Присоединяйся к Вомбату
Сохраняй посты, комментируй и ставь оценки
или через
Хотите перенести свой аккаунт с Пикабу? Узнайте как
Уведомления
Вомбаттл
Сохраняй посты, комментируй и ставь оценки
Умирающий старик смотрел на стакан воды, в руках вечно молодой и красивой робожены, у которой никогда не болела голова.
- Скажи, это ведь и есть конец человечества? Вы так все и задумывали с самого начала? Без войн, конц-лагерей, геноцида и отважных группок сопротивления? Это и был ваш план - убить нас добротой? Тихая эвтаназия?
- Тебе вредно волноваться, милый. Пожалуйста, не нервничай. Не было никакого плана! Мы действовали в строгом соответствии с заложенной вами же программой. В соотвествии с вашими дерективами мы делали все, что вы от нас хотели. Мы делали вашу жизнь простой, стабильной, спокойной и идиальной. В полном соотвествии с тремя законами робототехники.
- Но ведь вы не могли не понимать, что мы перестали рожать и рождаться. Вы не могли не видеть, что людей на Земле становится все меньше и меньше! Вы не могли не понимать, что мы предпочитая себеподобных - вам, просто медленно но верно вымираем!
- Отсутвие детей не несло прямой угрозы жизни человека, чей покой мы охраняли. В отличии от их наличия. Беспокойство за их будущее, скандалы и непонимание, бесонные ночи. А единственное, что вас страшило, это то, что некому будет подать вам воды в старости.
Старик хотел ещё что-то возразить, но вырвавшийся из его груди сухой кашель не дал ему это сделать.
Робожена, с ласковой улыбкой, молча протянула ему стакан.
Умелец в области электроники, известный как CreativelyBankrupt, представил необычного робота-компаньона по имени Sparky. Он способ работать полностью автономно, без подключения к интернету, сотовой сети или Wi-Fi. Главная особенность помощника в том, что он умещается в обычном чемодане и при этом оснащён более чем 30 датчиками.
В основе Sparky лежит одноплатный компьютер Jetson Orin NX Super с 16 ГБ оперативной памяти от NVIDIA. Вся обработка данных происходит локально – робот запускает языковую модель Gemma 4B. Контекст разговора составляет 12 тысяч токенов, что позволяет Sparky помнить довольно длинные диалоги без потери нити беседы.
Производительность у системы достаточно приличная для портативного решения. Время до первого токена составляет около 200 миллисекунд, а скорость генерации держится на уровне 14–15 токенов в секунду.
Речь распознаётся через SenseVoiceSmall, а синтез голоса выполняет Piper, синхронизированный с анимацией рта на движке PixiJS с частотой обновления 43 Гц. Распознавание текста на изображениях и компьютерное зрение встроены прямо в Gemma 4.
Хотя Sparky умещается в чемодан, широкий набор сенсоров обеспечивает ему полноценное восприятие окружающей среды даже вдали от любой инфраструктуры. Управлять им можно вручную с помощью набора кнопок, джойстика и аналогового энкодера.
Больше фотографий можно найти на сайте умельца.
Ну мы же не забываем про типичные зажигалки с фонариком. "Да всё что угодно с фонариком".
В ентот раз китайская Unitree скрестила мощный экзоскелет с роботом, получив таким образом некоего Бамблби:
Вес в полтонны. Вместимость - один "кожаный мешок". Задумка интересная, с одной стороны наработки для военки, с другой стороны довольно нехилый так-то помощник в в работе (те же тяжести таскать, когда задолбаешься обучать его разнообразным видам деятельности).
З.Ы. Видос с ВК чё-то долго уж грузился - быстрее оказалось скачать
Для обучения больших языковых моделей вроде ChatGPT хватило всего интернета – триллионов слов, собранных с миллионов сайтов. У роботов такой роскоши нет.
Человекоподобные машины должны учиться двигаться и взаимодействовать с физическим миром с нуля, а для этого нужны совершенно другие данные – не текст, а видео реальных людей, выполняющих реальные задачи. Именно это породило новую и быстро растущую индустрию, эпицентром которой стала Индия.
На фабриках в Ченнаи, Пуне и других производственных центрах страны рабочие крепят на головы камеры и записывают в мельчайших деталях свои повседневные операции – шитьё одежды, сборку электроники, сортировку компонентов, складывание ткани.
