Jetson Thor — новую вычислительную платформу для человекоподобных роботов. Компания рассчитывает занять свою нишу в быстрорастущем секторе робототехники, но не выпуская непосредственно роботов, а производя для них «мозги» и продавая их производителям робототехники по всему миру.

Источник изображения: Nvidia

Jetson Thor — это новейшая и наиболее мощная система в линейке компактных компьютеров Nvidia Jetson, предназначенных для приложений искусственного интеллекта. Новая модель ориентирована именно на робототехнику. Jetson Thor позволит наделить роботов более высокой автономностью и улучшить их способность взаимодействовать с людьми и окружающей средой.

Jetson Thor был создан как новая вычислительная платформа, способная выполнять сложные задачи и безопасно и естественно взаимодействовать с людьми и машинами. Она имеет модульную архитектуру, оптимизированную по производительности, мощности и размеру. Чип включает GPU нового поколения на архитектуре Blackwell с ИИ-движком, обеспечивающим производительность 800 Тфлопс в FP8. Также имеется встроенный модуль безопасности, высокопроизводительный кластер CPU-ядер и интерфейс 100-Гбит Ethernet.

На ежегодной конференции Nvidia в марте 2024 года генеральный директор Дженсен Хуанг (Jensen Huang) продемонстрировал несколько роботов, использующих чипы Nvidia. Важно отметить, что вместо того, чтобы выпускать собственных роботов, Nvidia позиционирует себя как поставщика технологий, подобно тому, как Google предоставляет платформу Android производителям смартфонов. Такая модель работы позволяет Nvidia сосредоточиться на разработке базовой инфраструктуры, тогда как производством и настройкой конечных решений займутся клиенты.

«Мы предоставляем платформу для роботов, мы не строим роботов», — подчеркнул вице-президент Nvidia по робототехнике и периферийным вычислениям Дипу Талла (Deepu Talla). В отличие от рынка смартфонов, где доминируют несколько крупных игроков, сектор робототехники сильно фрагментирован и насчитывает «сотни тысяч» потенциальных клиентов. Nvidia уже сотрудничает с такими крупными производителями, как Siemens и Universal Robots, которые активно внедряют решения на основе Jetson в своих проектах.

Талла также отметил, что Nvidia поставляет технологии Tesla для создания человекоподобных роботов. Напомним, что Tesla сейчас активно разрабатывает робота Optimus. По словам Илона Маска (Elon Musk), робот Optimus к концу 2025 года выйдет на ограниченное производство для использования на заводах Tesla, а в 2026 году планируется выпуск роботов для сторонних заказчиков.

Рынок человекоподобных роботов показывает большие перспективы, хотя широкомасштабное внедрение таких машин произойдёт не слишком скоро. Человекоподобные роботы могут изменить принципы взаимодействия между человеком и машиной в самых разных секторах — от промышленного производства и строительства до здравоохранения и домашних дел. Эти роботы могут выполнять различные задачи, помогая облегчить физическую работу и решать проблемы нехватки рабочей силы, с которой сталкиваются многие страны. Так, например, в Китае значительное внимание уделяется развитию этой технологии — от мехатроники до искусственного интеллекта, что обусловлено усиливающимся дефицитом рабочей силы и потребностью в автоматизации.

Известный шеф-повар и блогер Ник ДиДжиованни (Nick DiGiovanni) провёл кулинарный поединок с роботом-гуманоидом NEO Beta компании 1X, продемонстрировав перспективы использования роботов в домашнем быту. С помощью приложения дистанционного управления, работающего на платформе Meta✴ Quest и обеспечивающего контроль движений, NEO Beta под руководством оператора приготовил стейк средней прожарки.

Источник изображений: 1x.tech

Идея проекта возникла после обсуждений с командой ДиДжиованни, который предложил превратить NEO Beta в «финального босса» — робота-повара, с которым ему предстояло бы сразиться на кухне. Команда 1X поддержала эту идею, и вскоре началась подготовка к съёмкам. Сценой для кулинарной схватки стал город Саннивэйл (штат Калифорния), расположенный неподалёку от штаб-квартиры 1X, где и были разработаны все технические решения, обеспечивающие роботу гибкость и точность движений.

