Bộ não robot hình người của Boston Dynamics thích nghi như thế nào với việc di chuyển trong nhà máy

Boston Dynamics đã tiết lộ những hiểu biết chi tiết về phần mềm điều khiển robot hình người thế hệ tiếp theo của mình, Atlas, tập trung vào việc ứng dụng trong các môi trường nhà máy linh hoạt và thực tế. Khác với tự động hóa truyền thống dựa trên các chuyển động được lập trình thủ công, Atlas sử dụng các phương pháp dựa trên học tập—chẳng hạn như trình diễn, phản hồi và tinh chỉnh—để thích nghi với tính không thể đoán trước của các sàn sản xuất hiện đại. Cách tiếp cận này nhằm vượt qua các hạn chế về kinh tế và thời gian của tự động hóa truyền thống, vốn thường yêu cầu các máy móc đắt đỏ, chuyên biệt cho từng nhiệm vụ và mất nhiều năm để phát triển. Thay vào đó, Boston Dynamics hình dung một robot hình người có thể lập trình lại, nhanh chóng được triển khai lại cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, đặc biệt trong các môi trường phức tạp như các nhà máy ô tô sản xuất nhiều mẫu xe với nhiều biến thể linh kiện. Để xây dựng trí thông minh cho Atlas, Boston Dynamics sử dụng một chiến lược kết hợp ba phương pháp song song: điều khiển từ xa qua thực tế ảo để thu thập dữ liệu huấn luyện chính xác, học tăng cường trong mô phỏng để luyện tập hàng triệu chuyển động, và học dựa trên quan sát lâu dài, nơi robot phát triển trực giác vật lý bằng cách quan sát con người. Công ty từ chối sử dụng một mô hình AI đầu-cuối duy nhất, thay vào đó chọn một cấu trúc phân lớp.