Инженеры из Массачусетского технологического института (MIT) и Nvidia Research предложили алгоритм cuTAMP, который позволяет роботу оценивать и планировать тысячи вариантов действий одновременно, а не по одному, как в традиционных подходах. На практике это означает, что робот может за считанные секунды понять, как правильно взять, повернуть и уложить предметы разной формы и размера, избегая столкновений и не уронив ничего. Особенно это важно на складах или фабриках, где нужно быстро и плотно упаковывать десятки объектов в ограниченное пространство.
Это стало возможным благодаря использованию графических процессоров (GPU), способных выполнять параллельные вычисления с огромной скоростью. Чтобы добиться такого ускорения, cuTAMP использует двухступенчатую стратегию. Сначала он делает «умную» выборку — ищет те решения, которые с наибольшей вероятностью соответствуют заданным условиям. Затем запускается параллельная оптимизация: система отбирает лучшие варианты, оценивает, насколько они соответствуют ограничениям, и постепенно уточняет их, пока не найдет рабочее решение.
В симуляциях cuTAMP справлялся с задачами упаковки всего за несколько секунд — в десятки раз быстрее существующих методов. На реальном роботе из лаборатории MIT алгоритм находил рабочее решение менее чем за 30 с. Система работает на роботах и была протестирована на роботизированной руке в MIT и роботе-гуманоиде в Nvidia. Причем предварительная подготовка ему не требуется — cuTAMP не использует машинное обучение и может работать «с нуля», без загрузки данных.
Это делает технологию универсальной — ее можно применять не только в логистике, но и в роботах, которые работают с инструментами или действуют в непредсказуемой среде. В будущем разработчики планируют интегрировать в cuTAMP языковые и визуальные модели, чтобы роботы могли понимать голосовые команды и сами формулировать план действий.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что состоялся первый в мире турнир по боксу между роботами.