Процесс съёмок был сосредоточен на демонстрации возможностей NEO Beta, которому предстояло самостоятельно выполнить все этапы приготовления стейка — от приправки специями до аккуратного переворачивания его на сковороде. Эта задача была сложной: от робота требовалось точное выполнение действий, требующих контроля температуры и соблюдения времени. Чтобы обеспечить успешное выполнение всех движений, команда использовала дистанционное управление роботом через приложение 1X для Meta✴ Quest, что позволило добиться плавности и точности на каждом этапе готовки. По словам разработчиков, единственное, что на данный момент отделяет NEO Beta от полной автономности, — это необходимость обработки и синтеза значительного объёма данных на каждом этапе.

Съёмки проходили в домашней обстановке, что усиливало ощущение реальности происходящего. ДиДжиованни даже привёз для робота специально пошитый китель «Chef NEO», а холодильник был с избытком заполнен мраморной говядиной, чтобы в случае ошибки у робота всегда был запасной стейк. К удивлению команды, NEO Beta с первой попытки идеально справился с приготовлением стейка и продемонстрировал реальный потенциал робота как перспективного помощника на кухне.

Съёмочный процесс не обошёлся без курьёзов, которые сделали атмосферу более живой. Так, в одном из эпизодов NEO Beta случайно опрокинул бутылку с оливковым маслом. Самым впечатляющим эпизодом стала техника обжарки с добавлением масла, которую робот выполнил с точностью, достойной профессионального повара. ДиДжиованни позже отметил, что NEO Beta превзошёл даже таких мастеров, как Гордон Рамзи (Gordon Ramsay) и дядя Роджер (Uncle Roger).

Хотя NEO Beta смог успешно выполнить все основные действия — от приправки стейка специями до его переворачивания и снятия с огня, включение конфорки потребовало вмешательства человека. Ник и его команда решили оставить эту сцену в видео, чтобы продемонстрировать текущий уровень автономности робота. Компания 1X подчёркивает важность прозрачности в создании подобных видеороликов, чтобы поддерживать доверие и не завышать ожидания аудитории.

Несмотря на то что робот был оснащён функцией голосового общения в реальном времени с помощью интеграции GPT-4o, команда выбрала контролируемый диалог, что помогло поддержать стилистическое единство и создать атмосферу, задуманную ДиДжиованни. В дополнение ко всему, внимательный и дружелюбный голос NEO Beta подчёркивал образ надёжного домашнего помощника.

Следует отметить, что, несмотря на успешное приготовление стейка, функция приготовления еды пока не входит в функциональность первых моделей NEO Beta. Первоначальные версии робота будут ориентированы на выполнение безопасных задач, не требующих контакта с горячими или острыми предметами. Разработчики считают, что на данном этапе робототехника должна начинать с более простых бытовых задач, обеспечивая при этом высокий уровень безопасности для людей, прежде чем стать их незаменимым помощником на кухне.

Бывший инженер Национального управления по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA) США и YouTube-блогер Марк Робер (Mark Rober) создал робота по имени Rocky, который идеально справляется с известной во всем мире игрой «Камень, ножницы, бумага». В опубликованном видео блогер ни разу не смог обыграть своё творение.

Источник изображения: YouTube

Робер с энтузиазмом продемонстрировал возможности Rocky. По словам инженера, шансы победить робота в игре «Камень, ножницы, бумага» составляют «ноль процентов». Добиться такого впечатляющего результата удалось благодаря невероятно быстрой системе отслеживания движений рук и пальцев соперника. Для этого используются инфракрасные датчики, собирающие данные сто раз в секунду.

Полученные от датчиков данные передаются на мини-компьютер, размещённый внутри корпуса Rocky. Затем вступает в действие специальный алгоритм, который с невероятной точностью определяет, какой вариант из трёх выберет соперник, и делает это за доли секунды. Как только робот понимает, какой вариант выбрал соперник, он с помощью сервоприводов вытягивает руку и показывает выигрышную комбинацию.

«Что касается победы над Rocky, к сожалению, независимо от вашей стратегии, ваши шансы намного, намного ниже. Примерно 0 %», — заявил создатель необычного робота.

