Большинство современных гуманоидных роботов всё ещё нуждаются в постоянном контроле человека — особенно когда дело доходит до сложных, многоэтапных задач в реальной среде. Швейцарский стартап Flexion Robotics, основанный бывшими сотрудниками Nvidia, предлагает другой подход. Компания учит роботов базовым физическим навыкам, а высокоуровневая ИИ-система сама решает, когда и какой навык применить.
В результате робот может самостоятельно выполнить целую последовательность действий по одной общей команде.
Как работает система Flexion
Роботы сначала отрабатывают отдельные навыки в симуляции: открывание дверей, подъём по лестнице, перенос предметов. Эти «кирпичики» поведения затем объединяет верхнеуровневая ИИ-модель. Она обучается не на жёстких правилах, а на видео обычных человеческих действий. Модель понимает логику последовательности задач, а физическое исполнение берут на себя заранее обученные навыки робота.
В демонстрации робот получает одну инструкцию: забрать доставленную посылку, подняться по лестнице и на лифте, распаковать содержимое и разложить вещи по ящикам. Без прямого вмешательства человека он проходит все этапы, самостоятельно переключаясь между действиями в зависимости от контекста.
«Робот — это не главное. Главное — ИИ, который решает, что делать дальше», — подчёркивает сооснователь и CEO Никита Рудин (Nikita Rudin).
Система использует обучение с подкреплением (reinforcement learning) на всех уровнях — от высокоуровневого планирования до управления моторами. Это позволяет роботу совершенствовать как принятие решений, так и физическое исполнение.
Почему это важно
Большинство демонстраций гуманоидов сегодня — это, по сути, телеуправление. Стоит убрать «поводок», и робот часто теряется в незнакомой обстановке. Flexion стремится создать систему, которая работает автономно в реальных условиях.
Аналитики отмечают, что будущее робототехники — не в самом «железе», а в моделях ИИ, которые им управляют. По оценкам ABI Research, рынок «фундаментальных моделей» для роботов может достичь 150 миллиардов долларов к 2036 году.
Flexion работает с несколькими производителями гуманоидов и делает свою систему совместимой с разными платформами. Это важно, поскольку конструкции роботов сильно различаются.
Пока система демонстрирует впечатляющие результаты в контролируемых условиях. Основные вызовы — масштабирование, надёжность в полностью реальной среде и конкуренция. Тем не менее, подход Flexion может стать важным шагом к роботам, которые действительно способны заменить человека на рутинных, но многоэтапных задачах — от доставки до работы на складе или в офисе.
