Наука и робототехника: главные события недели
В первом выпуске — 8 разработок и исследований, которые показывают, как меняются технологии восприятия, обучения, движения и взаимодействия роботов с окружающим миром.
.jpg "Наука и робототехника: главные события недели")
Роботы учатся видеть мир глубже
Исследователи Йоркского университета разработали алгоритм стереозрения, который позволяет гуманоидным роботам оценивать глубину пространства более похожим на человеческий способом. Convergent Binocular Stereo (CBS) использует две камеры, направленные на одну область пространства, и анализирует различия между изображениями для построения более точной оценки расстояний и положения объектов.
Такой подход может улучшить пространственное восприятие роботов и, как следствие, навигацию, распознавание объектов и взаимодействие с ними. При этом технология пока остается исследовательской: среди ограничений отмечаются относительно большое время обработки и снижение точности на больших расстояниях.
NVIDIA представила новый компьютер для роботов и edge AI
NVIDIA анонсировала Jetson Orin Nano 2 — компактный вычислительный модуль для робототехники, дронов и других устройств, которым необходимо запускать ИИ непосредственно на борту.
Новинка обеспечивает до 78 TOPS вычислительной производительности, оснащена 8 ГБ памяти и 8-ядерным Arm-процессором. По заявлению NVIDIA, в том же форм-факторе Jetson Orin Nano 2 обеспечивает вдвое более высокую производительность инференса по сравнению с предыдущим поколением, а в режиме 15 Вт потребляет на 40% меньше энергии при сопоставимой производительности.
Модуль рассчитан в том числе на запуск современных языковых и vision-language моделей непосредственно на роботах — без постоянной зависимости от облачных вычислений. Поставки модуля и developer kit ожидаются в первой половине 2027 года.
Ученые научились управлять распространением тепла на квантовом уровне
Инженеры UCLA продемонстрировали при комнатной температуре явление фононной фокусировки — способность квантовых колебаний атомов, переносящих тепло, распространяться не во все стороны, а по определенным направлениям.
Эксперимент провели на кристалле арсенида бора. Благодаря особенностям его структуры тепло может двигаться по заданным траекториям с нанометровой точностью, чем-то напоминая распространение света по оптическому волокну.
Для робототехники это пока не готовая технология, однако результат важен для будущей элементной базы: управляемый отвод тепла потенциально позволит создавать более производительные и компактные вычислительные системы, в том числе для ИИ и робототехники.
Гуманоидные роботы начинают воспроизводить движения человека в реальном времени
Китайские разработчики показали систему, в которой оператор в костюме с датчиками движения управляет гуманоидным роботом: робот в реальном времени повторяет движения человека, включая движения корпуса и ног.
Подобные системы важны не только как демонстрация телеприсутствия. Данные, получаемые при таком управлении, могут использоваться для обучения моделей embodied AI — систем, которые связывают восприятие окружающей среды с физическими действиями робота. Разработчики отмечают, что предыдущая версия системы позволяла удаленно управлять преимущественно верхней частью тела, тогда как новая система обеспечивает управление всем телом.
Роботу достаточно одной демонстрации, чтобы попробовать выполнить новую задачу
Компания Generalist представила GEN-1.5 — модель для робототехники, которая способна освоить новую физическую задачу после одной короткой демонстрации.
Вместо отдельного обучения под каждое действие робот получает «физический промпт» — видео или последовательность действий продолжительностью примерно 3–12 секунд. Модель не меняет свои веса и не проходит дополнительное обучение: демонстрация помещается в контекст модели, после чего робот пытается выполнить задачу самостоятельно.
В экспериментах система показала способность не просто копировать движение, но адаптироваться к изменившимся условиям, исправлять ошибки, комбинировать несколько продемонстрированных навыков и переносить демонстрации из симуляции в реальный мир. Это один из интересных примеров того, как подходы из генеративного ИИ переносятся в физический мир.
Гуманоидные роботы сыграли в теннис более 100 розыгрышей подряд
Китайская компания Galbot продемонстрировала гуманоидных роботов в автономном теннисном матче с людьми во время Всемирных игр гуманоидных роботов в Пекине.
По заявлению компании, роботы смогли провести более 100 последовательных розыгрышей, самостоятельно отслеживая мяч, перемещаясь по корту и выбирая действия. В демонстрации роботы выполняли подачи, удары справа и слева, возвращали мячи и участвовали в парной игре вместе с людьми.
Особенно интересен здесь не сам теннис, а сочетание нескольких способностей одновременно: компьютерного зрения, прогнозирования траектории быстро движущегося объекта, управления движением и принятия решений в реальном времени. При этом результат основан на заявлении разработчика и не является независимой сертификацией рекорда.
Гуманоидный робот оказался быстрее мирового рекорда Усэйна Болта
На Всемирных играх гуманоидных роботов в Пекине китайский робот Tiangong Ultra установил рекорд на дистанции 100 метров. На одном из этапов соревнований он преодолел дистанцию за 9,39 секунды, быстрее официального мирового рекорда Усэйна Болта — 9,58 секунды. Позднее Tiangong Ultra улучшил собственный результат до 8,86 секунды.
Однако сравнение с человеком требует оговорок: робот стартовал иначе и использовал электроприводы, которые не испытывают физиологической усталости мышц. Кроме того, высокая скорость пока не означает такой же уровень универсальности: во время соревнований некоторые роботы теряли равновесие и сталкивались с препятствиями.
Тем не менее результаты показывают быстрый прогресс в области приводов, управления движением, баланса и механической конструкции гуманоидов.
«Микроволновый мозг» научился обмениваться данными на собственном языке
Исследователи Корнеллского университета продолжили работу над микрочипом с интегрированной микроволновой нейронной сетью. Чип использует физику микроволн для обработки данных и беспроводных сигналов.
В новой работе ученые показали, что устройство может создавать собственные «микроволновые токены» — способ кодирования информации непосредственно в радиосигналах. По сути, исследователи создали для такого нейроморфного устройства собственный способ представления информации.
Технология потенциально может использоваться для более быстрой и защищенной передачи данных между устройствами, в том числе спутниками и дронами. Для робототехники особенно интересна возможность объединять обработку сигналов и коммуникацию непосредственно на аппаратном уровне.
Что объединяет эти разработки
Главный тренд последних месяцев — переход от робота, который выполняет заранее запрограммированные действия, к роботу, который способен воспринимать окружающий мир, учиться на демонстрациях, адаптироваться к ситуации и принимать решения непосредственно во время работы.
Развитие идет сразу по нескольким направлениям: совершенствуется зрение и пространственное восприятие, появляются более мощные edge-компьютеры, модели ИИ учатся работать с физическими действиями, а сами роботы становятся быстрее, устойчивее и способнее взаимодействовать с человеком.
До встречи в следующем выпуске — будем следить за тем, как наука превращается в технологии, а технологии меняют возможности роботов.