На видео видно, как андроид перемещает крышки двигателя между контейнерами поставщика и специальной тележкой для сборки. Ему дают список с указанием, что и куда перемещать, и он сам справляется с задачей.
Atlas использует технологии компьютерного зрения, чтобы распознавать объекты вокруг и находить нужные контейнеры . Робот-гуманоид применяет особый метод захвата и постоянно контролирует положение предметов, чтобы аккуратно всё выполнить.
Что особенно впечатляет — движения робота не задаются заранее и не управляются оператором. Все действия он выполняет самостоятельно в режиме реального времени. Atlas умеет реагировать на изменения в окружающей среде (например, если что-то рядом движется) и на ошибки (например, если крышка не установилась, или робот случайно споткнулся или столкнулся с объектом). Для этого он использует зрение, датчики силы и внутренние сенсоры.
А ещё он прикольно вертит головой и телом — у него получаются такие необычные развороты!
Помните, мы пару дней назад прощались с Атласом, старым, гидравлическим, тем самым который прыгать умел, и всякую дичь на видосиках вытворял? А вот и первое видео по новому, электрическому Атласу подвезли.
Сингапурская компания Fourier Intelligence опубликовала видео, демонстрирующее по меньшей мере дюжину роботов-гуманоидов GR-1, которые должны быть доставлены клиентам в этом году.
Эти роботы оснащены мощными приводами тазобедренного сустава с крутящим моментом 300 Нм. С помощью них GR-1 поднимает 50 кг. Робот ростом 1,64 м. весит 55 кг.
GR-1 предназначен для работы в качестве помощника по уходу и терапии для пожилых людей. Он вряд ли поднимет с пола 50-килограммовые коробки, но, вероятно, сможет помочь пациенту встать с кровати, туалета или инвалидной коляски благодаря большим фиолетовым ручкам на бедрах.
Fourier планирует отгрузить 100 единиц к концу года. Однако это не будут полнофункциональные интеллектуальные роботы. Это будут аппаратно-программные платформы с базовыми возможностями. Fourier отправит их в основном в научно-исследовательские лаборатории, где специалисты попытаются сделать GR-1 пригодным для практического использования.
В новом видео Fourier демонстрирует, что построила как минимум 12 полноценных гуманоидов, готовых к отправке.
Их возможности, по всей видимости, весьма ограничены. В видеоролике камера движется более динамично, чем сами роботы. Гуманоиды лишь слабо двигают пальцами, машут руками, выполняют некоторые незначительные удары в воздух, делают небольшие приседания, поворачиваются в талии и ходят немного неуклюже.
Так что увы, но в танцевальном поединке с Atlas от Boston Dynamics они, скорее всего, проиграют.
Кажется, что команда робототехников Tesla движется с типичным для ее генерального директора чувством маниакальной срочности. Прошло чуть больше двух лет с тех пор, как Маск впервые объявил, что компания начинает работу над андроидами. За это время Tesla показала функциональные прототипы, а к марту 2023 года у компании был совершенно новый робот Optimus, который демонстрировал впечатляющие возможности. И всего десять месяцев спустя Маск представил новую модель — Optimus Gen 2.
Optimus Gen 2 — это впечатляющий новый робот, а темпы его разработки впечатлят любого, однако Tesla по-прежнему значительно отстает от Boston Dynamics и ее робота Atlas с точки зрения атлетизма и возможностей.
Концептуальный робот Lenovo AI Workmate поможет с решением офисных задач, а его «начинке» позавидуют многие компьютеры.
Робот-помощник Lenovo AI Workmate сочетает в себе умилительный дизайн и широкий набор возможностей для выполнения офисных задач.
Lenovo привезла на MWC 2026 немало интересных продуктов, но больше всех среди них выделяется очень необычный робот-помощник AI Workmate, внешне напоминающий шар с глазками.
Робот Lenovo AI Workmate создан для бизнеса
Новый робот-помощник Lenovo внешне напоминает настольную лампу на подставке с шарниром. Но на ее конце находится не плафон, а необычный шар с глазками. Выглядит такая конструкция максимально умилительно, но на деле робот больше «заточен» не на домашнее использование, а на выполнение офисных задач.
В самой Lenovo описывают его как устройство «для практических бизнес-задач, таких как сканирование и обобщение документов, систематизация заметок и помощь в создании презентаций и другого рабочего контента». При этом сам гаджет оснащается парой 5-Мп камер и, очевидно, может работать в качестве веб-камеры и записывать видео.
Показанный на MWC 2026 робот-помощник Lenovo AI Workmate – это всего лишь концепт, призванный показать возможности и общее направление развития Lenovo. О его серийном производстве пока не идет и речи.
