Для досліджень ШІ. Університет у Британії представив гуманоїдного робота Alan
Для досліджень ШІ. Університет у Британії представив гуманоїдного робота Alan

Для досліджень ШІ. Університет у Британії представив гуманоїдного робота Alan

Durham University представив гуманоїдного робота Alan для досліджень ШІ, робототехніки та взаємодії людини з машинами. Платформа допоможе вивчати, як роботи працюють поруч із людьми, виконують складні завдання й приймають рішення у реальних умовах.

Про це пише видання Interesting Engineering.

Про новинку університет повідомив 1 квітня на своєму сайті. Робот Alan — це модель Unitree G1 Edu, яку використовуватимуть студенти й дослідники як спільну платформу. Вони досліджуватимуть, як роботи можуть діяти автономно, виконувати складні операції та працювати у змінному середовищі.

Гуманоїдні роботи важливі для досліджень, бо створені для просторів, де перебувають люди. Це дозволяє тестувати їх у лабораторіях, офісах і громадських місцях без спеціальної інфраструктури. Платформа Unitree G1 уже демонструвала можливості автономної ходьби, взаємодії з предметами, ігор та складних рухів. Робот має 23 ступені свободи і повну рухливість тіла, що дає змогу виконувати завдання, які потребують балансу та координації.

Alan працюватиме переважно на факультеті комп’ютерних наук, підтримуючи дослідження групи VIViD. Вчені планують вивчати, як роботи розпізнають людей і об'єкти, розуміють складні сцени, повторюють дії людини та приймають рішення у повсякденному середовищі.

Робот також може використовуватися у дослідженнях допоміжної робототехніки — напрямі, який передбачає створення машин, здатних безпечно допомагати людям у щоденних справах. Крім того, платформу застосовуватимуть у ширших проєктах факультету.

Останніми роками дослідження гуманоїдних роботів швидко розвиваються. Платформи на кшталт Unitree G1 використовують у проєктах від навчання рухам до промислової автоматизації. Одне з наступних завдань — навчити робота виконувати прості дії та приймати рішення в реальному часі без значної зовнішньої обчислювальної підтримки. Це дозволить йому працювати більш самостійно та ефективно у реальних умовах.

Источник материала
loader
loader