• Роботы учатся говорить
• Первая школа для роботов
• Гидравлика уходит на покой
• Спасатели, исследователи, аватары

Роботы учатся говорить

Отмотаем время на полтора года назад. Осенью 2022-го американская корпорация Tesla неожиданно представила не новый электрокар, на которых специализируется, а человекоподобного робота Optimus. Он вызвал некоторое замешательство: двигается медленно, выглядит странно, зачем нужен – непонятно. Как минимум одну из задач анонс выполнил: в индустрии заговорили не только об «Оптимусе», но и о концепции таких устройств в целом.

В 2023-м Tesla робота «приодела», усовершенствовала и показала несколько демороликов со вторым поколением, Optimus Gen 2. Их суть сводится к следующему: да, пока подобные машины неловкие и небыстрые, но постепенно обучаются и в обозримом будущем смогут стать действительно полезными. Несколько чуть менее заметных анонсов от других компаний, таких как, например, Agility Robotics и Apptronik, продемонстрировали, что подобные разработки носят уже не единичный, а системный характер.

Связанные одной сетью: зачем производству нужны технологии промышленного интернета вещей

И вот за первые месяцы текущего года уже состоялось два анонса, которые позволяют с умеренной осторожностью говорить о скорой трансформации и существенном масштабировании рынка робототехники. Оба, само собой, связаны с искусственным интеллектом (ИИ).

Первый принадлежит компании Figure – молодому американскому стартапу, который был основан в 2022 году и по итогам одного из раундов инвестиций в конце февраля оценивался в $2,6 млрд. Вложились в стартап отнюдь не случайные инвесторы: OpenAI, Microsoft, Nvidia, Intel (список не полный), то есть корпорации, лидирующие в мире разработок в сфере ИИ (как софта, так и «железа»). А в команде Figure работают в том числе выходцы из Boston Dynamics (старый и уважаемый производитель роботов), Google DeepMind, Tesla.

В феврале компания представила совместный с OpenAI проект – робота Figure 01 со встроенной генеративной нейросетью ChatGPT (сам робот был показан еще в 2023-м). Теперь с ним можно разговаривать на обычном человеческом языке – он будет понимать, поддерживать беседу и выполнять команды. В видеопрезентации Figure 01, наводя порядок на столе, параллельно отвечает на вопросы (зачем и почему) и рассуждает о происходящем.

Первая школа для роботов

Прежде чем рассказать о втором важном анонсе 2024-го, небольшое отступление об особенностях обучения роботов. Одним из ключевых стоп-факторов их развития до недавнего времени были ограничения софта. По сути, каждый поведенческий сценарий требовал «ручной» разработки: программист должен был написать сложный код для действий в том или ином случае.

Это очень затратный процесс, к тому же практически бесполезный для «роботов общего назначения» – general robots: ситуаций в любом случае будет больше, чем сможет предугадать команда разработчиков. Потому рынок промышленных роботов развивается намного быстрее, ведь там четко заданы алгоритмы, а в работе помогают более простые и уже давно освоенные на производстве модели ИИ (преимущественно связанные с алгоритмами компьютерного зрения).

От смартфона до авто: самые концептуальные устройства выставки MWC 2024

Но вот уже второй год на рынке активно присутствуют «большие модели» машинного обучения, способные генерировать текст, изображения и видео. Одна из их задач – точно и корректно понимать контекст запроса и результата. Соответственно, они приспособлены и для роботов общего назначения. Например, в Figure 01 отдельные ИИ-модели отвечают за распознавание текста, голоса, изображения с камер, понимание контекста, принятие решений. А главное, сама суть генеративных ИИ-моделей – в возможности самосовершенствоваться.

Таким образом, для обучения и адаптации роботов писать код уже не нужно, достаточно их обучать. Можно было бы сказать «примерно так же, как человека», но технологии позволяют усовершенствовать процесс, и именно с этим связано второе событие. Компания Nvidia, один из главных игроков современного ИИ-рынка, представила Project GR00T (Generalist Robot 00 Technology) – цифровую платформу для гуманоидных роботов. Она позволяет обучать их с помощью текстовых команд, видеозаписей, повторения действий. В последнем случае человек с помощью VR-гарнитуры удаленно управляет механизмами робота – как если бы это был он сам, – а тот повторяет, пока не получится.

