Un robot umanoid din China merge ca un om după ce a deprins învățarea inteligentă

Imaginează-ți grația și complexitatea unui simplu pas uman – un echilibru dinamic pe care noi îl stăpânim fără efort, dar care reprezintă o provocare monumentală pentru ingineria robotică. Acum, faceți cunoștință cu Adam, un robot umanoid de ultimă generație dezvoltat în China, proiectat cu o misiune ambițioasă: să imite și să stăpânească locomoția umană naturală.

Secretul lui Adam nu stă doar în hardware-ul său avansat, ci mai ales în software-ul său inteligent. El este echipat cu un algoritm proprietar bazat pe Învățarea prin Întărire (Reinforcement Learning – RL), o formă de inteligență artificială care îi permite să învețe cum să meargă nu prin instrucțiuni rigide, ci prin experiență – un proces similar cu modul în care un copil învață prin încercare și eroare, dar accelerat exponențial prin simulări computerizate extinse și volume masive de date.^[sursa]

Acest robot umanoid din China a deprins învățarea inteligentă

De la concepția sa inițială în iunie 2023, echipa de la PNDbotics a perfecționat continuu componentele fizice ale lui Adam, acordând o atenție deosebită picioarelor și tălpilor pentru a-i asigura rezistența în diverse medii. Structura sa modulară îi conferă, de asemenea, o flexibilitate remarcabilă, permițându-i să se adapteze dinamic la condiții schimbătoare.

„Am integrat cei mai avansați algoritmi de Învățare Profundă prin Întărire (Deep Reinforcement Learning – DRL) și învățare prin imitație.”, explică PNDbotics, oferind chiar acces dezvoltatorilor la platforme de antrenament virtual precum NVIDIA Isaac Gym. Această abordare contrastează cu metodele tradiționale de control robotic, cum ar fi Controlul Predictiv Bazat pe Model (Model Predictive Control – MPC), utilizat de roboți faimoși precum Atlas și Spot de la Boston Dynamics. Deși eficiente în medii controlate, aceste metode tradiționale se dovedesc adesea rigide și ezitante când întâlnesc terenuri imprevizibile, unde ecuațiile matematice predefinite nu mai sunt suficiente.

DRL oferă o soluție promițătoare, permițând roboților să învețe direct din interacțiunea cu lumea. Totuși, aplicarea sa la roboți umanoizi complecși a fost frânată de costuri, dificultăți de întreținere și provocarea transferului cunoștințelor din simulare în realitate.

Adam a fost creat tocmai pentru a depăși aceste obstacole. Este un robot ale cărui articulații sunt acționate individual, cu mișcări inspirate direct din biomecanica umană, folosind actuatori performanți și un design modular accesibil. Folosind un cadru de învățare prin imitație, alimentat cu date reale despre mișcarea umană, Adam reușește performanțe locomotorii surprinzător de naturale.

Această inovație nu doar împinge limitele cercetării în robotica umanoidă, ci deschide noi orizonturi pentru modul în care mașinile pot învăța, se pot adapta și optimiza în medii complexe și necunoscute. Modelul „Adam Lite”, de exemplu, are o înălțime de 1,6 metri și o greutate de 60 kg. Mobilitatea sa excepțională este asigurată de 25 de actuatori speciali (PND QDD), care permit mișcări precise și rapide ale articulațiilor. Picioarele beneficiază de actuatori puternici (cuplu de până la 360 Nm), brațele au cinci grade de libertate (axe de mișcare), iar trunchiul trei.

Designul modular, trunchiul ce imită structura umană și sistemul de control integrat (bazat pe un procesor Intel i7 și o rețea rapidă de comunicare internă) permit o coordonare sofisticată a întregului corp, pregătindu-l pe Adam pentru interacțiunea cu lumea reală. Deși poate fi echipat cu sisteme de vedere și mâini articulate, focusul inițial al dezvoltatorilor a fost perfecționarea mișcării „oarbe” – capacitatea de a merge stabil și adaptiv fără a se baza (încă) pe informații vizuale.

Pentru a atinge acest nivel de performanță, echipa a calibrat meticulos datele de antrenament, adaptându-le la structura specifică a lui Adam și completând seturile de date publice cu mișcări specializate, înregistrate prin tehnici de captură a mișcării de înaltă fidelitate. Rezultatul? Spre deosebire de roboții controlați tradițional, Adam își poate ajusta în timp real lungimea pasului, ritmul și echilibrul atunci când pășește pe suprafețe denivelate, menținând o locomoție stabilă și surprinzător de naturală.

Această adaptabilitate nu este doar impresionantă vizual; ea se traduce, conform PNDbotics, în eficiență și siguranță sporite. Algoritmul de RL generează o mișcare fluidă, cu o coordonare lină între articulații. Acest lucru reduce uzura mecanică, prelungește durata de viață a componentelor și, crucial, optimizează consumul de energie, mărind autonomia robotului.

Adam reprezintă, așadar, mai mult decât un simplu robot; este un pas înainte în lunga și fascinanta călătorie spre crearea unor mașini capabile să se miște și să interacționeze cu lumea noastră într-un mod cu adevărat umanoid, deschizând uși către aplicații viitoare pe care abia începem să ni le imaginăm.