Ранние роботы выполняли жёстко запрограммированные действия в контролируемых средах. Современные — обучаются через нейросети, адаптируясь к хаосу реального мира.
Как нейросети применяются в робототехнике:
Компьютерное зрение
- Распознавание объектов, людей, препятствий в реальном времени,
- Пример: робот-доставщик идентифицирует дверь квартиры по номеру.
Управление движением (locomotion)
- Нейросети обучаются балансу, ходьбе, бегу через симуляции и реальные пробы,
- Boston Dynamics использует глубокое обучение с подкреплением: робот получает «награду» за успешное действие.
Манипуляция объектами
- Захват хрупких или нестандартных предметов (яйцо, ваза, инструмент),
- ИИ анализирует форму, вес, текстуру и выбирает силу и угол захвата.
Взаимодействие с людьми
- Распознавание жестов, эмоций, речи,
- Адаптация поведения: «Этот человек нервничает — двигаюсь медленнее».
Самообучение в реальном времени
- Робот корректирует действия на основе обратной связи от сенсоров,
- Пример: если рука соскальзывает — ИИ мгновенно меняет хват.
Примеры:
- Tesla Optimus: использует нейросети автопилота Tesla для навигации,
- Figure 01: гуманоидный робот, который может вести диалог и выполнять задачи на складе,
- Amazon Robotics: роботы в складах обучаются оптимальным маршрутам.
