Роботы становятся живыми: отказ от двигателей запустил в их телах неожиданные изменения

Роботы будущего всё меньше напоминают привычные металлические машины с жёсткими суставами и всё больше — живые организмы. Учёные пересматривают саму логику движения, отказываясь от классических двигателей в пользу мягких и гибких решений. Такой подход обещает сделать роботов более ловкими, безопасными и приспособленными к реальной среде. Об этом сообщает Knowridge.

Лаборатория, где роботы учатся быть живыми

Лаборатория мягкой робототехники Швейцарской высшей технической школы Цюриха скорее похожа на экспериментальное пространство, чем на инженерный цех. Здесь мягкие игрушки, пенопластовые элементы и яркие макеты соседствуют с сенсорами, кабелями и прототипами роботизированных рук. Такой антураж отражает философию команды: движение и взаимодействие с миром должны быть естественными, а не строго механическими.

Руководитель лаборатории профессор Роберт Кацшманн убеждён, что будущее робототехники связано с подражанием природе. Вместо жёстких металлических конструкций его команда создаёт гибридные системы, сочетающие мягкие материалы и прочные опоры. Подобный подход перекликается с более широкими дискуссиями о том, где сегодня проходят реальные границы развития ИИ и почему одних вычислительных мощностей уже недостаточно, о чём ранее говорилось в материале про пределы искусственного интеллекта.

Искусственные сухожилия вместо двигателей

Одно из ключевых направлений исследований — роботизированные руки с искусственными сухожилиями. В отличие от традиционных манипуляторов, где каждый сустав приводится в движение отдельным мотором, здесь используется принцип, напоминающий анатомию человека. Такое решение делает движения более плавными, а захват — точным и деликатным.

Благодаря этому роботы лучше справляются с предметами разной формы и плотности — от бутылок до упаковок. Мягкость конструкции снижает риск повреждений и позволяет безопасно работать рядом с людьми. Именно такая универсальность, по мнению Кацшманна, необходима для внедрения роботов за пределами строго контролируемых производственных линий.

Обучение через опыт и наблюдение

Важную роль в развитии таких систем играет машинное обучение. Ранее роботы действовали строго по заданным алгоритмам, что было эффективно лишь в предсказуемых условиях. В реальном мире этот подход быстро даёт сбой.

Чтобы преодолеть ограничения, исследователи обучают роботов на примерах. С помощью перчаток с датчиками и камер фиксируются движения человека, создавая массивы данных для обучения. Эти данные используются в моделях, по своей архитектуре близких к современным языковым ИИ-системам, которые уже применяются для анализа поведения людей и окружающей среды, как показали разработки в области предсказания поведения человека.

От лаборатории к реальным задачам

Практическим продолжением исследований стал стартап Mimic Robotics, основанный в 2024 году. Компания намерена внедрять адаптивные манипуляторы на заводах и в логистических центрах, где задачи постоянно меняются и требуют гибкости. Параллельно в ETH Zurich развиваются алгоритмы обучения с подкреплением и масштабные виртуальные симуляции, позволяющие ускорить подготовку роботов к работе в реальном мире.

Несмотря на успехи, учёные подчёркивают: интеллект робота невозможен без продуманного тела. Физические модели и понимание базовых законов движения позволяют сократить объёмы обучения и сделать поведение машин более надёжным. Эксперименты с искусственными мышцами и материалами, имитирующими сухожилия, показывают, что сочетание мягкости и прочности даёт системам преимущества, недоступные классическим механизмам.

В итоге будущее робототехники всё больше зависит не только от алгоритмов, но и от того, насколько точно инженеры смогут воспроизвести природные принципы движения, адаптации и взаимодействия с миром.