Południowokoreański startup RLWRLD opracowuje unikalną technologię szkolenia sztucznej inteligencji, która pozwala robotom humanoidalnym przejmować od ludzi złożone umiejętności fizyczne. Testy pilotażowe trwają już w pięciogwiazdkowych hotelach w Seulu.
Podczas gdy cały świat debatuje nad możliwościami generatywnych sieci neuronowych, inżynierowie z Korei Południowej mierzą się z niemniej ambitnym wyzwaniem – chcą nauczyć roboty wykonywania rutynowej pracy fizycznej na poziomie wykwalifikowanego pracownika. Kluczowa idea startupu RLWRLD polega na szkoleniu AI nie w symulacjach, lecz w oparciu o realne ludzkie doświadczenia.
Pracownicy hoteli stają się „nauczycielami” maszyn
Projekt pilotażowy został uruchomiony w słynnym Lotte Hotel Seoul – jednym z najbardziej prestiżowych obiektów w stolicy Korei Południowej. Szeregowi pracownicy hotelu – pokojówki, pomocnicy kuchenni czy pracownicy serwisu – stali się „dawcami” danych dla sztucznej inteligencji.
Założenia eksperymentu wydają się proste na pierwszy rzut oka, jednak pod względem technologicznym jest on niezwykle skomplikowany. Pracownicy hotelu zakładają specjalne urządzenia rejestrujące: kamery są mocowane na głowie, klatce piersiowej i ramionach. Następnie wykonują oni swoje standardowe, codzienne obowiązki – składają serwetki w określony sposób, polerują sztućce, przenoszą towary z magazynu czy starannie układają produkty na witrynach.
Wszystkie te czynności są rejestrowane w najdrobniejszych szczegółach, aby sztuczna inteligencja mogła je później odtworzyć z ludzką precyzją.
Gogle VR i „inteligentne” rękawice: jak zbierane są dane
Aby sieć neuronowa mogła naprawdę „zrozumieć” ludzkie ruchy, inżynierowie z RLWRLD wykorzystują cały arsenał nowoczesnych technologii. Oprócz kamer nadoobistych, w procesie gromadzenia danych wykorzystywane są:
- Gogle VR – rejestrują one położenie ciała w przestrzeni oraz kierunek wzroku, pomagając AI zrozumieć, na czym człowiek skupia uwagę podczas wykonywania zadania.
- Specjalne rękawice z czujnikami – śledzą one mikroruchy palców i dłoni, rejestrując dokładne położenie stawów oraz kąty zgięcia rąk.
- Czujniki siły chwytu – mierzą, z jaką siłą człowiek trzyma dany przedmiot, aby robot nie zniweczył delikatnego obiektu lub nie upuścił ciężkiego przedmiotu.
Wszystkie te informacje tworzą potężne zbiory danych – zestawy danych, na których uczyć się będzie sztuczna inteligencja. W praktyce robot „ogląda” tysiące godzin nagrań, „czuje” tysiące ruchów i zapamiętuje setki niuansów, które odróżniają profesjonalistę od nowicjusza.
Dlaczego główny nacisk kładzie się na motorykę rąk?
Twórcy z RLWRLD są przekonani, że to właśnie mała i precyzyjna motoryka rąk stanowi obecnie największe wąskie gardło robotyki. Nauczenie robota poruszania się po magazynie czy hotelowym korytarzu jest zadaniem w dużej mierze rozwiązanym. Jednak zmuszenie maszyny do starannego złożenia serwetki, wypolerowania sztućców na błysk czy ostrożnego przeniesienia kruchego przedmiotu to prawdziwe wyzwanie.
Firma podkreśla, że zdolność robota do delikatnego chwytania, pewnego trzymania i precyzyjnego przemieszczania przedmiotów będzie kluczowym czynnikiem ich masowego wdrożenia. Bez dopracowanej motoryki rąk roboty humanoidalne pozostaną jedynie drogimi zabawkami prezentowanymi na wystawach technologicznych.
Gdzie takie roboty znajdą zatrudnienie?
Obszar zastosowań technologii tworzonej przez RLWRLD wykracza daleko poza branżę hotelarską. W perspektywie roboty przeszkolone na ludzkich doświadczeniach będą mogły pracować:
- W magazynach i zakładach produkcyjnych – wykonując precyzyjny montaż, sortowanie kruchych towarów czy pakowanie.
- W hotelach i restauracjach – przygotowując nakrycia stołów, sprzątając pokoje czy pomagając w kuchni.
- W sektorze prywatnym – pomagając w domu, opiekując się osobami starszymi i wykonując rutynowe zadania domowe.
Co to oznacza dla branży?
Projekt RLWRLD demonstruje istotną zmianę w podejściu do szkolenia robotów. O ile wcześniej inżynierowie starali się zaprogramować każdą czynność maszyny za pomocą skomplikowanych algorytmów i formuł, o tyle teraz AI uczy się bezpośrednio od ludzi, kopiując nie tylko efekt końcowy, ale sam proces wykonywania zadania wraz ze wszystkimi jego niuansami.
Takie podejście daje nadzieję na skrócenie lat prac rozwojowych i uczynienie robotów prawdziwie pomocnymi asystentami w codziennym życiu. Pytaniem pozostaje jedynie to, jak szybko technologia zdoła wyjść poza ramy eksperymentów w pięciogwiazdkowych hotelach i stać się dostępna dla masowego rynku.
