Koostöös Boston Dynamicsiga, mis on tuntud oma väga osava Atlase roboti poolest, liigub arendustöö ühiselt selles suunas, et humanoidrobotid saaksid täita väga keerukaid ülesandeid täiesti iseseisvalt.
Humanoidide riistvara on küps – tarkvara aga veel mitte
Aastatepikkune töö Boston Dynamicsis on andnud maailmale Atlase roboti, mis on üks võimekamaid ja osavamaid humanoidroboteid.
Lisaks on turule tulemas mitmeid konkurente, nagu Tesla Optimus, Agility ja Sanctuary, mis kõik samuti arendavad inimesekujulisi kahel jalal kõndivaid roboteid. Kuigi riistvara on juba kõigil piisavalt arenenud, seisneb suurim väljakutse praegu nutikas tarkvaras, mis paneks masinad sujuvalt ja mõtestatult liikuma.
Praegused robotid vajavad uute ülesannete õppimiseks tervet programmeerijate meeskonda, mis ei ole palju parem lahendus, kui senistel traditsioonilistel tööstusrobotitel. Üldotstarbelise humanoidroboti loomiseks, mis mõistab maailma ja suudab kohaneda erinevate olukordadega, on vaja aga tohutut andmemahtu ja nutikat tehisintellekti.
Suur käitumismudel, roboti õppimise alus
TRI poolt arendatav suur käitumismudel (LBM) laseb robotitel järk-järgult õppida erinevaid liigutusi, mida saab kombineerida keerukamateks tegevusteks.
Selleks kasutab TRI kaugjuhtimise süsteemi, kus inimoperaatorid juhivad robotikäsi, kasutades VR-prille ja puutetundlikke kindaid. See annab võimaluse tunnetada roboti meeli ja õpetada talle korduvate ülesannete kaudu, kuidas erinevaid töid teha.
Pärast lühikest juhendamist viivad robotid juba edasi ise läbi miljoneid simulatsioone, lisades protsessile juurde juhuslikke muutujaid ning erinevaid alguspunkte.