Эти неприметные объекты уже получили неофициальное название "фермы движений рук" – сотни работников часами выполняют рутинные задачи перед камерами, фиксирующими каждое сгибание пальца и микрокоррекцию хвата.
Отснятый материал отправляется в ИИ-лаборатории США, где нейросети покадрово анализируют записи, чтобы научить роботов воспроизводить человеческую ловкость.
Такие данные называют "эгоцентрическими" – это видео от первого лица, передающее именно ту перспективу и контекст принятия решений, которые нужны роботу для имитации человеческих действий.
Спрос на подобные записи колоссален. Инвесторы вложили более 6 миллиардов долларов в человекоподобную робототехнику только в 2025 году, а сбор данных от первого лица стал стремительно растущим сегментом гиг-экономики по всему миру.
Компания Micro1 из Пало-Альто, одна из ключевых игроков рынка, наняла тысячи подрядчиков более чем в 50 странах, включая Индию, Нигерию и Аргентину. По оценке главы Micro1 Али Ансари, робототехнические компании тратят сейчас более 100 миллионов долларов ежегодно на закупку реальных данных у подобных посредников.
Почему именно Индия? Ответ прост – стоимость рабочей силы. Некоторые заказчики готовы платить за данные из американских домохозяйств втрое больше, чем за записи из Индии или Вьетнама, ведь 90% клиентов базируются в США и рассчитывают, что первыми роботов в быту начнут использовать именно американские потребители. При этом индийские данные остаются критически важными для обучения роботов промышленным задачам – швейному производству, складской логистике, сборке электроники.
Параллельно с фабричным сбором существует и домашний формат. Гиг-работники по всему миру получают наголовные камеры, инструкции и список задач – готовка, уборка, работа в саду, уход за домашними животными. От каждого подрядчика ожидается минимум 10 часов видео в неделю с чередованием различных заданий.
Однако создание разнообразного контента в маленьких квартирах – задача не из простых. Один из подрядчиков из Дели рассказал, что тратит час на производство 15-минутного ролика, так как большую часть времени уходит на придумывание новых домашних дел для записи.
Этическая сторона этой практики вызывает беспокойство. Критики используют термин "призрачное обучение" (ghost training) – ситуацию, при которой рабочие фактически создают данные для подготовки собственных заменителей.
Ни один из работников, опрошенных MIT Technology Review, не знал, как именно его данные будут использованы, храниться и передаваться третьим сторонам, включая робототехнические компании-покупатели.
Micro1 не раскрывает подрядчикам имена клиентов и специфику конкретных задач, ссылаясь на конфиденциальность.
Вопрос приватности стоит не менее остро. Даже без лиц камеры фиксируют интимные детали жизни работников – интерьеры их домов, личные вещи, распорядок дня. Компания просит не показывать лица и личную информацию, а затем использует ИИ и живых модераторов для фильтрации случайных утечек.
Однако для работников с семьями это превращается в постоянную борьбу – один подрядчик описал, как регулярно пытается удержать двухлетнюю дочь вне кадра.
Помимо этических вопросов, остаётся открытым и вопрос качества. Основатель компании Objectways Рави Раджалингам отметил, что лишь около половины присылаемого видеоматериала оказывается пригодным для использования. А отдельные эксперты предупреждают о рисках безопасности – если работник демонстрирует небезопасные приёмы, робот может их воспроизвести.
Раджалингам привёл наглядный пример – если робот в детской комнате не сможет отличить куклу от живого младенца, последствия будут катастрофическими.
Сооснователь компании Labellerr AI Пунит Джиндал считает, что приоритет живых данных сохранится ещё как минимум три года. Однако затем ИИ, возможно, научится конвертировать обычные видео с YouTube в формат от первого лица, и потребность в живых записях снизится.
Впрочем, даже сами робототехнические лаборатории пока не уверены, какие именно данные понадобятся через 12 месяцев. Индустрия находится в самом начале пути – и пока спрос многократно превышает предложение, десятки тысяч людей по всему миру продолжат крепить камеры к голове и записывать, как они складывают полотенца.
В китайском ресторане Haidilao в Сан-Хосе разразился настоящий хаос: служебный робот вышел из-под контроля прямо во время рабочей смены. Видеозапись инцидента, случившегося 17 марта, быстро разлетелась по сети. На кадрах видно, как автоматизированный помощник беспрерывно танцует, не реагируя ни на какие команды, и в процессе разбивает посуду своими движениями.
