В своей еженедельной подборке Video Friday журнал IEEE Spectrum выделяет несколько недавних работ в области робототехники, включая модель GEN-1.5 от Generalist, которая, как утверждается, обучается новой физической задаче за несколько секунд на основе единственного примера. Другие представленные проекты касаются полёта дронов, строительной техники, брахиации и нового интерфейса взаимодействия между человеком и роботом.
Обучение на основе одного примера
Generalist представляет GEN-1.5 как свою последнюю фундаментальную модель для роботов, то есть модель общего искусственного интеллекта, предназначенную для управления физическими машинами. По словам компании, она может обучиться новой задаче за несколько секунд на основе единственного примера, без обновления параметров или тонкой настройки (fine-tuning). В упомянутом сообщении блога также говорится о способностях к обучению на основе нескольких примеров и к физическому обобщению в режиме zero-shot, то есть без предварительных примеров для задачи.
Generalist уточняет, что задачи остаются простыми и кратковременными. Компания считает, что это первая известная модель, демонстрирующая в крупном масштабе обучение физическим навыкам на основе одного или нескольких примеров, и видит в этом «значительный шаг» к своей миссии по созданию общего интеллекта для физического мира. Однако авторы подборки отмечают, что для нескольких из этих демонстраций в сообщении блога нельзя утверждать об отсутствии релевантных обучающих данных иначе как «насколько нам известно».
Дроны, стройки и роботизированные манипуляторы
Проект, возникший в результате сотрудничества группы AIMS из Гонконгского политехнического университета и лаборатории DRAGON Токийского университета, предлагает то, что его авторы описывают как первую основу для оптимизации траекторий, основанную на последовательном выпуклом программировании — математическом расчёте оптимизации — для обобщённых мультироторов, будь то обычные или всенаправленные. Исследователи объясняют, что задались вопросом, «насколько далеко может зайти аналитическая модель, основанная на первых принципах», вместо того чтобы обучать поведению на основе данных.
Что касается строительных площадок, компания Gravis Robotics предлагает Gravis Rack — комплект для модернизации, превращающий серийные гидравлические машины в роботов. Камеры, лидар (лазерный датчик обнаружения) и бортовой компьютер позволяют машине воспринимать окружающую среду, в то время как управление на основе обучения позволяет ей работать близко к своим пределам, выполняя полные и быстрые циклы.
Исследователи из EVARL также представили подход обучения с подкреплением, WGRL, для брахиации — способа передвижения, заключающегося в раскачивании от перекладины к перекладине. По их словам, изученная политика управления работала на трассах с различной высотой, расстоянием и ориентацией перекладин в симуляционных экспериментах, а их полноразмерный двурукий робот преодолел четыре последовательные перекладины в реальном мире. Наконец, работа TS-Robotics использует датчики крутящего момента в сочленениях стандартных коботов: пассивная пластина из оргстекла, закреплённая на фланце робота, превращает его в интерфейс для рукописного ввода.
Календарь событий
Саммит Humanoids Summit Seoul пройдёт 22–23 сентября 2026 года в Сеуле, за ним последует конференция IROS 2026 — с 27 сентября по 1 октября 2026 года в Питтсбурге. Конференция CoRL 2026 состоится 9–12 ноября 2026 года в Остине.