Отдельного внимания заслуживает Isaac Lab – «цифровая лаборатория» внутри представленной модели, которая имитирует условия реального мира так, как их воспринимают роботы. Инженерам остается подключить к платформе отвечающие за поведение нейросети и начать тесты. Робот учится так, будто он находится в реальности, но намного быстрее, ведь это симуляция. А значит, имея достаточное количество вычислительных мощностей (на которых так удачно специализируется Nvidia), любая компания может эффективно обучать своих многофункциональных роботов.

От нуля до миллионов

Аналитики Goldman Sachs Research с учетом бума генеративного ИИ предполагают, что рынок гуманоидных роботов к 2035 году достигнет $38 млрд, причем 2023-й они принимают за ноль – ведь рынка, по сути, еще нет. По их прогнозу, основные продажи таких девайсов начнутся в 2027-м и далее будут расти все быстрее с каждым годом. К концу десятилетия продажи составят миллионы штук ежегодно.

Стоимость производства, по данным авторов исследования, падает быстрее, чем ожидалось: с $50–250 тыс. за единицу в 2023-м (в зависимости от сложности робота) до $30–150 тыс. в этом году. Илон Маск говорил о том, что человекоподобные роботы Optimus должны стоить меньше, чем электромобили Tesla, то есть дешевле $40 тыс.

Пока в открытую продажу эти роботы не выходят, но на рынке уже есть компании, которые, вероятно, первыми займут нишу. Помимо Tesla (Optimus) это будут Figure (одноименные роботы), Apptronik (Apollo и др.), Agility Robotics (Digit), Boston Dynamics (Atlas или другие), а также китайские Fourier Intelligence (GR-1 и др.), Unitree (H1 и др.).

Гидравлика уходит на покой

Еще одно заметное ограничение для развития роботов широкого профиля – «железо», то есть используемые в корпусе механизмы и датчики. Казалось бы, какие тут могут быть вопросы: технологии давно должны быть отработаны на промышленных роботах. Частично это так: гидравлика на них работает весьма эффективно. Но на производстве понятно, как надо двигаться. Соответственно, техника начинает работу, условно говоря, заранее.

С человекоподобными роботами такой трюк не сработает: они должны в режиме реального времени – максимально быстро – реагировать на непредсказуемо меняющуюся обстановку и команды. Классическая гидравлика в таком случае будет не слишком эффективна.

Можно, конечно, вспомнить робота Atlas с гидравликой, которого компания Boston Dynamics не без гордости уже много лет показывает публике. Он и бегает, и прыгает, и сальто крутит – чего только не делает. Выглядит впечатляюще, но в современных реалиях уже неэффективно.

Поэтому гидравлику сегодня активно сменяют электроприводы. Boston Dynamics в апреле уже анонсировала новое поколение роботов с такими приводами, но более показательным пока можно считать пример китайского робота с электромеханизмами Unitree H1. Впервые его показали августе 2023-го, и вот уже разработчики демонстрируют, как уверенно их робот может крутить сальто. Собственно, те же Figure 01 и Optimus тоже работают на электроприводах, хоть кувыркаться пока не умеют.

Что же касается датчиков, то здесь и говорить не о чем. Значительная часть демонстрационных роликов показывает, как аккуратно (пусть и не быстро) роботы управляются с хрупкими предметами: стеклом, куриными яйцами или электронными устройствами вроде кофемашины. Можно с уверенностью сказать, что разработчикам удалось добиться достаточной точности в выполнении большинства рутинных задач.

Надо, Федя, надо

Когда в 2019 году российский робот «Федор» от НПО «Андроидная техника» на несколько недель летал на Международную космическую станцию, многие недоумевали: зачем? Справедливости ради стоит сказать, что действие логичное: без тестирований в сложных условиях функционального робота не построишь. Увы, о результатах тестов публично ничего не сообщалось, а робот сейчас используется в Центре подготовки космонавтов им. Ю. А. Гагарина для отработки различных ситуаций на борту.