Никакая стратегия не поможет обыграть Rocky, поскольку робот делает свой ход только после того, как его соперник начинает движение. Робер настолько уверен в своём творении, что даже назначил приз в размере $10 000, который сможет забрать человек, победивший Rocky в игре «Камень, ножницы, бумага». По сути, робот обманывает своих соперников, внимательно следя за их движениями и делая свой ход только после того, как становится уверен в победе. Однако он делает это настолько быстро, что в динамике всё выглядит так, будто робот читает мысли соперника.

Бывший руководитель отдела разработки очков дополненной реальности (AR) компании Meta✴, Кейтлин Калиновски (Caitlin Kalinowski), перешла в OpenAI. На своей странице в LinkedIn она сообщила, что возглавит направление робототехники и потребительских устройств в OpenAI. Компания также подтвердила её назначение, подчеркнув, что опыт Калиновски поможет вывести ИИ в реальный мир, расширяя его возможности для массового использования.

Источник изображения: caitlinkalinowski.com

Калиновски пришла в Meta✴ в 2022 году, где возглавила работу над проектом AR-очков Orion, представленных на ежегодной конференции Meta✴ Connect. В течение девяти лет она также руководила проектами по разработке устройств виртуальной реальности. До работы в Meta✴ Калиновски трудилась в Apple, где занималась проектированием аппаратного обеспечения для MacBook, приобретая ценный опыт в создании высококачественной потребительской электроники.

Калиновски прокомментировала своё назначение в OpenAI так: «С радостью сообщаю, что присоединяюсь к команде OpenAI в качестве руководителя направлений робототехники и потребительского оборудования. На новом посту я сосредоточусь на проектах OpenAI в области робототехники и развитии партнёрских отношений, чтобы внедрить искусственный интеллект в физическую реальность и раскрыть его возможности на благо человечества».

Предполагается, что Калиновски будет работать совместно с Джони Айвом (Jony Ive), бывшим топ-менеджером Apple, который сейчас возглавляет LoveFrom и разрабатывает вместе с OpenAI новое аппаратное ИИ-решение. В сентябре Айв подтвердил, что их совместное устройство будет «менее социально деструктивным, чем iPhone». Это партнёрство позволит OpenAI и LoveFrom объединить усилия для создания принципиально нового формата взаимодействия пользователей с ИИ.

OpenAI также объявила о поиске инженеров-исследователей для новой команды по робототехнике. Команда призвана помочь партнёрам компании интегрировать мультимодальные технологии OpenAI в физические устройства. Это возрождение робототехнического направления OpenAI знаменательно, ведь в 2018 году компания приостановила подобные исследования, сосредоточив усилия на разработке программного обеспечения (ПО). В частности, одним из достижений той эпохи стала роботизированная рука, способная обучаться самостоятельному захвату объектов.

Технологии OpenAI уже активно внедряются в современные устройства. Так, Apple планирует интегрировать ChatGPT в iPhone до конца года, расширяя возможности пользователей «яблочных» устройств. Кроме того, робототехническая компания Figure использует технологии OpenAI: её робот-гуманоид Figure 01 может вести естественные диалоги благодаря встроенному ПО OpenAI. Эти примеры подтверждают растущую значимость ИИ в улучшении его взаимодействия с человеком.

Приход Кейтлин Калиновски в OpenAI — значимый шаг для компании, стремящейся воплотить ИИ в физическом мире. Её опыт и знания в области разработки потребительских устройств могут дать новый импульс аппаратным проектам компании, обеспечивая ИИ более широкое проникновение в повседневную жизнь и делая его неотъемлемой частью нашей привычной реальности.

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали собственный метод обучения роботов новым навыкам. Вместо стандартного набора сфокусированных данных, которые обычно используются при обучении роботов, они задействовали большие массивы данных, тем самым имитируя процесс обучения больших языковых моделей (LLM).

Источник изображения: MIT

По мнению исследователей из MIT, имитационное обучение, когда робот учится на действиях человека, выполняющего ту или иную задачу, может оказаться неэффективным при несущественном изменение окружающей обстановки. К примеру, у робота могут возникнуть трудности после обучения, если он попадёт в обстановку с другим освещением или предметами.

