Robotics and AI Institute (RAI), organizacja badawcza sterowana przez ojca sukcesu Boston Dynamics, Marca Raiberta, zaprezentowała światu AthenaZero. To dwuręczny robot, który porusza się w sposób, jakiego próżno szukać u maszyn fabrycznych – jego ruchy przypominają raczej ludzką płynność niż sztywne sekwencje kodu. W najnowszym wpisie na blogu z 7 kwietnia, RAI szczegółowo opisało prototyp zaprojektowany z myślą o „dynamicznej manipulacji” – wielkim wyzwaniu robotyki, które polega na wykonywaniu zadań wymagających współpracy obu rąk z dużą prędkością i gracją.
Podczas gdy większość robotów przemysłowych kojarzy nam się z toporną precyzją wynikającą z wysokich przełożeń, AthenaZero stanowi ich całkowite przeciwieństwo. Ten mierzący około 160 cm wzrostu robot posiada dwa ramiona o 7 stopniach swobody (DoF), w których postawiono na niską inercję i potężne przyspieszenie. „Sekretnym składnikiem” są tutaj siłowniki typu quasi-direct drive, które zapewniają maszynie tzw. „przezroczystość siłową” (force transparency). W praktyce oznacza to, że AthenaZero potrafi w ułamku sekundy przejść od użycia dużej siły przy ciężkim zadaniu do niezwykle delikatnego, czułego dotyku. To wyczyn, któremu tradycyjne roboty nie są w stanie sprostać bez ryzyka uszkodzenia siebie lub otoczenia.
Celem inżynierów nie było jednak samo „doklejenie” dwóch ramion do korpusu. Chodziło o stworzenie platformy, która potrafi nauczyć się opanowywania złożonych, skoordynowanych ruchów. Manipulacja bimanualna (dwuręczna) to klucz do automatyzacji prac, które dla robotów jednoręcznych pozostają nieosiągalne: od montażu skomplikowanych podzespołów, przez przenoszenie elastycznych obiektów, aż po codzienne czynności, które wymagają czegoś więcej niż tylko podniesienia przedmiotu i odłożenia go w to samo miejsce.
Dlaczego to przełom?
Przez dekady automatyzacja kojarzyła się z potężnymi, ale mało inteligentnymi ramionami wykonującymi w kółko te same ruchy. Robotics and AI Institute uderza w ten problem z dwóch stron: budując hardware taki jak AthenaZero, zdolny do dynamicznej interakcji, oraz rozwijając modele AI i uczenia przez wzmacnianie (reinforcement learning), które pozwolą nad tym sprzętem zapanować. Tworząc system od podstaw zaprojektowany pod kontrolę opartą na uczeniu maszynowym, RAI robi milowy krok w stronę „uniwersalnego manipulatora” o możliwościach bliskich ludzkim. To właśnie tego typu badania podstawowe mogą ostatecznie pozwolić robotom opuścić bezpieczne klatki hal produkcyjnych i wejść w nieprzewidywalny, prawdziwy świat.
