Південнокорейський стартап RLWRLD розробляє унікальну технологію навчання штучного інтелекту, що дозволяє гуманоїдним роботам переймати у людей складні фізичні навички. Пілотні випробування вже тривають у п'ятизіркових готелях Сеула.
Поки весь світ захоплений обговоренням можливостей генеративних нейромереж, південнокорейські інженери працюють над не менш амбітним викликом — навчанням роботів рутинній фізичній праці на рівні професіонала. Головна концепція стартапу RLWRLD базується на тренуванні ШІ не у віртуальних симуляціях, а за допомогою реального людського досвіду.
Працівники готелів стають «вчителями» машин
Місцем для проведення пілотного проєкту став знаменитий Lotte Hotel Seoul — один із найбільш елітних готелів столиці Південної Кореї. Його звичайні співробітники — від покоївок до кухонних помічників та працівників сервісу — виступили в ролі «донорів» даних для систем штучного інтелекту.
На перший погляд суть експерименту видається простою, проте її технологічна реалізація є надзвичайно складною. Персонал готелю використовує спеціальне обладнання для запису: камери фіксуються на голові, грудях та руках.
Після цього вони виконують свої звичні щоденні обов'язки — складають серветки певним способом, начищають столові прилади, переносять товари зі складу чи акуратно розставляють продукцію на вітринах.
Кожна з цих маніпуляцій фіксується до найменших дрібниць, аби згодом ШІ зміг відтворити їх із притаманною людині точністю.
VR-гарнітури та «розумні» рукавички: як збираються дані
Для того щоб нейромережа навчилася по-справжньому «розуміти» людську механіку, інженери RLWRLD застосовують цілий арсенал передових технологій. Окрім натільних камер, у процесі збору даних використовуються:
- VR-гарнітури — вони відстежують положення тіла в просторі та напрямок погляду, допомагаючи ШІ збагнути, на чому людина зосереджує увагу під час роботи.
- Спеціальні рукавички з датчиками — вони фіксують мікрорухи пальців та кистей, записуючи точне розташування суглобів і кути згину рук.
- Сенсори сили захоплення — визначають, із яким зусиллям людина тримає той чи інший предмет, аби робот не розчавив тендітну річ або, навпаки, не впустив важку.
Уся отримана інформація формує величезні масиви даних — датасети, на яких і базуватиметься навчання штучного інтелекту. Фактично робот «переглядає» тисячі годин відео, «відчуває» тисячі рухів і запам'ятовує сотні нюансів, що відрізняють майстерного фахівця від новачка.
Чому основну увагу приділено моториці рук?
Розробники з RLWRLD переконані: саме точна мікромоторика рук наразі є найбільш критичним місцем у сучасній робототехніці. Навчити машину пересуватися складом чи коридорами готелю — завдання, яке вже має певне рішення.
Однак змусити робота філігранно скласти серветку, витерти прилад до блиску чи обережно перенести крихкий об'єкт — це справжній технологічний виклик.
У компанії наголошують, що здатність машини акуратно брати, надійно тримати та точно маніпулювати предметами стане вирішальним фактором для їхнього масового впровадження. Без досконалої моторики рук гуманоїдні роботи залишатимуться лише дорогими іграшками для технологічних виставок.
Де працюватимуть такі роботи?
Потенціал технології від RLWRLD сягає далеко за межі готельної сфери. У майбутньому роботи, навчені на базі людського досвіду, зможуть знайти застосування:
- На складах та виробництвах — для виконання точного збирання, сортування делікатних товарів та пакування.
- У готелях та ресторанах — для сервірування столів, прибирання номерів та допомоги на кухні.
- У приватному секторі — для допомоги в домашньому господарстві, догляду за літніми людьми та виконання рутинних побутових справ.
Що це означає для індустрії?
Проєкт RLWRLD знаменує собою важливу зміну парадигми в навчанні роботів. Якщо раніше інженери намагалися програмно описати кожну дію через складні алгоритми та формули, то тепер ШІ вчиться безпосередньо у людей, копіюючи не лише результат, а й сам процес виконання задачі з усіма деталями.
Цей підхід обіцяє скоротити роки розробок і перетворити роботів на справді корисних помічників у повсякденному житті. Питання полягає лише в тому, як швидко технологія зможе вийти за межі експериментів у п'ятизіркових готелях і стати доступною для широкого ринку.
