🤖 В MIT с помощью ИИ создали прыгающего робота, который превзошёл своего «человеческого» близнеца

Исследователи из Массачусетского технологического института представили робота, чьи детали и механика были спроектированы генеративной моделью ИИ, основанной на диффузионных алгоритмах. Получился робот, способный прыгать на 41% выше, чем его аналог, спроектированный вручную.

Проект начался с простой цели: улучшить прыжковые характеристики робота. Исходный дизайн был загружен в систему, после чего ИИ начал генерировать сотни вариантов, изменяя формы, размеры и структуру компонентов. После каждого раунда симуляций лучшие модели использовались для уточнения параметров. Итог — робот с изогнутыми звеньями, напоминающими куриные ножки, который прыгал выше, был легче и устойчивее.

Используя ту же архитектуру ИИ, команда улучшила конструкцию «ноги» робота, что привело к снижению числа падений почти в два раза. Стабильность при приземлении выросла на 84%. Таким образом, задача оказалась не только в том, чтобы прыгать выше, но и приземляться точнее — и с этим ИИ справился на отлично.

Авторы проекта отмечают, что подобные подходы открывают путь к новой эре «ко-дизайна»: человек формулирует задачу, а ИИ находит неочевидные инженерные решения.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #Робототехника #Робот #Роботы #Инновации #Технологии #MIT

👀 Человекоподобные роботы вскоре смогут видеть сквозь стены

Команда исследователей из Массачусетского технологического института (MIT) представила технологию, которая способна буквально позволить роботам «заглядывать» внутрь закрытых коробок — и делать это с точностью до 96%.

В основе разработки — система mmNorm, использующая миллиметровые волны (те же, что применяются в Wi-Fi) для создания точных 3D-реконструкций скрытых объектов. Эти волны свободно проходят сквозь картон, пластиковые поверхности и даже тонкие стены, отражаясь от предметов внутри. Полученные отражения анализируются алгоритмом, способным воссоздать форму и направление поверхности объекта с удивительной детализацией.

Система от MIT уверенно распознавала сложные предметы: от столовых приборов до дрелей и кружек с ручками, выявляя, например, повреждённую фурнитуру внутри закрытой упаковки.

В будущем такие технологии могут использоваться не только для автоматизированной инспекции на складах, но и в гуманоидах, которые смогут перемещаться по производственным зонам, инспектировать упаковки или объекты за перегородками. Аналогично, такие решения могут пригодиться в медицине и уходе за пожилыми людьми — например, для обнаружения упавших предметов за мебелью или контроля за обстановкой без нарушения приватности.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #Робототехника #Робот #Роботы #Инновации #Технологии #MIT

🤖 Роботов научили осознавать собственное тело с помощью одной камеры

В лаборатории Массачусетского технологического института робот без сенсоров аккуратно сгибает «пальцы» мягкой руки и поднимает предмет. И делает он это не по заранее заданной программе, а потому что понимает, как работает его собственное тело. Не в метафорическом смысле, а буквально — он «видит» себя и учится двигаться на основе этой визуальной информации.

Исследователи представили новую систему управления роботами под названием Neural Jacobian Fields, которая даёт машине уникальное преимущество — способность формировать собственную модель тела и реакций на команды, используя только изображение с камеры. То есть робот начинает не просто выполнять команды, а понимать, как его собственные части двигаются в ответ на определённые сигналы.

Эта технология, по сути, превращает визуальную информацию в средство самообучения, которое работает даже с мягкими или нестандартными формами роботов. NJF позволяет системе двигаться, наблюдать за собой, делать выводы и адаптироваться.

Система обучается, просто наблюдая за случайными движениями робота с нескольких углов, а потом работает уже в реальном времени с одной камерой. Достаточно просто «показать» роботу, как он двигается, и он сам разберётся, как управлять своим телом.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #Робототехника #Инновации #Технологии #Роботы #ИскусственныйИнтеллект #MIT