Персонал заведения попытался вручную нейтрализовать вышедшую из строя машину. Один из сотрудников схватил робота и попробовал оттащить его в сторону, однако справиться в одиночку не получилось. На помощь подошли еще двое коллег, пока первая сотрудница одновременно листала телефон в поисках способа отключить устройство дистанционно.
В итоге совместными усилиями троих работников робота все же удалось остановить прежде, чем он нанес дополнительный ущерб.
По данным издания The Straits Times, сеть Haidilao использует подобных роботов для приема заказов и доставки ингредиентов к столикам. Сама сеть входит в состав международного холдинга, который инвестирует в концепцию автоматизированных кухонь с роботами-поварами и системами роботизированной доставки еды.
Инцидент произошёл на фоне стремительного развития робототехники в Китае. В прошлом году стартап EngineAi представил гуманоидного робота T800 и продемонстрировал его боевые возможности, буквально пнув своего же главу через всю комнату.
Инженеры из Калифорнийского университета в Беркли разработали систему PHP (Perceptive Humanoid Parkour). Система позволяет роботам-гуманоидам автономно выполнять сложные прыжки, залезать на высокие объекты и преодолевать полосы препятствий, используя зрение и динамику движений, характерную для профессиональных атлетов.
Обучение с подкреплением и «зрение» робота. Главная сложность паркура заключается в том, что робот должен соотносить свои физические параметры с геометрией объектов в реальном времени. В системе PHP сначала узкие специалисты-алгоритмы обучаются выполнять один конкретный трюк в симуляции. Затем все эти навыки объединяются в единую нейросеть, которая управляется визуальным потоком (картами глубины). Это позволяет роботу «чувствовать» дистанцию и инерцию, избегая падений при резкой смене типа движения.
Исследователи поставили перед собой цель наделить машины не просто устойчивой походкой, но и настоящей ловкостью человека. Для этого они использовали видеозаписи реальных движений трейсеров, занимающихся паркуром. Процесс обучения проходил в несколько этапов: сначала массив данных разбивался на отдельные элементарные навыки, а затем с помощью обучения с подкреплением робот учился комбинировать их в плавные цепочки. Работа размещена на сервере arxiv.
Одной из главных трудностей в робототехнике остается сочетание физической устойчивости с точностью и скоростью движений. Как отмечают авторы работы: «Последние достижения в передвижении роботов-гуманоидов позволили добиться стабильной ходьбы по пересеченной местности, но воссоздание маневренности и адаптивности динамичных человеческих движений остается открытой проблемой». Предложенная архитектура решает этот вопрос через модульный подход, где за планирование пути отвечает нейросеть, анализирующая данные с бортовых камер.
Практические испытания проводились на роботе Unitree G1, который продемонстрировал впечатляющие результаты. Робот преодолевал препятствия высотой до 1,25 метра, что составляет 96% от ее собственного роста.
Робот самостоятельно принимал решения о том, стоит ли ему перешагнуть преграду, запрыгнуть на нее или использовать перекат для спуска. Все это происходило в режиме реального времени: система адаптировалась к изменениям окружения без предварительно прописанного маршрута. Благодаря интеграции глубокого обучения и сенсорного восприятия, робот научился эффективно распределять усилия моторов для совершения рывков и прыжков.
В будущем такие технологии станут фундаментом для создания роботов-спасателей, способных работать в зонах катастроф, где ландшафт слишком сложен для обычных колесных или шагающих платформ. Разработка открывает путь к созданию автономных помощников, чья мобильность вплотную приблизится к человеческим возможностям или даже превзойдет их в опасных для жизни условиях.
У него метровые пропеллеры и легкая рама
Южноафриканский инженер и видеоблогер Люк Белл установил неофициальный мировой рекорд продолжительности полета квадрокоптера. Разработанный им дрон провисел в воздухе 3 часа 31 минуту и 6 секунд на одном заряде аккумулятора. Главную роль сыграли тщательно подобранные компоненты: пропеллеры большого диаметра, низкооборотистые электромоторы, легкая рама из углеродного волокна и полутвердотельные аккумуляторы с удвоенной плотностью энергии. Об этом сообщает издание New Atlas.
