Iată-l pe Adam – Robotul Umanoid din China care învață să meargă ca un om
Într-un moment crucial pentru avansul roboticii umanoide, Adam, un robot umanoid de ultimă generație creat de compania chineză PNDbotics, atrage atenția cercetătorilor și entuziaștilor tehnologiei la nivel global. Echipat cu un algoritm sofisticat de învățare prin întărire (Reinforcement Learning – RL), Adam reușește să imite mișcarea umană într-un mod fluid, echilibrat și natural. Această inovație nu doar că apropie roboții de capacitățile biologice umane, ci și transformă rolul pe care aceștia îl pot desempea în societate.
Ce reprezintă Adam și cum funcționează?
Adam este un robot umanoid dezvoltat în China, având o înălțime de 1,6 metri și o greutate de 60 de kilograme. Construcția sa include 25 de actuatori de înaltă eficiție, inclusiv actuatori cu acționare de tip cvasi-directă (QDD), care îi faciliteză o mișcare articulată extrem de similară cu cea umană. Picioarele sunt dotate cu actuatori sensibili capabili să genereze un cuplu de până la 360 Nm, iar brațele dispun de cinci grade de libertate, iar trunchiul are trei. Această complexitate a articulației contribuie la o locomotie dinamică, echilibrată și adaptabilă.
O inovație importantă este sistemul său modular și biomimetic, care permite schimbarea și adaptarea componentelor în funcție de diverse scenarii. Controlul mișcării este realizat de o unitate bazată pe procesor Intel i7 și de o rețea PDN (în timp real), asigurând timpi de reacție scăzuți și coordonare instantanee a corpului robotului.
Învățare prin întărire profundă și imitație umană
Pentru a imita mișcarea umană, Adam se bazează pe un algoritm dezvoltat intern de PNDbotics, care îmbină Deep Reinforcement Learning (DRL) cu învățarea prin imitație. Acest sistem avansat a fost instruit atât prin simulări realiste, cât și cu ajutorul datelor obținute prin captură de mișcare de mare precizie. Astfel, robotul a învățat să aplice modele complexe de mișcare umană în viața reală.
Un avantaj semnificativ al acestei metode comparativ cu soluțiile tradiționale, cum ar fi Model Predictive Control (MPC) utilizat de robotii Atlas și Spot de la Boston Dynamics, este adaptabilitatea la medii necunoscute sau schimbătoare. Algoritmul RL îi permite lui Adam să învețe direct din interacțiunile cu mediul, să își optimizeze pașii, ritmul și echilibrul în fața obstacolelor și să se adapteze în timp real.
Aplicații și beneficii practice
Robotul Adam nu este doar o demonstrație tehnologică, ci și o platformă cu potențial semnificativ în numeroase domenii. Versatilitatea și mobilitatea sa ar putea fi utilizate în aplicații industriale, misiuni de căutare și salvare în condiții periculoase, dar și pentru a sprijini persoanele în vârstă sau cu dizabilități. Capacitatea de a naviga prin terenuri accidentate și de a păstra echilibrul chiar și fără un sistem vizual avansat îl face pregătit pentru sarcini fizic solicitante.
Un alt avantaj crucial este reducerea uzurii mecanice datorită animațiilor mai line și intuitive. Aceasta se traduce printr-o durată de viață mai lungă a componentelor, eficiență energetică crescută și o autonomie îmbunătățită, permițând robotului să funcționeze o perioadă mai lungă fără reîncărcare sau întreținere.
Provocări în implementare
În ciuda progreselor considerabile, punerea în aplicare a învățării prin întărire în cazul roboților umanoizi continuă să fie o provocare. Costurile ridicate, întreținerea complexă și problema transferului cunoștințelor dobândite din simulări
