Unitree מפתחת מערכת שתאפשר לרובוטים הומנואידים לשפר את עצמם
יצרנית הרובוטים הסינית Unitree חשפה את "Unitree Rehearsal", לולאת משוב שבה רובוטים הומנואידים כותבים קוד, מריצים סימולציות ומשפרים את הביצועים שלהם בעולם האמיתי בלי התערבות אדם. מייסד החברה, וואנג שינגשינג, הציג את הפרויקט בכנס בנושא בינה מלאכותית פיזית (physical AI) בהאנגג'ואו. היוזמה משתלבת במגמה רחבה בתעשייה של מערכות AI שמשפרות את עצמן.
חברת הרובוטיקה הסינית Unitree מפתחת מערכת שמיועדת לאפשר לרובוטים הומנואידים, כלומר רובוטים בעלי מבנה גוף דמוי אדם, להשתפר בכוחות עצמם. לפי דיווח ב-South China Morning Post, החברה בונה לולאת משוב שהיא מכנה "מתפתחת מעצמה" (self-evolving). בלולאה הזאת הרובוט כותב קוד, מריץ סימולציות ומשפר את הביצועים שלו בעולם האמיתי באופן עצמאי.
"Unitree Rehearsal"
את הפרויקט, שנקרא "Unitree Rehearsal", חשף מייסד החברה וואנג שינגשינג ביום חמישי, בכנס בנושא בינה מלאכותית פיזית (physical AI) שהחברה ערכה בהאנגג'ואו. בינה מלאכותית פיזית היא המונח שהתעשייה משתמשת בו לבינה מלאכותית שפועלת בעולם הפיזי דרך רובוטים, ולא רק על מסך. וואנג כינה את הפרויקט היוזמה החשובה ביותר של החברה.
השם "Rehearsal" (חזרה, כמו חזרה לפני הופעה) מתאר ככל הנראה את הרעיון המרכזי: הרובוט "מתאמן" על משימה בסביבה וירטואלית לפני שהוא מבצע אותה בפועל. כך זה אמור לעבוד: הרובוט מנסח בעצמו קוד שמגדיר איך לבצע פעולה, בודק אותו בסימולציה, ואז מיישם את מה שלמד בעולם הפיזי. התוצאות בשטח משמשות בסיס לסבב השיפור הבא.
למה סימולציה?
אימון רובוטים בעולם האמיתי איטי, יקר ולעיתים מסוכן. רובוט שלומד ללכת או להרים חפצים עלול ליפול, להישבר או לפגוע בסביבה. לכן חברות רובוטיקה רבות נשענות על סימולציות שבהן אפשר להריץ אלפי ניסיונות במהירות ובזול. האתגר המוכר בתחום הוא המעבר מהסימולציה למציאות: מה שעובד בעולם וירטואלי לא תמיד עובד כשיש חיכוך, משקל לא צפוי או משטח לא אחיד. לולאה שמחברת בין השניים ומתקנת את עצמה לפי מה שקורה בשטח מנסה ככל הנראה לצמצם את הפער הזה.
חלק ממגמה רחבה
לפי הדיווח, המהלך של Unitree משקף מגמה רחבה בתעשייה של פיתוח AI שמשפר את עצמו. בשנים האחרונות חברות AI מובילות עוסקות ברעיון שמודלים יוכלו לכתוב קוד, לבדוק את התוצאות ולשפר את עצמם, ובכך להאיץ את קצב הפיתוח. Unitree מנסה ליישם את העיקרון הזה לא רק על תוכנה, אלא על גוף פיזי שפועל בעולם.
המשמעות
אם המערכת תעבוד כמתואר, המשמעות עשויה להיות קיצור משמעותי של הזמן שנדרש כדי ללמד רובוט מיומנות חדשה, והפחתה של התלות במהנדסים שכותבים ומכווננים כל התנהגות ידנית. כרגע מדובר בפרויקט בפיתוח, ובחומרים שפורסמו לא נמסרו לוח זמנים או נתוני ביצועים. לכן קשה להעריך באיזו מידה הלולאה אכן פועלת באופן אוטונומי.
ההכרזה מצטרפת גם לתחרות הגוברת בשוק הרובוטים ההומנואידים, שבה חברות סיניות ממלאות תפקיד בולט. ההחלטה של Unitree להציג את הפרויקט כיוזמה המרכזית שלה מעידה ככל הנראה על כך שהחברה רואה ביכולת למידה עצמית את היתרון התחרותי הבא, ולא רק בחומרה.