В своей работе исследователи задействовали разные LLM, такие как GPT-4, чтобы повысить качество обучения методом перебора данных. «В области языковых моделей все данные — это просто предложения. В робототехнике, учитывая всю неоднородность данных, если вы хотите проводить предварительное обучение аналогичным образом, то потребуется другая архитектура», — рассказал один из авторов исследования Лируй Ванг (Lirui Wang).

Исследователи разработали новую архитектуру под названием Heterogeneous Pretrained Transformers (HPT), которая объединяет информацию, получаемую от разных датчиков и из разных сред. Собираемые таким образом данные объединяются в обучаемые модели с помощью «трансформера». Конечному пользователю нужно лишь указать дизайн робота, его конфигурацию и навык, которому он должен обучиться.

«Мы мечтаем о создании универсального мозга робота, который можно было бы загрузить и использовать в своём роботе без какого-либо обучения. Пока мы находимся на ранних стадиях, но мы собираемся продолжать упорно работать и надеемся, что масштабирование приведёт к прорыву в робототехнике, как это было с большими языковыми моделями», — рассказал один из авторов исследования Дэвид Хелд (David Held).

Boston Dynamics и Toyota объявили о партнёрстве для разработки универсальной роботизированной антропоморфной платформы с элементами ИИ и способностью к обучению. По аналогии с большими языковыми моделями ИИ (LLM), на платформе антропоморфного робота Atlas Институт Toyota (TRI) внедрит собственную «большую поведенческую модель» (Large Behavior Models, LBM). В случае успеха Toyota начнёт распространять адаптированную модель LBM для роботов других компаний.

Полностью электрический робот Atlas. Источник изображения: Boston Dynamics

Антропоморфный робот Atlas компании Boston Dynamics произвёл фурор и может считаться эталоном в современной антропоморфной робототехнике. Он не пошёл в серию, но это не отменяет отработку на нём множества новаторских решений, которые, так или иначе, нашли или найдут отражение в роботах других компаний.

Ранее в этом году компания Boston Dynamics остановила развитие оригинального робота Atlas на гидравлике и представила полностью электрическую его версию. Электрический Atlas получил намного больше степеней свободы для всех конечностей, что, как нетрудно догадаться, помимо значительного расширения функциональности намного усложнило управление платформой.

Институт Toyota преуспел в методах обучения роботизированных манипуляторов навыкам делать что-то «своими руками». Метод основан на телеприсутствии, когда человек-оператор лично управляет манипуляторами, наблюдая за процессом как бы глазами робота. Затем система самостоятельно повторяет манипуляции с множеством интерпретаций — как правильных, так и ошибочных — и уже на этом массиве данных строит своё будущее поведение. Такой метод позволяет платформам ИИ самостоятельно учиться даже тем вещам, которые человек им не показывал, что экономит время на обучение.

Человечество накопило огромные данные в текстовом виде, что обеспечило моделям LLM взрывной рост за считанные годы. Аналогичных по объёмам данных по физическому поведению нет. Институт Toyota, среди прочих, создаёт такие базы и считается одним из лидеров этого процесса. Объединение усилий Boston Dynamics и Института Toyota вокруг создания обучаемой антропоморфной платформы Atlas обещает привести к появлению универсального человекоподобного робота, который будет способен выполнять широкий спектр физических действий и задач. Каждый из партнёров — ведущий специалист в своей области, поэтому вероятность успеха высока как никогда.

Мозг человека не управляет работой сердца, поэтому компьютер робота также следует освободить от подобной нагрузки, предоставив больше вычислительных мощностей для задач ИИ. Для этого исследователи из Королевского колледжа Лондона (KCL) создали «первого в мире» робота, который программирует свои действия без использования электричества и электроники — только с помощью своей аппаратной части. Подобные примеры уже встречались в прошлом.

Источник изображений: King's College London

Ещё с античных времён известны описания достаточно сложных механизмов — чаще всего это были механические игрушки, которые программировались на выполнение тех или иных, порой сложных, алгоритмов поведения. Что-то похожее сейчас воспроизвела в своей лаборатории группа британских инженеров. Они обоснованно пришли к выводу, что роботы могут быть запрограммированы на определённую деятельность исключительно за счёт механических приспособлений, например, с использованием гидравлики.