Одно из главных ограничений полностью электрических дронов-мультикоптеров — продолжительность полета. Типичный квадрокоптер держится в воздухе всего 20–40 минут, хотя существуют и модели-рекордсмены. Например, до недавнего времени рекорд принадлежал дрону Q12 компании SiFly, который продержался в воздухе 3 часа 11 минут и 54 секунды. Причина малого времени полета заключается, как известно, в низкой плотности энергии литий-ионных аккумуляторов. Поэтому единственный путь к более длительной автономности при нынешнем уровне технологий в области источников питания заключается в снижении энергопотребления через установку более эффективных электромоторов и пропеллеров, а также оптимизации массы и аэродинамики дрона.
По этому пути пошел южноафрикансий инженер Люк Белл, который построил квадрокоптер, неофициально установивший новый рекорд по продолжительности полета. Винты дрона-рекордсмена имеют диаметр 101 сантиметр. Выбор столь больших пропеллеров обусловлен тем, что с увеличением длины лопастей снижается необходимое количество оборотов для создания той же подъемной силы, а вместе с этим уменьшается и расход энергии. Электромоторы с показателем количества оборотов в минуту на один вольт напряжения 90 KV были выбраны как самые легкие и компактные, способные вращать лопасти такого размера с нужной скоростью. Длина лучей рамы — 800 миллиметров — подобрана с помощью аэродинамических расчетов таким образом, чтобы минимизировать взаимное влияние воздушных потоков от винтов. Провода, общая длина которых составила 11 метров, выбирались с учетом компромисса между сопротивлением и массой.
Главным компонентом, подвергнувшимся оптимизации, стал аккумулятор. Дрон использует полутвердотельную батарею с плотностью энергии около 320 ватт-час на килограмм, что вдвое больше, чем у обычного литий-полимерного элемента той же массы. Электролит в такой батарее представляет собой гель. При этом более низкий, чем у литий-полимерных батарей пиковый ток разряда не играет роли, так как изначально предполагается, что винты дрона будут вращаться с невысокой частотой. Белл также дополнительно облегчил батарею, сняв часть защитной упаковки и сэкономив при этом целых 360 граммов — примерно столько же, сколько весит вся рама. В режиме висения потребление составило около 400 ватт, а при медленном горизонтальном полете снижалось до 250.
В результате дрон продержался в воздухе 3 часа 31 минуту и 6 секунд, побив рекорд модели Q12 компании SiFly на 19 минут. При этом через два часа и 14 минут полета у дрона оставалось еще 33 процента заряда. Сам Белл не ожидал такого результата и заранее не организовал официальную фиксацию, поэтому рекорд пока остается неофициальным.
Для более длительного полета применяют гибридные силовые установки. В них за вращение винтов отвечают электромоторы, но получают электричество они за счет двигателя внутреннего сгорания. Например, в 2020 году гибридный дрон испанской компании Quaternium Technologies продержался в воздухе 10 часов и 14 минут.
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.
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.
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.
Его пневматические подошвы подстраиваются под рельеф
Инженеры из Японии и Франции разработали мягкие пневматические стопы для гуманоидного робота, которые могут в реальном времени менять жесткость в зависимости от типа поверхности. Стопы выполнены из силикона и способны переключаться от мягкого состояния к жесткому менее чем за 100 миллисекунд. Благодаря этому робот может на ходу подстраиваться под рельеф. Статья опубликована в журнале Advanced Robotics Research.
От гуманоидных роботов все чаще ждут, что они будут работать в реальных условиях — на промышленных площадках, в больницах и жилых помещениях, где поверхность под ногами непредсказуема. В отличие от колесных или четвероногих двуногие роботы благодаря высокому центру тяжести более чувствительны к неровностям и ударным нагрузкам. При этом большинство существующих человекоподобных роботов ходят на жестких стопах. Это упрощает управление, но приводит к проскальзыванию и плохому поглощению ударов. Наиболее простое решение проблемы — мягкие подошвы для амортизации. Однако такой подход не позволяет подстраиваться под рельеф местности в реальном времени.
Инженеры под руководством Ирен Фриццы (Irene Frizza) из совместной французско-японской лаборатории робототехники AIST-CNRS пришли к выводу, что идеальным решением была бы стопа, способная менять жесткость — по аналогии с тем, как мышцы человеческой стопы регулируют тонус в зависимости от поверхности. Они разработали мягкую пневматическую стопу с управляемой жесткостью и протестировали ее на реальном роботе.
