Роботов учат быть людьми, или Как в Пекине собирают данные для развития гуманоидных машин
В Пекине работает уникальный центр обучения робототехнике, где человекоподобных роботов обучают широкому спектру задач. Цель проекта — решить проблему нехватки реальных данных, которая тормозит массовое внедрение таких роботов.
Внутри центра поражает синхронизация между людьми и машинами — мытьё посуды, сбор фруктов, приготовление кофе и складывание одежды уже стали для роботов обыденными делами. Универсальность машин во многом обеспечивается работой инструкторов, которые кропотливо обучают их и собирают необходимые данные о движении.
Один из наставников — Чен Шудун — объяснил, почему данные из реального мира критически важны:
«В реальных условиях роботы сталкиваются с трением, изменением освещения и фоновым шумом. Одних данных моделирования недостаточно для обучения качественных моделей. Чтобы внедрить роботов в повседневную жизнь, нужны реальные данные — они двигают отрасль вперёд», — подчеркнул он.
Мультимодальные данные из реального мира (зрение, слух, осязание, управление движением) служат «топливом» для ИИ — «мозга» робота. Компании, разрабатывающие ИИ‑системы, опираются на эти данные. С помощью экзоскелетного оборудования сборщик может фиксировать около 200 образцов данных в день.
Чен привёл пример складывания полотенец — задачи, которая кажется простой, но таит сложности:
«Полотенце — мягкий предмет. Каждый раз при складывании уголка его форма меняется. Мы учитываем разные типы, цвета и размеры полотенец, собираем данные из разных сценариев. Специально фиксируем сложные случаи, когда робот может ошибиться, чтобы модель научилась исправлять себя», — пояснил он.
Квалифицированный сборщик данных должен уметь разбивать движения на этапы и давать чёткие инструкции. Особое внимание — плавности:
«Движения робота должны быть такими же естественными, как у человека, без пауз и скованности. Люди взаимодействуют с предметами плавно и непрерывно, и робот этому должен этому», — отметил Чен.
За год работы центр собрал десятки тысяч часов данных от реальных машин. По словам Чена, потребности компаний в данных становятся разнообразнее. Сначала акцент был на универсальной модели ИИ, затем понадобились специализированные данные для устранения слабых мест. При развёртывании моделей в реальных условиях возникают сбои, поэтому требуется дополнительный сбор данных для их устранения.
В Китае сейчас работает более миллиона компаний, связанных с робототехникой, включая свыше 26 тысяч новых, зарегистрированных только в 2025 году. Быстрый рост ИИ и робототехники нацелен на то, чтобы изменить экономику страны, считает Са Рина, профессор Пекинского университета авиации и космонавтики:
«Интеллектуальные роботы требуют высококачественных датчиков, редукторов и чипов. Китай ждёт промышленная модернизация, объединяющая программное и аппаратное обеспечение. Это станет новым двигателем роста. Благодаря обширным реальным данным и полной производственной цепочке Китай может сформировать стандарты робототехники и перейти от роли последователя к лидеру в этой области», — подчеркнула она.
Благодаря труду учёных и инженеров сотрудничество человека и робота перестаёт быть научной фантастикой и становится реальностью, готовой воплотиться в жизнь.
