Figure увеличила выпуск человекоподобных роботов в 24 раза за четыре месяца
Американская компания Figure AI сообщила о резком увеличении темпов производства своих человекоподобных роботов. По данным компании, менее чем за 120 дней выпуск модели Figure 03 вырос с одного устройства в день до одного устройства в час — это означает 24-кратное увеличение производительности сборочной линии.
По словам разработчиков, на сегодняшний день выпущено уже более 350 роботов третьего поколения, а также свыше 9000 приводов различных типов, которые используются в конструкции гуманоидов.
Для автомобильной промышленности такие объёмы выглядят скромно, однако для рынка человекоподобных роботов это один из самых заметных производственных рывков за последние годы. Большинство компаний отрасли по-прежнему находятся на стадии исследований, демонстраций и ограниченных пилотных проектов.
В Figure считают, что отрасль вступает в новую фазу развития. Если раньше основное внимание привлекали видеоролики с роботами, которые танцуют, бегают или переносят предметы, то теперь борьба постепенно смещается в сторону массового производства, надёжности, управления парком машин и накопления данных для обучения ИИ.
Компания прямо связывает рост производства с развитием искусственного интеллекта. Каждый работающий робот собирает огромный объём информации о движениях, ошибках, окружающей среде и взаимодействии с объектами. Эти данные затем используются для улучшения алгоритмов управления и автономности.
Источник: Figure AIТакой подход создаёт эффект положительной обратной связи: чем больше роботов работает в реальном мире, тем больше данных получает компания; чем лучше становится ИИ, тем проще расширять масштабы внедрения;, а чем больше внедрение, тем быстрее накапливаются новые данные.
Для масштабирования производства Figure разработала собственное программное обеспечение, управляющее более чем 150 связанными между собой рабочими станциями. Одной из главных задач стала борьба с производственным браком и повышение качества комплектующих от поставщиков.
По данным компании, на заводе внедрено более 50 промежуточных этапов проверки качества и свыше 80 финальных тестов каждого робота. Дополнительно используются испытания аккумуляторов и burn-in-тесты, во время которых машины выполняют тысячи повторений приседаний, шагов, пробежек и движений руками для выявления скрытых дефектов.
Figure утверждает, что уровень успешного прохождения первичных проверок аккумуляторов достиг 99,3%, а общий показатель успешной сборки роботов уже превышает 80%.
Параллельно компания строит инфраструктуру, необходимую для управления большими группами роботов. Разработаны системы удалённого обновления программного обеспечения, диагностики неисправностей, управления сервисным обслуживанием и контроля всего парка устройств.
Этот аспект может оказаться не менее важным, чем сами роботы. Если традиционные промышленные манипуляторы работают в строго контролируемых условиях, то гуманоиды должны функционировать в складах, офисах, магазинах, на производствах и в будущем — даже в жилых домах. По мере роста количества таких машин их управление начинает всё больше напоминать эксплуатацию облачной ИТ-инфраструктуры.
Одновременно Figure рассказала о развитии своей ИИ-платформы Helix. Новый контроллер System 0 объединяет данные с камер и внутренних датчиков положения робота, позволяя ему увереннее передвигаться по лестницам и неровным поверхностям.
Особый интерес вызывает то, что обучение происходит полностью в симуляции с использованием методов обучения с подкреплением. После этого модели переносятся на реальные машины без дополнительной донастройки. Проблема переноса навыков из виртуального мира в физический считается одной из самых сложных задач современной робототехники.
Если такие методы окажутся действительно масштабируемыми, то это может заметно ускорить развитие всей отрасли. В этом случае ключевым фактором успеха станут уже не самые эффектные демонстрации роботов, а способность компаний быстро производить тысячи устройств, поддерживать их работу и постоянно улучшать их интеллект за счёт данных, полученных в реальном мире.
© iXBT