Благодаря несложным настройкам, таким как регулируемые вентили, угол наклона которых меняет давление в системе, или регулировка уровней жидкости в расширительных колбах, также влияющих на давление, можно заставить роботов совершать определённые движения. А если такие вентили снабдить обратной связью и соединить друг с другом, то появляется возможность для циклического или иного изменения давления в системе. В результате робот начнёт перемещаться в зависимости от заданной механической программы.

Эти усилия учёных направлены на решение двух задач. Во-первых, узлы, управляющие движением, могут быть исключительно механическими, что позволит роботам совершать множество действий без электронного управления. Это может оказаться полезным для работы в условиях повышенной радиации. Во-вторых, электроника робота освобождается для обработки более сложных алгоритмов, включая ИИ.

Условному мозгу не придётся заботиться о работе условного сердца. Всё это имеет перспективы, считают разработчики. В частности, созданная ими схема с регулирующими давление вентилями хорошо подходит для разработки мягких роботов, где более сложные и жёсткие компоненты могли бы усложнить конструкцию.

С момента своего появления роботы взяли на себя часть наиболее опасной и трудной работы, заменяя человека в опасной для него среде. Робот Spot компании Boston Dynamics не стал исключением, хотя по своей механике больше похож на собаку. Недавно он обрёл возможность отпирать электронные замки марки Assa Abloy, связываясь с ними по интерфейсу Bluetooth.

Источник изображения: Boston Dynamics

Данная функция весьма пригодится в тех сценариях применения робота, которые подразумевают инспектирование помещений, доступ в которые преграждается автоматическими дверьми с электронными замками. Робот сможет посылать сигнал электронным замкам, и те запустят работу исполнительных механизмов, отпирающих двери.

Идея обсуждалась разработчиками на протяжении как минимум трёх лет, но только сейчас она вплотную приблизилась к своей реализации. Теперь при передвижении между помещениями, оснащёнными автоматическими приводами дверей с электронными замками, робот сможет переходить из одного отсека в другой без необходимости ручного управления или слежения со стороны операторов.

Дети обычно учатся завязывать шнурки к 5–6 годам. В это же время роботы пытаются освоить выполнение данной задачи уже несколько десятилетий. Похоже, что разработчикам из Google DeepMind удалось продвинуться в этом. А кроме того они преуспели в обучении робота выполнению некоторых других действий, требующих ловкости.

Источник изображения: Google DeepMind

Исследователи из Google DeepMind продемонстрировали метод обучения, позволяющий научить робота выполнять некоторые требующие определённой ловкости действия, такие как завязывание шнурков, подвешивание рубашек и даже починка других роботов.

Достигнуть определённых успехов в этом направлении удалось благодаря новой обучающей платформе ALOHA Unleashed и собственной программе моделирования DemoStart, которая позволяет роботам обучаться в процессе наблюдения за людьми.

Исследование команды DeepMind в первую очередь демонстрирует, как роботизированные системы могут научиться выполнять достаточно сложные задачи, обучаясь на визуальных демонстрациях. Однако эта работа имеет также важное практическое значение, поскольку такие роботы могут оказаться полезны, особенно для оказания помощи людям с ограниченными возможностями.

Китайская компания Unitree Robotics — относительно новый игрок на рынке производителей гуманоидных роботов общего назначения. Тем не менее её новый двуногий робот G1 стоимостью $16 000, по утверждению производителя, уже готов к началу массового производства.

Источник изображений: Unitree Robotics

До декабря прошлого года Unitree Robotics выпускала только четвероногих роботов-собак Go2 и B2. Когда производитель в марте этого года представил своего первого гуманоидного робота H1 стоимостью $90 000, ему пришлось столкнуться с серьёзной конкуренцией со стороны таких компаний, как Boston Dynamics, Fig, Sanctuary AI и Tesla.

Однако всего за несколько месяцев компании удалось добиться значительного прогресса. И уже к маю Unitree Robotics представила модель робота G1 стоимостью «всего» $16 000. В отличие от предшественника, G1 получил полноценную «голову» в шлеме и подсвеченное «лицо» с комплектом 3D-датчиков LiDAR и камерой глубины. Человекоподобные роботизированные руки G1 демонстрируют широкий набор навыков. Робот обучается в моделируемой среде с использованием обучения с подкреплением и копирования навыков своих собратьев «по воздуху».

