Prawie rok temu Boston Dynamics zaprezentowało nową wersję swojego humanoidalnego robota Atlas®. Szybszy, mocniejszy, bardziej kompaktowy – a przy tym mniej chaotyczny w działaniu. Ambicje są wielkie: stworzyć najbardziej dynamicznego robota humanoidalnego na świecie, który zrewolucjonizuje pracę, jaką znamy.
Brzmi jak science fiction? Być może, ale w Boston Dynamics podchodzą do tego metodycznie. Jak? Krok po kroku.
Od wielkich celów do praktycznych rozwiązań
Twórcy Atlasa dobrze wiedzą, że kluczem do sukcesu jest rozbijanie dużych wyzwań na konkretne problemy techniczne. Wybór odpowiedniego problemu pozwala skupić się na tym, co naprawdę istotne. Dobry problem powinien:
- dotykać najtrudniejszych i najbardziej ryzykownych aspektów technologii,
- przynosić realną wartość w porównaniu do dotychczasowych rozwiązań.
To podejście prowadzi do szybszego stworzenia rozwiązania, które nie tylko dorówna ludziom i innym automatyzacjom, ale je przewyższy. Boston Dynamics ma w tym procesie mocnego partnera – Hyundai. Wspólnie znaleźli pierwszy cel dla Atlasu: sekwencjonowanie części w fabrykach.
Co to jest sekwencjonowanie części?
Sekwencjonowanie części to kluczowe zadanie logistyczne w przemyśle motoryzacyjnym i produkcyjnym. Na jednej linii montażowej powstają różne modele i wersje samochodów, a pracownicy muszą otrzymać odpowiednie części w odpowiedniej kolejności.
Obecnie wygląda to tak: części od dostawców trafiają do fabryki w pojemnikach, każda z nich w osobnym kontenerze. Pracownik musi je ręcznie posegregować i umieścić na wózku transportowym, który trafi na linię montażową. To żmudna praca, która wymaga powtarzalnych ruchów – idealne zadanie dla robota.
Atlas ma przejąć tę rolę. Na potrzeby testów robot sortuje pokrywy silnika, przenosząc je z pojemników do wózków, które następnie jadą na linię montażową.
Sekwencjonowanie to wyzwanie – i to dobrze!
Sekwencjonowanie części jest trudne, ale to właśnie czyni je idealnym zadaniem dla humanoidalnego robota. Oto dlaczego:
1.Różnorodność zadań – Atlas musi manipulować tysiącami różnych części – o różnych kształtach, rozmiarach i wadze. Do tego dochodzi konieczność chwytania, przenoszenia i układania ich w odpowiedni sposób. Rozwiązanie tego problemu wymaga połączenia technik robotycznych, uczenia przez wzmacnianie i modeli AI.
2. Złożoność zachowań – Sekwencjonowanie wymaga wysokiej niezawodności. Atlas musi nie tylko poprawnie podnosić i układać części, ale także radzić sobie z błędami – np. jeśli przedmiot wyślizgnie się z chwytaka. Kluczowe było stworzenie nowego systemu programowania zachowań, który pozwala robotowi działać samodzielnie i adaptować się do sytuacji.
3. Trudne warunki pracy – Fabryki nie są przyjaznym środowiskiem dla robotów. Części często znajdują się w ciemnych pojemnikach, otoczonych ścianami. Czasem trzeba sięgnąć nisko przy ziemi, innym razem wysoko nad głową. Atlas musi wykorzystać całą swoją mobilność, aby sobie z tym poradzić.
A dlaczego warto automatyzować ten proces? Bo to ciężka, powtarzalna praca, obciążająca fizycznie ludzi. Atlas może zmniejszyć ryzyko urazów, zwiększyć wydajność i pozwolić pracownikom zająć się bardziej wymagającymi zadaniami.
Co dalej?
Obietnica humanoidalnych robotów jest prosta: mają działać w środowiskach zaprojektowanych dla ludzi, nie wymagając przebudowy infrastruktury. Brzmi pięknie, ale realna użyteczność zależy od tego, jak dobrze robot wykonuje konkretne zadania.
Atlas jest silny, elastyczny, zręczny i – co najważniejsze – coraz bardziej inteligentny. W tym roku Boston Dynamics rozpoczyna testy w fabrykach Hyundaia, a następnie planuje współpracę z kolejnymi firmami. Celem jest nie tylko doskonalenie Atlasu, ale także stopniowe wprowadzanie go do rzeczywistego użytku.
Przyszłość robotów humanoidalnych może być tak przełomowa, jak historia komputerów czy samochodów. Boston Dynamics, dzięki połączeniu zaawansowanej robotyki, przełomów w AI i doświadczenia w komercjalizacji technologii, chce być liderem tej rewolucji.