Что еще интересного в Lenovo AI Workmate
Но Lenovo AI Workmate – это не просто роботизированный помощник для базовых офисных задач. И, в теории, он сможет стать интересной, пусть и не совсем практичной альтернативой настольному компьютеру. Ведь устройство может похвастаться достаточно серьезной «начинкой» с процессором Intel Core Ultra Series 3, сразу 64 Гбайт быстрой оперативной памяти LPDDR5X-5533 и твердотельным накопителем NVMe объемом 1 Тбайт.
В нем предусмотрен проектор, способный проецировать изображение с диагональю до 40 дюймов, разрешением 1080p и световым потоком до 200 люмен. А помимо этого у гаджета имеются 5,4-дюймовый LCD-дисплей с разрешением 480x480 пикселей, четыре микрофона, пара динамиков и поддержка Wi-Fi 7 и Bluetooth 5.4.
«LimX Dynamics фокусируется на разработке алгоритмов управления движением, используя General AI (искусственный интеллект общего назначения) для раскрытия мощного обобщения гуманоидных роботов как оптимального физического воплощения AGI (общего искусственного интеллекта)», — указано в заявлении компании.
Такая вот ирония: при всей любви японцев к природе, Япония остается в числе немногих стран, продолжающих забивать морских млекопитающих. Если вы впечатлительный человек, не читайте эту статью дальше. Всем остальным обещаю, что чтение поможет лучше разобраться в этом странном вопросе, и в конце вы узнаете хорошую новость.
Новое судно больше, быстроходнее и современнее предшественника – Nisshin Maru плавал 30 лет и был списан в 2020 г.
При длине около 116 м, оно имеет водоизмещение 9300 тонн и может принять в холодильники на борту 2000 т продуктов китового промысла. Kangei Maru также оснащен собственной беспилотной авиацией: разведывательные дроны ведут поиск китов в радиусе около 40 км от судна.
Разделочная палуба имеет размер с 2 баскетбольных площадки. Здесь от туши будут отделять ворвань (китовый жир), после чего ее разделывают на части.
Коммерческая добыча китов была запрещена в 1986 г., когда выживание многих видов оказалось под угрозой. Лишь две страны из числа китобоев не поддержали международную конвенцию – Норвегия и Исландия.
По слипу можно втащить из воды тушу кита длиной до 26 м.
Япония поначалу подчинилась общему запрету, но продолжила вести охоту тайно под предлогом вылова морских млекопитающих в научных целях. В 2018-м власти страны предложили вновь разрешить китобойный промысел, получили отказ и после этого вышли из международного договора.
С тех пор страна ведет промысел – преимущественно в своих внутренних водах, где она вправе распоряжаться природными ресурсами по своему усмотрению. Однако экоактивисты замечали, что японские китобои не чураются и охоты в международных водах.
В наше время ее законы разрешают охоту на три вида китов: сейвалы, минкеты и киты Брайда – все три находятся под угрозой исчезновения. Правительство страны рассматривает возможность разрешить также охоту на финвалов, второй крупнейший вид китов после синего кита.
Кроме Японии, охота на китов по-прежнему разрешена в Норвегии и Исландии. Последняя недавно заявила, что с 2024 г. прекращает добычу из-за падения спроса на китовое мясо.
Естественно, японские китобои испытывают огромное давление со стороны местных и иностранных экоактивистов, экологов, ученых и многих других организаций и групп людей, стремящихся сохранить и возродить популяцию китов.
Столь же естественно, что они как-то аргументируют свой отказ последовать международным нормам. Иронично, но владелец судна, китобойная компания Kyodo Senpaku, уверяет, что... заботится об экологии. Киты находятся на вершине пищевой цепочки и конкурируют с человеком за еду, говорят они, поэтому для сохранения баланса в океане их число нужно держать под контролем, пишет CNN.
Да, и не забудьте, что мы убиваем китов гуманно, отмечают представители компании. Чаще всего кит погибает мгновенно. Иногда они мучаются, но мы быстро прекращаем мучения с помощью ружей.
Тот же репортаж приводит возражения ученых. Потребляя планктон, киты перерабатывают биомассу и делают ее пригодной для питания водорослей – таким образом, они вносят вклад в снижение количества углекислого газа в атмосфере и борьбу с глобальным потеплением.
В своей PR-кампании Kyodo Senpaku убеждает, что мясо китов полезно и предотвращает выпадение волос и рак. Вряд ли, замечают экологи, ведь мясо китов и дельфинов содержит много ртути.
Китобои апеллируют также к истории, называя промысел национальной традицией. На самом деле, вылов китов начался только в 1600-х гг., отмечают историки, а настоящего расцвета достиг уже в 20 веке. Так что не такая уж это давняя традиция.