По словам компании, до настоящего момента команда инженеров оптимизировала возможности робота для того, чтобы подготовить его к массовому производству. Новое опубликованное компанией видео показывает, как G1 может прыгать на одной ноге, вокруг себя, «в стиле Марио», очень быстро ходить, практически бегать трусцой, подниматься и спускаться с лестницы, преодолевать препятствия различной высоты, а также сохранять равновесие.

С технической точки зрения G1 не изменился с момента своего анонса. Однако обновлённое программное обеспечение научило его выполнять новые трюки. Рост робота по-прежнему составляет 1,32 м. Его можно сложить до размеров 690 × 450 × 300 мм для переноски в коробке. Вес машины составляет 35 кг.

Робот также оснащён несколькими микрофонами с активной системой шумоподавления, понимает голосовые команды и использует динамик на 5 Вт для ответов на эти запросы. У робота есть съёмный аккумулятор на 9000 мА·ч, одного заряда которого хватает примерно на два часа работы. Суставы машины предполагают суммарно 23 степени свободы и позволяют роботу передвигаться со скорость до 2 метров в секунду (7,2 км/ч).

Как уже говорилось выше, стоимость человекоподобного робота Unitree G1 начинается с $16 000. Хотя компания говорит, что он готов к началу массового производства, она не уточняет, когда именно это массовое производство в действительности стартует.

Компания Apple в поисках новых источников дохода продолжает разработку дорогостоящего настольного домашнего устройства, сочетающего в себе дисплей, похожий на iPad, и роботизированную конечность, утверждает журналист Bloomberg Марк Гурман (Mark Gurman), ссылаясь на свои источники.

Источник изображения: Amin Zabardast / unsplash.com

Отмечается, что над созданием роборуки работает команда из нескольких сотен человек. Руководит разработкой ветеран компании Кевин Линч (Kevin Lynch). Он занимает должность вице-президента по технологиям, курировал разработку беспилотного автомобиля Apple и до недавнего времени управлял созданием программного обеспечения, отвечающего за мониторинг показателей здоровья в умных часах Apple Watch. В разработке роборуки также принимает участие команда инженеров по аппаратному обеспечению. Её возглавляет Мэтт Костелло (Matt Costello), который до этого возглавлял разработку умных колонок HomePod.

По данным Гурмана, устройство должно стать командным центром умного дома. Кроме того, оно сможет использоваться для видеоконференций и дистанционного управления средствами обеспечения безопасности дома. Устройство, которое источники Гурмана описывают, как робота с поворачивающимся на 360 градусов экраном, призвано стать более продвинутой альтернативой таким домашним продуктам, как смарт-дисплей Echo Show 10 от Amazon и снятый с производства смарт-экран Portal от Meta✴.

По информации источников Гурмана, Apple одобрила проект ещё в 2022 году, однако к активной фазе разработки команда приступила лишь несколько месяцев назад. Предполагается, что устройство будет выпущено на рынок в 2026 или 2027 годах. Сейчас Apple ищет способы снизить его стоимость до $1000. Однако до релиза устройства планы компании могут поменяться.

Официальный представитель Apple в разговоре с Гурманом отказался от комментариев по поводу нового продукта. Гурман отмечает, что команда промышленного дизайна Apple многие годы изучает концепции настольных роботов, но в компании не было единого мнения о том, стоит ли двигаться дальше в этом направлении.

Гурман также заявляет, что Apple работает над очками дополненной реальности и исследует возможности выпуска менее амбициозных носимых устройств, таких как умные очки, которые могли бы стать конкурентом смарт-очков Ray-Ban Meta✴. Сама Meta✴ называет умные очки Ray-Ban революционным продуктом, однако они не предлагают настоящий опыт использования дополненной реальности, а позволяют лишь совершать звонки и записывать видео.

Журналист также утверждает, что Apple рассматривает вопрос создания версии наушников AirPods, оснащённых встроенными камерами, вероятно, для оценки окружающего пространства и настройки звука соответствующим образом за счёт неких умных алгоритмов. Также компания продолжает работу на складывающимся планшетом iPad, появление которого на рынке не стоит ждать как минимум до 2027–2028 годов.

