Dezvoltarea roboților umanoizi a fost mult timp limitată de rigiditatea algoritmilor clasici de control și de dificultatea adaptării din medii simulate la realitate. Însă Adam, un nou robot creat de echipa chineză PNDbotics, a reușit să depășească aceste obstacole utilizând un algoritm avansat de învățare prin întărire (Reinforcement Learning – RL), permițându-i o deplasare naturală, asemănătoare celei umane.
Învățarea prin întărire, cheia mobilității adaptative la roboții umanoizi
Spre deosebire de roboții controlați de algoritmi tradiționali, precum Model Predictive Control, eficienți doar în condiții predictibile, Adam se descurcă în medii variabile. Această abilitate se bazează pe învățarea directă prin interacțiune cu mediul, folosind o combinație de algoritmi avansați de învățare profundă prin întărire (Deep RL) și învățare prin imitare. Pentru antrenament, cercetătorii au utilizat date din simulări complexe, dar și capturări de mișcări, elaborate pentru morfologia robotului.
Adam este echipat cu actuatori performanți, remarcându-se cei de la nivelul picioarelor, capabili să genereze cupluri de până la 360 Nm. Acești actuatori oferă un nivel înalt de sensibilitate și precizie, esențiale pentru o deplasare stabilă pe terenuri accidentate. Brațele robotului dispun de cinci grade de libertate, iar trunchiul, cu un design biomimetic, are trei grade de mobilitate, contribuind la o postură și coordonare apropiată de cea umană.
Un design modular pentru eficiență și adaptare
Un alt avantaj al robotului este arhitectura sa modulară. Această structură permite nu doar reparații și modificări mai ușoare, ci și un control integrat al întregului corp. Adam este echipat cu o unitate de procesare bazată pe un procesor Intel i7 și o rețea PDN în timp real, ceea ce-l face capabil să reacționeze rapid și precis la schimbările mediului.
Deși momentan se concentrează pe mișcare fără sisteme vizuale active, Adam este compatibil cu sisteme de vedere și manipulare, deschizând perspective în diverse aplicații: acțiuni în medii periculoase, asistență socială sau logistică. Modelul său de bază, Adam Lite, are o înălțime de 1,6 metri și o greutate de 60 de kilograme, fiind suficient de robust pentru aplicații practice, dar și suficient de ușor pentru manevrare și transport.
Un element crucial în dezvoltarea sa a fost calibrarea datelor de mișcare. Echipa PNDbotics a integrat resurse publice cu date proprii, obținute prin tehnici avansate de captură a mișcării, pentru a ajusta precizia mișcărilor robotului. Astfel, Adam menține echilibrul și ritmul mersului chiar și pe terenuri instabile, păstrându-și aspectul natural.
Un pas înainte în robotica umanoidă
Aplicarea învățării prin întărire la un robot umanoid complex este o realizare importantă. Costurile ridicate, dificultățile tehnice și provocările transferului de cunoștințe din simulări în lumea reală au limitat progresul în acest domeniu. Totuși, Adam demonstrează că abordarea bazată pe RL nu doar că funcționează, dar poate conduce la rezultate remarcabile.
Mișcarea lui Adam nu este doar stabilă, ci și fluidă, cu o coordonare lină a articulațiilor, ceea ce reduce uzura mecanică și optimizează consumul energetic. Astfel, robotul are o autonomie mai mare și o durată de viață crescută, făcându-l o soluție viabilă pentru aplicații comerciale sau industriale.
Această evoluție marchează o schimbare importantă în robotică: de la mașini rigide la entități adaptative, capabile de învățare și perfecționare continuă. Cu Adam, China nu doar că demonstrează o capacitate tehnologică remarcabilă, ci și deschide un nou drum către roboți care pot colabora cu oamenii în diverse contexte.
Viitorul roboților umanoizi pare mai aproape. Și dacă Adam este doar începutul, evoluțiile viitoare ar putea fi și mai impresionante. V-ați imaginat vreodată să lucrați alături de un coleg robot care învață continuu?
