A Genesis AI bemutatta a GENE-26.5-öt, az emberi szintű manipulációra képes robotagyat

A Genesis AI bemutatta a GENE-26.5-öt, az első robotikai alapmodell-rendszerét, saját fejlesztésű ügyes robotkezekkel és egy olyan adatmotorral együtt, amelyet a robotok érintésintenzív manipulációs feladatokra való betanítására terveztek. A vállalat a bevezetést inkább egy teljes körű (full-stack) robotikai kiadásként, semmint pusztán egy modell bejelentéseként kezeli.

A legfőbb állítás egyszerű, de fontos: a manipuláció a szűk keresztmetszet. A navigáció és a helyváltoztatás szerkezete világosabb, de a kezeknek ismeretlen tárgyakkal, változó súrlódással, erővezérléssel, időzítéssel és olyan hosszú szekvenciákkal kell megbirkózniuk, ahol egy apró fizikai hiba az egész feladatot tönkreteheti. A GENE-26.5-öt ezen probléma köré építették.

A Genesis bemutatta, ahogy a rendszer főzést, smoothie-készítést, laboratóriumi munkát, kábelkorbács-összeszerelést, Rubik's Cube manipulációt, több tárgy megragadását és zongorázást végez. A vásárlók és a robotikai csapatok számára nem az a lényeg, hogy minden demóból holnapra termék lesz. A lényeg az, hogy egyetlen technológiai csomagot (stack) tanítanak be nagyon eltérő kézi feladatokra, ami pontosan az a pont, ahol a humanoid és szervizrobotok fejlesztési tervei általában elakadnak.

A hardveres oldal is számít. A Genesis szerint a robotkeze emberi méretű, és egy taktilis adatgyűjtő kesztyűvel párosul. A kesztyűt viselő ember közvetlenül leképezheti a mozdulatait a robotkézre, olyan tanítóadatokat hozva létre, amelyek megőrzik a finom érintkezési, fogási és mozgási mintákat. A vállalat állítása szerint a kesztyű jóval olcsóbb a tipikus teleoperációs megoldásoknál, és a belső tesztek során hatékonyabbnak bizonyult az adatgyűjtésben.

A szélesebb robotikai piac számára a GENE-26.5 ugyanabba az irányba mutat, mint a humanoid alkatrészeket gyártó cégek ügyes robotkezeinek legutóbbi hulláma. A versenykérdés eltolódik: már nem az a kérdés, hogy egy robot képes-e végigsétálni a színpadon, hanem az, hogy megbízhatóan tud-e eszközöket használni, anyagokat előkészíteni, laboratóriumi munkafolyamatokat futtatni, kábeleket kezelni, és képes-e korrigálni, ha a valódi tárgyak nem úgy viselkednek, mint a steril szimulációs környezetben.

RoboHub tanulság: ez az egyik legvilágosabb jele annak, hogy a következő robotikai verseny a manipulációs technológiák (hand stack) felé tolódik. Azok a robotok, amelyek nem tudnak tárgyakat manipulálni, korlátozottak maradnak a járőrözésre, szállításra és előre megírt demókra. Azok a robotok viszont, amelyek képesek emberi minőségű manipulációs adatokat gyűjteni és különböző feladatokban fejlődni, sokkal nagyobb eséllyel végezhetnek hasznos munkát laboratóriumokban, gyárakban, konyhákban és otthonokban.