Человекоподобные роботы, акробаты и модели, учащиеся с одного показа: дайджест недели

На этой неделе в центре внимания снова оказались человекоподобные роботы — и вопрос, который всё чаще задают инженеры и наблюдатели, звучит так: нужны ли нам машины, превосходящие человека физически? Поводом стал очередной выпуск еженедельной подборки робототехнических видео, которую собирают энтузиасты из редакции профильного издания. Вместе с видео они традиционно публикуют календарь отраслевых событий на ближайшие месяцы: саммит по человекоподобным роботам в Сеуле пройдёт 22–23 сентября 2026 года, крупнейшая конференция по интеллектуальным роботам и системам IROS 2026 — с 27 сентября по 1 октября в Питтсбурге, а конференция по обучению роботов CoRL 2026 — 9–12 ноября в Остине.

Один из самых обсуждаемых роликов недели демонстрирует впечатляющие акробатические возможности четвероногого робота. Авторы подборки признают: зрелище очень эффектное, но вот с коммерческим применением пока неясно. В шутку предлагается вариант «высокоскоростной и смертельно опасной доставки посылок прямо в окна второго этажа» — ирония, которая хорошо отражает вечный разрыв между эффектной демонстрацией и реальной пользой.

Куда более серьёзный разговор идёт вокруг новой фундаментальной модели для роботов GEN-1.5. Люди умеют осваивать новое физическое действие буквально с одного-двух примеров, и разработчики утверждают, что их модель демонстрирует зачатки той же способности: она обучается новой задаче за секунды по единственному показу, без градиентных обновлений и дообучения. Модель показывает широкие возможности как при обучении по одному или нескольким примерам, так и при переносе навыка на незнакомые условия без всякой подготовки. Задачи пока простые и короткие, но авторы настаивают: это первая известная им модель, у которой обучение физическим навыкам по одному-двум примерам проявилось в масштабе. Сами разработчики, впрочем, добавляют оговорку: для многих задач, где «модель сама разобралась», в публикации можно честно написать лишь то, что релевантных данных в предобучении не было «насколько нам известно».

Есть в подборке и совсем неожиданные решения. BeanBot — робот, вдохновлённый мексиканскими прыгающими бобами, и, как отмечают авторы, этим всё сказано. Группа роботов-барабанщиков удостоилась отдельного комплимента от профессионального волынщика, который уверяет, что очень внимательно относится к раздражающему постукиванию в задних рядах оркестра, — и эти машины, по его словам, выступают на высшем уровне.

Отдельное направление — воздушные роботы. Исследователи задались вопросом: чего можно добиться не обучением поведения на данных, а аналитической моделью, построенной на первых принципах? В совместной работе группы AIMS Политехнического университета Гонконга и лаборатории DRAGON Токийского университета создана первая система оптимизации траекторий на основе последовательного выпуклого программирования для универсальных мультироторов — как обычных, так и всенаправленных платформ. А в Массачусетском технологическом институте придумали любопытный трюк: интерфейс, который обычно используют для обучения роботов, приспособили для обучения людей.

Тем временем Gravis Robotics предлагает превращать в роботов серийную строительную технику: комплект модернизации с камерами, лидаром и бортовыми вычислителями позволяет гидравлической машине видеть и понимать окружение, а управление на основе обучения даёт ей работать на пределе возможностей, быстрее и эффективнее перемещая грунт. Другие инженеры учат двуногого робота перемещаться по перекладинам: методика, построенная на обучении с подкреплением и путевых точках, позволила полноразмерному двухрукому роботу успешно преодолеть четыре перекладины подряд на реальном полигоне. Есть и совершенно приземлённые сюжеты — роботизированная сварка на судоверфях, автоматизация в сельском хозяйстве и домашние человекоподобные помощники, глядя на которых один из комментаторов признался, что застрял на первых пятнадцати секундах, представляя, что полезного сделает такой робот, если уронит стакан. Вспомнили в подборке и легендарного Shakey the Robot, которому, по мнению авторов, достаётся незаслуженно мало внимания. А ещё одна работа превращает обычного коллаборативного робота в интерфейс для рукописного ввода: к фланцу крепится пассивная прозрачная панель без электроники, а датчики моментов в суставах позволяют распознавать написанное от руки.