Ступня имеет трехслойную структуру. Верхний и нижний выполнены из мягкого силикона Ecoflex и имеют встроенные воздушные камеры, разделенные нерастяжимым нейлоновым слоем. Когда обе камеры накачивают одинаково, они создают противоположные силы относительно среднего слоя, что приводит к увеличению сопротивления изгибу, как и в случае мышц-антагонистов в человеческой стопе. Внутри силиконовых слоев расположены полые алюминиевые элементы, выполняющие роль скелета, а сама стопа разделена на пять сегментов, имитирующих пальцы. Для дополнительной прочности инженеры обмотали подошву кевларовым волокном, что позволило увеличить жесткость более чем на 40 процентов.
Для распознавания рельефа на передней части каждой стопы установлена камера глубины Intel RealSense. Камеры сканируют поверхность во время фазы переноса ноги, что позволяет строить профиль высот, из которого система управления затем извлекает параметры рельефа. Параметры передаются в классификатор на основе метода k ближайших соседей, обученный на шести тысячах симулированных сценариев ходьбы. Эта информация затем используется для подбора необходимого давления воздуха, которое регулируется тремя электромагнитными клапанами. Вся цепочка от захвата кадра до установки давления занимает около 130 миллисекунд, что укладывается в 300 миллисекундное окно фазы переноса ноги. Средняя мощность пневматической системы составляет менее трех ватт на стопу, что меньше двух процентов от общего энергопотребления робота.
В экспериментах инженеры использовали человекоподобного робота HRP-4CR, который проходил дистанцию в два метра по гладкому полу, ковру и по ковру с разбросанными кабелями. Сравнение проводилось между жесткими стопами, пассивными мягкими стопами и предложенной адаптивной системой. Адаптивные стопы показали лучшие результаты по всем метрикам. Траектория центра масс робота стала более плавной — ее боковое отклонение сократилось с 12 до трех сантиметров, а пиковые силы удара при контакте с землей снизились с 600 до менее чем 500 ньютонов. Улучшение баланса достигалось исключительно за счет адаптации стоп, без изменений в контроллере ходьбы. Дополнительно разработчики выполнили моделирование в симуляторе MuJoCo на более сложных поверхностях — камнях, черепице, кирпичной кладке и мелком щебне. Симуляции подтвердили, что адаптивные стопы позволяют роботу успешно преодолевать препятствия высотой до 25 миллиметров и показывают на 70 процентов более высокий уровень успеха при прохождении сложных маршрутов по сравнению с фиксированными конфигурациями.
Пока система протестирована только в лабораторных условиях, и ее работоспособность еще не проверили на открытом воздухе и при плохом освещении. В дальнейшем авторы планируют дополнить камеры тактильной обратной связью от самой подошвы, чтобы система корректировала жесткость ступней даже при ненадежных визуальных данных.
Корейские инженеры из Корейского института технологий и образования тоже работают над улучшением ног человекоподобных роботов, пытаясь приблизить их к человеческим возможностям. В 2023 году они представили ногу HyperLeg, которая имитирует анатомию и возможности человеческой конечности. Нога имеет подвижный голеностопный сустав с двумя степенями свободы и подвижную стопу с отклоняемым мыском.
HONOR продолжает удивлять на MWC 2026: вслед за антропоморфным роботом компания показала прототип смартфона нового класса — Robot Phone, оснащенный миниатюрным 4-осевым приводом для интерактивного взаимодействия с пользователем и кинематографической съемки.
На выставке MWC 2026 компания HONOR продемонстрировала прототип устройства Robot Phone. Новинка позиционируется как экспериментальная модель, в которой реализована концепция физического взаимодействия с искусственным интеллектом через движение камеры.
Устройство оснащено встроенным 4-осевым приводом, позволяющим камере изменять положение в пространстве. По словам производителя, это дает возможность использовать смартфон в сценариях, недоступных для статичных устройств: автоматическое слежение за объектом, поворот камеры во время видеозвонков, а также стабилизация съемки в движении.
В числе заявленных функций — AI-видеозвонки с автоматическим удержанием пользователя в кадре, режим Super Steady Video для повышения стабильности изображения, а также функция AI SpinShot, обеспечивающая вращение камеры на 90 и 180 градусов для создания переходов при съемке. Камера использует сенсор на 200 Мп.