Экологов больше всего настораживает параметр дальности Kengai Maru – до 13000 км, с автономностью 60 дней. Если охотиться только в территориальных водах Японии, такая дальность ни к чему, и защитники природы опасаются, что японцы вернутся к промыслу в Южном океане.
Представители Kyodo Senpaku уверяют, что плыть через пол-Земли ради охоты стало экономически невыгодно. Но продолжают вести наблюдения в водах близ Антарктиды.
В наши дни мясо морских млекопитающих превратилось в предмет роскоши, его покупают из прихоти, рассказал CNN профессон Нобухиро Кисигами из Национального музея этнологии. В наши дни в Японии потребляется от 1000 до 2000 т китовьего мяса в год. Для сравнения, в 1960-х эта цифра достигала 230 тысяч т.
Президент Kyodo Senpaku Хидеко Токоро общается с журналистами на мостике Kangei Maru.
Падает и потребление мяса дельфинов, а китовый жир ныне практически полностью вытеснен синтетическими и растительными жирами.
Молодое поколение нации больше не считает, что уничтожение китов является такой уж важной традицией. Не случайно в наши дни Япония получает больше прибыли от туристов, желающих наблюдать за китами, чем от продаж китового мяса, указывает Всемирный альянс китообразных (WCA).
Китобойный промысел в Японии сходит на нет естественным образом. Есть надежда, что век Kengai Maru окажется недолгим.
Международный научный коллектив с участием российских ученых из МФТИ представил технологию стереозрения Un-ViTAStereo, которая определяет расстояние до объектов, не используя для обучения дорогостоящие лидары и ручную разметку. Она точна даже там, где «слепнут» современные алгоритмы: перед гладкими стенами, в густой листве или тумане. Технология может применяться в том числе для безопасности беспилотных автомобилей и автономных роботов.
Как мы понимаем, насколько удален от нас предмет? Каждую секунду наш мозг сопоставляет два немного разных изображения – от левого и правого глаза – и на основе разницы между ними строит трехмерную карту мира.
Стереосистемы роботов и беспилотных автомобилей устроены подобной зрению человека. Только вместо глаз они используют камеры, а вместо мозга — алгоритмы. Но этот механизм срабатывает не везде. Например, при встрече с идеально белой стеной или зоной с повторяющимися узорами, алгоритму не хватает визуальных зацепок, чтобы верно сопоставить изображения. Могла бы помочь ручная разметка с правильным расстоянием до каждого объекта, но работать она будет только в ограниченном сценарии.
Новый фреймворк для обучения нейросетей, разработанный международной командой ученых, помогает преодолеть этот барьер. Они вводят в процесс обучения «наставника» — модель Depth Anything V2, которая умеет оценивать относительную глубину только с помощью «одного глаза» — одного изображения.
Depth Anything V2 не измеряет метры, но распознает тени, перспективу и перекрытия объектов и почти безошибочно определяет, что ближе, а что дальше. Алгоритм отбирает только те предсказания стереосистемы, которые согласуются с ее подсказками, и учит нейросеть повышать точность.
«Модель Depth Anything V2 постоянно передает подсказки стереосистеме. Например, "Я не знаю, на сколько метров эта машина ближе дерева, но она точно ближе, и граница между ними должна быть резкой" или "На этой стене, где нет контраста, глубина должна меняться плавно"», — пояснил Александр Дворкович, руководитель проекта Научно-технического центра телекоммуникаций МФТИ.
Система работает в три этапа. Сначала алгоритм оценки диспаратности (смещения) проверяет каждый пиксель, соответствуют ли его данные подсказкам «наставника», и помечает их зеленым (верно) и красным (ошибка) цветом. Затем функция потерь на основе локального ранжирования глубины ищет вокруг каждой красной точки несколько зеленых соседей. Подобно маякам, они задают границы и сдвигают красный пиксель на нужное место.
Наконец, алгоритм «Двойная функция потерь сглаживания диспаратности DDS» помогает построить контуры. Она убирает цифровой шум там, где «наставник» говорит, что цвет должен быть равномерным, и наоборот.
По словам разработчиков, систему уже протестировали на стандартных датасетах. Результат — превосходство Un-ViTAStereo среди аналогов на бенчмарке. Например, при тестировании беспилотников удалось снизить долю грубых ошибок до 5%. Это значит, что при движении автомобиль будет лучше понимать расстояние до объектов, в том числе до пешеходов.
Текущая версия Un-ViTAStereo — только начало. На ее основе ученые планируют создать самообучающуюся нейросеть, которая сможет адаптироваться под специфику разных сред — от городских улиц до заводских цехов. Также будут использоваться редкие, но точные измерения лидаров в качестве «супермаяков» для обучения, что еще больше повысит точность.
Комментарии