Figure AI представила Helix 02 — нейросеть, которая обеспечивает управление гуманоидным роботом «с головы до пят». Один интегрированный ИИ контролирует передвижение по комнате, захват предметов и поддержание равновесия на основе данных с камер, датчиков осязания и сведений о положении суставов.
Helix 02 значительно превосходит предыдущую версию, которая отслеживала лишь верхнюю часть тела и переводила визуальные данные в движения рук и кистей. В новую архитектуру добавлен компонент System 0, который дополнил существующие системы System 1 и System 2.
System 2 оценивает визуальную и аудиальную информацию и принимает высокоуровневые решения о необходимых действиях. System 1 обрабатывает изображения с камер в голове и на ладонях, объединяет их с данными с чувствительных кончиков пальцев и общей позой тела, и генерирует целевые положения суставов с частотой примерно 200 раз в секунду.
System 0 работает ещё быстрее — примерно 1000 раз в секунду — и преобразует целевые положения суставов в реальные управляющие сигналы для моторов, обеспечивая устойчивость и координацию. Этот уровень был обучен на основе более 1 000 часов записанных человеческих движений, затем адаптирован к суставам робота и дополнительно натренирован методом имитационного обучения с подкреплением в тысячах виртуальных сред.
Ранее система опиралась на около 100 000 строк ручного кода и множество ограничений. Теперь команда использовала компактную нейросеть с примерно 10 миллионами параметров, способную усваивать сложные закономерности естественных движений.
В демонстрации робот выполнил полный цикл работы на кухне: подошёл к посудомоечной машине, отрыл дверцу ногой, выдвинул верхние и нижние корзины, аккуратно выгрузил грязную посуду, загрузил чистую и вернул корзины на место. Вся последовательность заняла четыре минуты и включала 61 скоординированное движение без внешней помощи.
Система также демонстрирует адаптацию в реальном времени: робот может закрывать выдвижной ящик бедром, удерживая предмет в руках, или изменять опору корпуса, чтобы получить более надёжный захват хрупких объектов.
К тонким манипуляциям относятся: взятие таблеток со стола, опираясь только на изображения с ладоней и срабатывание по касанию; точная работа со шприцем для дозирования жидкости; извлечение мелких деталей из загромождённой ёмкости путём визуального выбора с последующей проверкой текстуры; откручивание крышек бутылок за счёт точного приложения крутящего момента без проскальзывания.
Ключевую роль играют камеры на ладонях и датчики на кончиках пальцев, способные фиксировать силы порядка 3 граммов, что позволяет управлять чувствительным давлением без постоянной зависимости от камер в голове. Поскольку все компоненты объединены в единую сеть, робот способен масштабировать управление от мелких корректировок до полноценного шага через всю комнату.
Комментариев