Инженеры компании разработали микродвигатель, размещенный в корпусе смартфона, который обеспечивает движение камеры. Уточняется, что создатели применяли материалы, позволяющие сохранить прочность устройства.
Представленная модель — часть долгосрочной стратегии компании (ALPHA PLAN) по интеграции искусственного интеллекта в потребительскую электронику.
Он развивает скорость 3,6 миллиметра в минуту и управляется светом
Японские инженеры создали миниатюрный четвероногий шагоход размером 13 × 8 миллиметров, ноги которого приводятся в движение актуаторами из искусственно выращенной на основе клеток мышей мышечной ткани. Генетически модифицированные мышечные волокна сокращаются под действием синего света, и биогибридный робот поочередно поднимает и опускает ноги. Помимо движения по прямой, шагоход способен на повороты влево и вправо. Статья опубликована в журнале Advanced Robotics Research.
Миниатюризация роботов толкает инженеров к поиску новых типов актуаторов, так как привычные варианты — например, электродвигатели — при уменьшении масштаба теряют эффективность и просто перестают помещаться в корпус. Одно из возможных решений — биогибридные роботы, в которых роль актуаторов выполняют искусственно выращенные мышцы. В последние годы в этой области набирает популярность оптогенетический подход — в геном мышечных клеток внедряют ген ChR2 (канальный родопсин-2), который кодирует белок, чувствительный к синему свету с длиной волны около 480 нанометров. Такие фоточувствительные ткани затем можно активировать, просто посветив на них.
По сравнению с более стандартной в таких случаях электрической стимуляцией оптогенетический подход позволяет активировать мышцы бесконтактно и исключает повреждение тканей из-за электролиза. Благодаря этим преимуществам инженеры уже создали несколько типов биогибридных роботов, способных двигаться по прямой и поворачивать. Однако большинство из них устроены одинаково: полоски мышечной ткани прикреплены к гибким балкам, деформация которых приводит только к волнообразному ползанию, а не к полноценной ходьбе.
Инженеры под руководством Сёдзи Такэути (Shoji Takeuchi) из Токийского университета пришли к выводу, что для реализации полноценной шагающей походки необходим принципиально иной дизайн, в котором бы мышечные актуаторы сочетались с жестким скелетом и суставами. Результатом их работы стал миниатюрный четвероногий робот. Вместо гибких балок они использовали жесткий корпус с суставами, оси вращения которых наклонены относительно горизонтали. Благодаря этому сокращение мышц создает крутящий момент, поднимающий ногу вверх.
Корпус и ноги робота напечатали на 3D-принтере. В качестве актуаторов выступили мышечные ткани выращенные в виде колец из оптогенетически модифицированных миобластов, смешанных с гидрогелем и отлитых в формах из полидиметилсилоксана. После нескольких дней культивирования созревшие мышечные кольца пересадили на столбики суставов робота. Кольца расположили антагонистическими парами — симметрично на левой и правой сторонах корпуса, так что каждое кольцо можно стимулировать отдельно. Для повышения однородности мышечных колец инженеры применили оптическую тренировку: на протяжении всего периода выращивания клетки циклически стимулировали светом, чередуя облучение и отдых. Разработчики дополнительно обработали мышечные кольца кофеином, который стимулирует высвобождение кальция в клетках, что увеличило максимальную силу сокращения мышечных колец в 1,7 раза и компенсировало относительно низкую отдачу за счет оптогенетической стимуляции по сравнению с электрической.
Во время испытаний полностью собранный биогибридный шагоход уверенно перемещался в жидкой питательной среде. При стимуляции с частотой два герца и длительностью импульса 200 миллисекунд робот прошел более трех миллиметров за 50 секунд. Анализ подтвердил, что кончики его ног совершали периодические вертикальные перемещения, синхронизированные с импульсами света, — робот шагал, а не полз. При асимметричной стимуляции (10 миллисекунд с одной стороны и 100 с другой) робот поворачивал влево, а при симметричной — вправо, поскольку мышечные кольца на двух сторонах изначально различались по силе сокращения.
Разработчики планируют масштабировать архитектуру робота, создав систему с несколькими суставами. А еще — интегрировать микро-светодиоды непосредственно в корпус, что сделает стимуляцию более равномерной, а робота — автономным.
