Robotics and AI Institute (RAI), výzkumná organizace pod taktovkou legendárního zakladatele Boston Dynamics Marca Raiberta, právě vytáhla z rukávu své nejnovější eso: AthenaZero. Zapomeňte na trhavé pohyby továrních strojů – tenhle obouruční robot se hýbe s elegancí a plynulostí, která má mnohem blíže k člověku než k lince v automobilce. V podrobném příspěvku ze 7. dubna RAI představil prototyp navržený speciálně pro „dynamickou manipulaci“ – což je v robotice svatý grál zaměřený na úkoly, kde obě ruce musí spolupracovat rychle, přesně a s grácií.
Zatímco většina průmyslových robotů je kvůli vysokým převodovým poměrům pověstná svou tuhostí a neohrabaností, AthenaZero jde přesně opačnou cestou. Robot měřící zhruba 160 cm disponuje dvěma rameny se sedmi stupni volnosti (DoF), která kladou důraz na nízkou setrvačnost a bleskové zrychlení. Tajná ingredience se skrývá v tzv. kvazipřímých pohonech (quasi-direct drive), které robotovi propůjčují „silovou transparentnost“. V praxi to znamená, že AthenaZero dokáže v mžiku přepnout z režimu hrubé síly na neuvěřitelně jemný a poddajný dotek. To je kousek, který většina tradičních strojů nezvládne, aniž by riskovala poškození okolí nebo sebe sama.
Cílem inženýrů nebylo jen „přišroubovat“ dvě paže k trupu. Šlo o vytvoření platformy, která se dokáže naučit mistrovsky ovládat komplexní a koordinované pohyby. Obouruční (bimanuální) manipulace je naprosto klíčová pro automatizaci činností, které jsou pro jednoruké roboty neřešitelným oříškem – ať už jde o montáž precizních produktů, manipulaci s velkými či ohebnými předměty, nebo v podstatě jakoukoli práci, která vyžaduje víc než jen tupé přenášení věcí z místa na místo.
Proč na tom záleží?
Po celá desetiletí byla automatizace definována silnými, ale v podstatě „hloupými“ rameny, která do nekonečna opakovala jeden a ten samý pohyb. Robotics and AI Institute na tento problém útočí z obou stran: staví hardware jako AthenaZero, který je fyzicky schopný dynamické interakce, a zároveň vyvíjí modely umělé inteligence a posilovaného učení (reinforcement learning) potřebné k jeho ovládání. Tím, že RAI buduje systém od základu pro řízení založené na učení, dělá zásadní krok směrem k „univerzálnímu manipulátoru“ s takřka lidskými schopnostmi. Je to přesně ten typ fundamentálního výzkumu, který roboty konečně vytáhne z bezpečnostních klecí a pošle je pracovat do nepředvídatelného chaosu reálného světa.
