Китайская компания MindOne Robotics представила платформу управления роботами, которая позволяет машинам разного типа выполнять общие задачи под контролем единой модели искусственного интеллекта. Как сообщает Humanoids Daily, разработка получила название Mind-0 и уже была продемонстрирована на примере совместной работы человекоподобных роботов и стационарных роботизированных комплексов с двумя манипуляторами.
Во время испытаний роботы выполняли полный логистический цикл: находили коробки, переносили их, упаковывали и запечатывали. Несмотря на различия в конструкции и возможностях, все устройства работали под управлением одной базовой ИИ-системы.
Один «мозг» для разных машин
Одна из главных проблем современной робототехники заключается в том, что программное обеспечение обычно создается под конкретную модель робота. При переносе на другую платформу систему приходится дорабатывать или переобучать.
В MindOne решили разделить интеллект робота на два уровня. Верхний отвечает за восприятие окружающей среды, планирование действий и принятие решений. Нижний преобразует эти команды в движения, учитывая особенности конкретной машины — количество суставов, размеры, балансировку и другие параметры.
Такой подход позволяет использовать одну и ту же модель искусственного интеллекта на роботах разных типов без создания отдельных алгоритмов для каждого устройства.
Вместо роботов учили людей
Еще одна особенность проекта связана с обучением нейросети. Большинство подобных систем получают данные от операторов, которые напрямую управляют роботами. По мнению разработчиков, такой метод ограничивает качество обучения, поскольку человек вынужден подстраиваться под возможности машины.
В случае Mind-0 использовались данные о движениях самих людей. Для их сбора применялись системы захвата движений всего тела, носимые устройства и камеры, закрепленные на человеке. Затем специальный программный конвейер переводил эти данные в формат, понятный роботам.
Разработчики считают, что такой способ позволяет сохранить естественные стратегии решения задач и делает поведение машин более гибким.
Как удалось повысить точность
Переход от компьютерной симуляции к реальному миру остается одной из самых сложных задач робототехники. Робот, отлично работающий в виртуальной среде, нередко сталкивается с проблемами после запуска на реальном оборудовании.
Для решения этой проблемы компания разработала систему компенсации производительности. Она использует небольшой объем данных, собранных уже после установки робота, и корректирует работу алгоритмов с учетом реальных условий.
По данным MindOne, на гуманоидной платформе Unitree G1 это позволило добиться точности манипуляций менее одного сантиметра.
Также в систему встроен механизм, который учитывает задержки, возникающие при работе датчиков, вычислительных блоков и приводов. Искусственный интеллект постоянно получает обратную связь от робота и корректирует свои действия в режиме реального времени, чтобы выполнение задач не отставало от плана.
Шаг к универсальному роботизированному интеллекту
Компания MindOne Robotics была основана в Шэньчжэне в 2025 году. Сейчас она рассматривает свою платформу как основу для создания универсального искусственного интеллекта, который сможет работать на самых разных роботизированных системах без глубокой адаптации под каждую из них.
В будущем разработчики планируют расширять наборы данных, собранных с участием людей, и применять технологию не только на гуманоидных роботах, но и на других мобильных и стационарных платформах. Если такой подход окажется успешным, роботам разных типов больше не потребуется собственный «мозг» — они смогут использовать общую интеллектуальную систему для совместной работы.
Китай представил первый в мире робот-унитаз
Новый робот функционирует не по командам, а по поставленным целям: видео
Подписывайтесь и читайте «Науку» в MAX