Спорт является отличным испытанием для роботов. Например, ежегодный футбольный турнир RoboCup проводится с середины 1990-х годов. А настольный теннис используется для сравнительного тестирования роботизированных манипуляторов с 1980-х. От робота требуются высокая подвижность, быстрая реакция и стратегическое мышление. Робот, представленный Google DeepMind, показал уровень среднего любителя, но с профессионалами справиться не смог.

Источник изображений: Google DeepMind

В недавно опубликованной статье под названием «Достижение уровня человеческого конкурентоспособного робота для настольного тенниса» команда Google DeepMind Robotics представила робота, «способного соревноваться в спорте с людьми на человеческом уровне, и он представляет собой веху в обучении и управлении роботами».

Во время тестирования робот смог победить всех игроков начального уровня, с которыми столкнулся. С игроками среднего уровня робот выиграл 55 % матчей. Однако профессионалам робот проиграл все поединки. В целом система выиграла 45 % из 29 сыгранных матчей. Самый большой недостаток системы — запоздалая реакция на быстрые мячи. Робот также испытывает трудности с игрой бэкхендом, приёмом высоких и низких мячей, и оценкой вращения мяча.

«Чтобы устранить ограничения задержки, которые мешают времени реакции робота на быстрые мячи, мы предлагаем исследовать расширенные алгоритмы управления и аппаратные оптимизации, — полагают разработчики. — Сюда может входить изучение прогностических моделей для прогнозирования траекторий мячей или реализация более быстрых протоколов связи между датчиками и исполнительными механизмами робота».

DeepMind уверена в перспективности своей разработки: «Это лишь небольшой шаг к давней цели в робототехнике — достижению производительности человеческого уровня по многим полезным навыкам реального мира. Ещё многое предстоит сделать, чтобы последовательно достигать производительности человеческого уровня по отдельным задачам, а затем и выше, создавая универсальных роботов, способных выполнять множество полезных задач, умело и безопасно взаимодействуя с людьми в реальном мире».

Компания Perceptive из Бостона представила первого в мире робота-стоматолога, который под управлением искусственного интеллекта смог самостоятельно провести процедуру на зубах живого человека. Зубной кабинет мало у кого вызывает тёплые чувства, и вряд ли кто-то захочет провести в нём лишний час. Созданный в Perceptive робот поможет с этим — процедуру опиловки зубов для установки коронки он выполняет всего за 15 мин вместо обычных сеансов по 2 часа.

Источник изображений: Perceptive

Предложенное решение пока не одобрено для клинического использования, поэтому роботы-стоматологи ещё нескоро появятся на вооружении врачей. Тем не менее, рано или поздно такое произойдёт. По крайней мере, телемедицина становится практикой, а это прямой путь к созданию инструментов для проведения удалённых операций и прямого обучения им платформ с ИИ.

Робот-стоматолог Perceptive пока выполняет только одну процедуру — опиливает зубы для предстоящей установки коронок. Врач-человек обычно назначает два сеанса по два часа для проведения такой процедуры. Робот, как утверждают разработчики, справился с задачей за 15 мин. Более того, робот безопасно проводит обработку зубов даже вертящемуся пациенту.

«Мы рады успешно завершить первую в мире полностью автоматизированную роботизированную стоматологическую процедуру, — заявил доктор Крис Кириелло (Chris Ciriello), генеральный директор и основатель Perceptive. — Этот медицинский прорыв повышает точность и эффективность стоматологических процедур, а также демократизирует доступ к более качественной стоматологической помощи для пациентов с лучшим клиническим результатом. Мы с нетерпением ожидаем совершенствования нашей системы и создания новаторских масштабируемых, полностью автоматизированных стоматологических решений для пациентов».

До начала операции врач проводит сканирование ротовой полости пациента ручным ОКТ-сканером. На основании полученных снимков, которые позволяют с 90-процентной точностью обнаружить все полости в зубах, производится постановка задачи искусственному интеллекту (которая также обсуждается с пациентом). После этого робот приступает к работе и опиливает зубы с точностью станка с программным управлением. По словам компании, это происходит быстро, безболезненно, точно и, возможно, по более скромной цене, чем работа врача-человека.

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.