Другое дело, что это могло быть несколько преждевременно: российская робототехника пока находится, скорее, в зачаточном состоянии. Помимо «Андроидной техники» в России, пожалуй, еще только один заметный игрок на этом рынке – пермский Promobot. Он производит забавных робочеловечков, задача которых информировать и развлекать, не более. Их иногда можно встретить на технологических выставках или в офисах IT-компаний.

Спасатели, исследователи, аватары

К слову, о задачах: почему вообще разработчики так целенаправленно возвращаются именно к человекоподобному форм-фактору? Неужели для робототехники широкого назначения нет более подходящего вида? Ответы на эти вопросы кроются в истории таких роботов, в прорабатываемых сегодня сценариях использования и в прогнозах футурологов.

Эван Ласке, один из создателей «Валькирии» (Valkyrie) – человекоподобного робота NASA для функционирования в космическом пространстве, – рассказывает, что идея возникла вскоре после аварии на японской АЭС «Фукусима» в 2011 году. Стояла задача создать механизм, который сможет функционировать в смертельно опасной для людей среде так же эффективно, как человек.

«Валькирия» стала также логическим продолжением проекта «Робонавты» (Robonauts) – человекоподобных роботов, которые создавались NASA в 1990–2000-х для работы в космическом пространстве. В 2011 году одна из моделей отправилась на МКС для экспериментов. Тестировалась, конечно, прежде всего способность робота выполнять сложную механическую работу, которую пока может делать только человек.

Удивительное вероятное: какие технологические и научные открытия нас ждут в 2024 году

Таким образом, первоочередная задача человекоподобных роботов – заменить человека в решении сложных и тяжелых задач там, где жизни или здоровью угрожает опасность. Это могут быть не только космос и территория техногенных либо природных катастроф. Ласке упоминает в том числе потенциально опасную инфраструктуру – например, нефте- и газодобывающие предприятия.

Впрочем, разработчики роботов нового поколения позиционируют их иначе: как многофункциональных помощников на производствах либо в логистике. И компании, похоже, в таком инструменте заинтересованы. Автоконцерн BMW в январе подписал соглашение с Figure об использовании их роботов на производстве – на заводе в США. Сначала будут изучаться потенциальные сценарии применения, после чего роботов пустят в цеха. В середине марта аналогичный шаг сделал автохолдинг Mercedes-Benz. Он для эксперимента выбрал роботов Apollo компании Apptronik – поначалу они будут выполнять функцию «принеси-подай».

Эпоха постсмартфонов: какие необычные технологии представили на выставке CES-2024

Ключевым преимуществом гуманоидных роботов станет то, что под них не придется переделывать производственную инфраструктуру, предполагают обе компании. Раз роботы учатся поведению у людей, значит, и вести себя будут «по-человечески». Отношение к такой перспективе в обществе полярное: одни считают, что роботы станут полезными помощниками, другие – что они полностью заменят сотрудников-людей и повысят уровень безработицы.

А футурологи, конечно, уже размышляют о будущем. В нем человекоподобные роботы станут своеобразными исследовательскими аватарами. Раз человек-оператор управляет ими удаленно, причем в схожей с человеческим телом манере, то именно роботов можно отправить на соседние планеты и в дальний космос вместо людей – без проблем, связанных с радиационным излучением, и рисков для жизни. В таком контексте логично выглядит и Optimus, ведь, как мы помним, Илон Маск занимается преимущественно разработками в сфере космических перелетов.

В одних случаях подобные роботы смогут функционировать автономно, в других – служить «телом» для оператора, находящегося на Земле. Ну а в совсем дальней перспективе, с развитием нейронаук, ожидают футурологи, человек и вовсе сможет оцифровать свое сознание и перенести его в робота, чтобы таким образом продлить свою жизнь хоть на Земле, хоть среди звезд.