Генеральний директор компанії Yushu Technology: Генерація довільних дій роботів, автономна атака та захист, можливі через шість місяців

«У цей момент найважливіша річ, яку варто просувати насамперед і яка дає швидкий ефект, — це оптимізація рухів роботів. У найближчі близько шести місяців можна досягти довільної генерації будь-яких рухів роботом.» Про це заявив засновник, голова ради директорів і генеральний директор (CEO) компанії Unitree Technology, Ван Сінсін, під час розмови з глобальним CEO Siemens, Болером Бушем (Roland Busch), на конференції RXD від Siemens, що відбулася в Пекіні.

Ван Сінсін пояснив, що наразі, коли роботи Unitree змагаються в боксі, їхні рухи є дещо механічними, здебільшого фіксованими; усі рухи заздалегідь записуються. «Наприклад, ми записали понад двадцять рухів, і під час поєдинку робот спирається на довільне комбінування цих рухів для атак, але прийоми є відносно фіксованими: одна й та сама техніка удару — і кожного разу вона однакова. У цьому немає виклику і бракує видовищності». За його словами, у процесі нинішньої оптимізації все ще спочатку записують кілька сотень рухів, щоб навчати AI; після завершення навчання ці рухи можуть забезпечити вільне, плавне комбінування. Робот може гнучко робити удари кулаком, змінювати напрям, ухилятися вперед/вниз/вліво/вправо тощо — різноманітні зв’язані дії. Гнучкість значно зросте. У підсумку щоденні прийоми робота в поєдинках будуть різними; дві машини, що змагаються, матимуть більшу різноманітність дій і надзвичайно високу видовищність.

«Усі, мабуть, погодяться: якщо один робот може виконувати лише кілька фіксованих рухів, рівень його інтелекту низький. Але якщо робот здатен виконувати сотні, тисячі й навіть десятки тисяч або мільйони різних рухів, і ще може вільно комбінувати їх та самостійно приймати рішення щодо того, як атакувати, тоді його рівень інтелекту справді високий — і це ключове, критично важливе». Ван Сінсін підкреслив, що ступінь різноманітності рухів безпосередньо визначає рівень інтелекту робота.

Для того, щоб гуманоїдні роботи швидше прийшли на фабрики та в сценарії повсякденного застосування, це надзвичайно важливо. «Я щиро переконаний: лише тоді, коли робот здатен виконувати різноманітні складні рухи, і в поєднанні з AI-технологіями на кшталт великих мовних моделей система зможе викликати ці комбіновані рухи, робот зможе реально впровадити й виконувати практичні завдання “на місці”.» Він сказав це.

Засновник Unitree Technology, Ван Сінсін, і глобальний CEO Siemens, Болеp Буш, під час розмови

У той день на майданчику було продемонстровано застосування гуманоїдних роботів на промислових об’єктах: на основі інтелектуальної платформи для розумного диспетчеризування Siemens SIMOVE Fleet Manager можна забезпечити єдине диспетчеризування та скоординоване управління автоматичними навідниками (AGV) і гуманоїдним роботом Unitree на території заводу. Ця схема передбачає дослідження ключових можливостей, зокрема планування маршруту й уникнення перешкод після того, як робот заїжджає на завод, а також зв’язку й взаємодії, демонструючи шлях упровадження “тілесного інтелекту” в промислових сценаріях.

Ван Сінсін сказав, що питання переміщення гуманоїдних роботів і базових рухів загалом уже подолано, але технічні складнощі, пов’язані із захопленням і операціями, особливо ті, що стосуються дотику, ще не вирішені — і саме це є ключовим “вузьким місцем”, що стримує масштабне впровадження гуманоїдних роботів на заводах і в домівках. «Робот не те, що не вміє керувати об’єктами: для навченої продукції, якщо навчання виконано належним чином, імовірність успіху захоплення буде практично 100%. Але щойно предмет трохи зміниться, імовірність успіху різко падає. Щоб вирішити цю проблему, потрібні величезні обсяги навчальних даних для різних предметів, щоб “закрити” слабкі місця. Проте наразі ця частина даних ще не повністю опрацьована в навчанні».

Він зазначив, що ходіння, біг і різні “бойові” дії гуманоїдних роботів Unitree переважно тренуються в чисто симуляційному середовищі. Однак у практичних завданнях, наприклад, щоб робот захоплював предмети або здійснював складання деталей, у всьому світі симуляційні технології ще недостатньо зрілі; здебільшого навчання досі здійснюють, спираючись на дані, зібрані людьми. А реальні дані, зібрані в полі, стикаються з великими труднощами: адже кількість реальних сцен, які можна підготувати, обмежена, і неможливо відтворити в реальності тисячі сценаріїв; витрати на підготовку та збирання надто високі. «Я вважаю, що обидва ці технологічні підходи (навчання в симуляції та в реальних сценах) варто просувати, тому що в галузі ще не сформовано єдиного оптимального рішення. Технології симуляції дотику також дуже важливі: вони можуть точніше моделювати процес захоплення предметів. Зараз це один із ключових напрямів “прориву”.»

Голова та генеральний директор Siemens Greater China, Сяо Сун, сказав у коментарі для The Paper (澎湃新闻), що гуманоїдні роботи, виконуючи прості фабричні завдання (наприклад, транспортування, закручування гвинтів, шліфування тощо), можуть реалізувати це впродовж одного-двох років. Але щоб забезпечити високу надійність, глибоко інтегруватися в ключову систему виробництва та брати на себе складні прецизійні роботи, потрібні 5–10 років технічних накопичень і спільного створення екосистеми. «Це означає, що їхні технічні показники мають відповідати суворим промисловим вимогам: майже стовідсоткова ймовірність успіху, точність і ефективність, що значно перевищують поточний рівень, а також абсолютно безпечна та надійна робота. Також потрібно, щоб вони адаптувалися до різних промислових сценаріїв, а не лише вирішували кілька запрограмованих наперед проблем. За цим стоїть зрілість навчальних даних, симуляційного середовища і навіть усієї екосистеми». Він сказав у коментарі для The Paper.

Джерело цієї статті: The Paper (澎湃新闻)

Попередження про ризики та умови звільнення від відповідальності

        На ринку є ризики, інвестиції потребують обережності. Ця стаття не є індивідуальною інвестиційною порадою і не враховує особливі інвестиційні цілі, фінансовий стан чи потреби окремих користувачів. Користувачам слід розглянути, чи відповідають будь-які думки, погляди або висновки в цій статті їхньому конкретному становищу. Інвестуючи відповідно до наведеного, ви несете відповідальність за власні рішення.