VIDEOD ⟩ Boston Dynamics ja Toyota panevad robotite osas leivad peaaegu ühte kappi

Robotiarendaja Boston Dynamics sai valmis ülipainduvate hüdrauliliste jäsemetega uue põlvkonna humanoidroboti Atlas, kuid nüüd on vaja see õpetada kõiki keerulisi ülesandeid täitma, mis on suuresti juba tarkvara küsimus. Siin tõttab appi Toyota uurimisinstituut, mis on robotitele arendamas suurt käitumismudelit. Foto: Bostoin Dynamics

Tehisintellekti ja robotite sümbioos võib tuua üldkasutatavad humanoidrobotid meie igapäevaellu kiiremini, kui oskaksime oodata. Seda on plaanimas ka Toyota Research Institute (TRI), astudes olulisi samme oma suure käitumismudeli (Large Behavior Model ehk LBM) tehnoloogiaga, mille eesmärgiks on humanoidrobotite iseseisev ja paindlik õppimine. 

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.

Tulemuseks on masinad, mis suudavad edukalt täita väga keerukaid ülesandeid, olles õppinud neist nii õnnestumiste kui ka ebaõnnestumiste kaudu.

Boston Dynamicsi uue põlvkonna Atlas seda juba teebki

Koostöös TRI-ga saab Boston Dynamicsi uue põlvkonna Atlas, mille avalik debüüt toimus alles viis kuud tagasi, uue tarkvaralise hingamise.

Elektriline Atlase robot, mis on kaotanud mõningase jõulisuse, kuid võitnud oote elektriajamitega jäsemete puhul suurema vabadusega pööratavate liigeste näol, suudab oma paindlikkuses konkureerida ka kõige paremate akrobaatidega. Kuigi see muljetavaldav jäsemeväänajast humanoidrobot on alles arengujärgus, paistab partnerlus TRI ja Boston Dynamicsi vahel paljutõotav.

Tulevikus oskab robot kõike

Kuigi Boston Dynamics on humanoidrobotite valdkonnas vaieldamatu liider, ei ole nad veel teinud selgeks, kas Atlas saab lõpuks aubanduslikuks tooteks.

Selline keerukas robot nõuab rohkem kui aastaid laboris arendamist, kus tuleb põhjalikult välja töötada füüsilise käitumise mudelid, enne kui seda saab kasutada reaalses maailmas.

Samas on konkurendid, nagu Tesla ja Figure, keskendunud juba humanoidrobotite masstootmisele, et koguda nende pealt suurt hulka andmeid, mis on tehisintellekti arendamisel hädavajalikud.

TRI ja Boston Dynamicsi koostöö tõotab aga siiski tuua uusi üllatusi, kuna mõlemad tegijad on teinud üks tarkvara, teine riistvara arendamisel suuri edusamme.