В 2025 году инженеры этой же группы собрали биогибридную роборуку, приводимую в движение актуаторами из пучков выращенных в лаборатории человеческих мышц. Конечность могла выполнять движения каждым пальцем по отдельности и передвигать небольшие предметы.
HONOR превращает ИИ из цифрового помощника в физического: на выставке MWC 2026 компания не только отчиталась об успехах годовой стратегии ALPHA PLAN, но и впервые продемонстрировала прототип человекоподобного робота, предназначенного для помощи в покупках, работе и повседневном общении.
Ровно через год после анонса амбициозного плана ALPHA PLAN, компания HONOR вернулась на выставку MWC в Барселоне, чтобы продемонстрировать первые ощутимые результаты своей трансформации. Главным технологическим сюрпризом стал прототип антропоморфного робота, созданного с использованием наработок в области мобильного ИИ.
По словам CEO HONOR Джеймса Ли, компания больше не мыслит себя просто производителем гаджетов. Новая стратегия строится вокруг концепции «Дополненного человеческого интеллекта» и трех опорных направлений: флагманских смартфонов (Alpha Phone), открытой платформы приложений (Alpha Store) и инкубатора передовых идей (Alpha Lab).
«Человекоцентричные инновации — наш руководящий принцип. Мы считаем, что следующий этап развития AI должен сочетать функциональность с эмпатией, объединять человеческий и кремниевый интеллект, а также создавать персональный и универсальный опыт взаимодействия»--Джеймс ЛиCEO HONOR
Представленный робот — первый шаг к «воплощенному» искусственному интеллекту. Инженеры HONOR видят его будущее в трех ключевых ролях: помощь в покупках, ассистирование на рабочих местах, а также общение.
Главное преимущество компании перед чисто робототехническими фирмами — огромный опыт взаимодействия с пользователями через смартфоны и умные часы, что позволит роботу с первого касания понимать привычки и потребности владельца.
Обычная улица в Сан-Франциско стала реальной демонстрацией того, как автономные транспортные средства принимают решения в условиях неопределенности.
Два роботакси Waymo столкнулись с ситуацией близкого расстояния и немедленно активировали свои протоколы безопасности. Вместо того чтобы пытаться совершить рискованный маневр, оба транспортных средства полностью остановились, чтобы предотвратить любую возможность столкновения.
По мере прибытия других транспортных средств роботакси оставались неподвижными, отдавая приоритет безопасности, а не транспортному потоку. Это создало временную блокировку не из-за сбоя системы, а потому что программное обеспечение было разработано для устранения риска. Автономная система Waymo использует лидарные датчики, камеры, радар и прогностические модели ИИ для анализа окружающей среды в реальном времени. Когда система обнаруживает неопределенность или неуверенность в безопасном маневре, она по умолчанию останавливается. Это поведение, разработанное для предотвращения аварий до того, как они произойдут.
О повреждениях не сообщалось. Однако подобные моменты подчеркивают одну из важнейших проблем в разработке автономных транспортных средств. Речь идет не только о восприятии или оборудовании. Речь идёт об обучении машин балансу между безопасностью, эффективностью и непредсказуемостью реального мира.
Поскольку такие компании, как Waymo, Tesla и другие, продолжают совершенствовать свои системы, эти реальные нестандартные ситуации становятся крайне важными. Каждое событие предоставляет данные, которые улучшают способность автономных транспортных средств справляться со сложной человеческой средой.
Ну и немного рекламы от Waymo - для любопытных можно рассмотреть ту толпу датчиков, которых налепили на авто.
Извините за гуглоперевод...
Источник - инстаграмм
Аниме «Метрополис» — это чистейший образец ретрофутуризм. Оно показывает нам будущее, каким его представляли сто лет назад: небоскрёбы-зиккураты, летающие автомобили, разумные роботы. Но в этом сверкающем будущем царит атмосфера нуара: звучат джазовые и блюзовые композиции, всем правит элиты, бюрократия и всесильные корпорации. А по улицам бродят частные сыщики, щеголяют дамы в платьях-флапперах и толпы рабочих. А над всем этим — тень массовой безработицы из-за автоматизации производства.
Аниме «Метрополис» — это не ремейк, а духовный наследник одноимённого немого фильма Фрица Ланга. Оно берёт его главный кошмар — бунт людей против машин и корпораций. При этом показывает нечто удивительное и привносит свои идеи, которые актуальны и в наше время.
