Ar putea fi primul robot care merge ca un om

Dezvoltarea roboților umanoizi a fost mult timp limitată de rigiditatea algoritmilor clasici de control și de dificultatea transferului din simulări în lumea reală. Dar Adam, un nou robot creat de echipa chineză PNDbotics, a reușit să depășească aceste obstacole cu ajutorul unui algoritm avansat de învățare prin întărire (Reinforcement Learning – RL), permițându-i să se deplaseze cu o naturalețe asemănătoare celei umane.

Învățarea prin întărire, cheia mobilității umane la roboți

Spre deosebire de roboții controlați de algoritmi tradiționali precum Model Predictive Control, care sunt eficienți doar în condiții cunoscute, Adam poate face față cu succes unor medii impredictibile. Acest lucru se datorează învățării directe prin interacțiune cu mediul, folosind o combinație de algoritmi de Deep RL și învățare prin imitație. Pentru antrenament, cercetătorii au folosit date din simulări complexe, dar și capturi de mișcare de înaltă fidelitate, ajustate special pentru morfologia robotului.

Adam este echipat cu o serie de actuatori de ultimă generație, printre care se remarcă cei montați la nivelul picioarelor, capabili să dezvolte cupluri de până la 360 Nm. Acești actuatori oferă un nivel ridicat de sensibilitate și precizie, esențiale pentru o deplasare stabilă pe terenuri denivelate. Brațele robotului dispun de cinci grade de libertate, iar trunchiul, cu un design biomimetic, beneficiază de trei grade de mobilitate, contribuind la o postură și o coordonare cât mai apropiate de cele ale unui om.

Un design modular pentru performanță și adaptabilitate

Un alt punct forte al robotului este arhitectura sa modulară. Această alegere de design nu doar că facilitează reparațiile și modificările, dar permite și un control integrat al întregului corp. Adam este echipat cu o unitate de procesare bazată pe un procesor Intel i7 și o rețea PDN în timp real, ceea ce îl face capabil să reacționeze rapid și precis la schimbările de mediu.

Deși momentan se concentrează pe mișcarea „oarbă”, fără module vizuale active, Adam este compatibil cu sisteme de vedere și manipulare, ceea ce deschide perspective interesante pentru utilizarea sa în scenarii reale: de la intervenții în medii periculoase, până la asistență socială sau logistică. Modelul său de bază, Adam Lite, are o înălțime de 1,6 metri și o greutate de 60 de kilograme, fiind suficient de robust pentru aplicații practice, dar destul de ușor pentru a fi manevrat și transportat.

Un aspect esențial în dezvoltarea sa a fost calibrarea datelor de mișcare. Echipa PNDbotics a combinat seturi de date publice cu înregistrări proprii, realizate prin tehnologii avansate de captură a mișcării, pentru a ajusta cu precizie mișcările robotului. Astfel, Adam poate păstra echilibrul și ritmul chiar și pe suprafețe instabile, fără a-și pierde naturalețea mersului.

Un pas important spre viitorul roboticii umanoide

Aplicarea învățării prin întărire în cazul unui robot umanoid complex nu este o realizare minoră. Costurile ridicate, dificultățile tehnice și provocările legate de transferul cunoștințelor din simulări în lumea fizică au făcut ca acest domeniu să avanseze lent. Cu toate acestea, Adam demonstrează că abordarea bazată pe RL nu doar că funcționează, ci poate aduce rezultate spectaculoase.

Mișcarea lui Adam este nu doar stabilă, ci și fluidă, cu o coordonare lină a articulațiilor, ceea ce reduce semnificativ uzura mecanică și optimizează consumul energetic. În consecință, robotul are o autonomie mai mare și o durată de viață extinsă, făcându-l o opțiune viabilă pentru aplicații comerciale sau industriale.

Această evoluție marchează un moment de cotitură pentru robotică: de la mașini rigide și previzibile, la entități adaptive, capabile să învețe și să se perfecționeze continuu. Cu Adam, China nu doar că demonstrează o capacitate tehnologică remarcabilă, ci și deschide un drum către roboți capabili să lucreze cot la cot cu oamenii în condiții reale.

Viitorul roboților umanoizi nu mai pare atât de departe. Iar dacă Adam e doar începutul, următorii pași ar putea fi și mai spectaculoși. Te-ai gândit vreodată cum ar fi să lucrezi cu un coleg robot care învață din mers, la propriu?