Швейцарский стартап Flexion Robotics разработал способ обучения гуманоидных роботов выполнению сложных задач с помощью симуляции и ИИ-алгоритмов. Разработка предусматривает обучение отдельным приёмам и навыкам в виртуальной среде с последующим использованием алгоритмов для определения способов их применения, сообщило Wired.
В большинстве демонстрационных роликов обучение роботов складыванию рубашек или загрузке полок осуществлялось через телеуправление. Flexion утверждает, что её система более эффективна и надёжна, поскольку обучает роботов с использованием симуляции и при минимальном участии человека.
Подход стартапа основан на объединении различных ИИ-систем. Основная 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 сохранение равновесия, возможность перемещаться и управление конечностями.
По словам соучредителя и генерального директора Flexion Никиты Рудина, ранее работавшего в NVIDIA, «секретный ингредиент» разработки — широкое применение обучения с подкреплением. Этот подход используется на каждом уровне ПО — от основной модели ИИ до моделирования и управления приводами робота.
Рудин сообщил, что Flexion сотрудничает с целым рядом робототехнических компаний, выпускающих различных роботов-гуманоидов, что позволит расширить число систем, поддерживаемых её ПО.
Вопросы безопасности при взаимодействии человекоподобных роботов с людьми становятся всё более актуальными по мере их внедрения в повседневную жизнь и производство. Интернет-газета «ЖУК» сообщала, что крупнейший производитель чипов для ИИ Nvidia разрабатывает платформу Halos, которая должна сделать человекоподобных роботов безопасными при работе рядом с людьми.