Новий розділ у світі гуманоїдних роботів! Texas Instruments(TXN.US) разом із NVIDIA(NVDA.US) об’єднують AI та сенсори, щоб розпалити революцію «фізичного AI»

Фокусуючись на чипах-гігантах із аналогових мікросхем та вбудованих рішень для обробки даних, які вже давно мають титул «барометра глобального попиту на чипи» — Texas Instruments (TXN.US) — поєднали свою актуальну лінійку продуктів для безперервного керування, сенсорики та електроживлення з передовими компонентами для роботів від NVIDIA (NVDA.US), сенсорами на основі архітектури Ethernet і власними технологіями симуляції, забезпечивши розробникам суттєву технічну підтримку. Це допоможе їм у масовому масштабі конструювати, розгортати та серійно виробляти кінцеві пристрої на кшталт двоногих роботів-гуманоїдів, які, як їх називають, є «фізичною штучною інтелектом» (Physical AI).

Як випливає з нинішніх повідомлень медіа, співпраця Texas Instruments і NVIDIA має потенціал просунути інтелектуальні системи для гуманоїдних роботів на вищий рівень, а не лише «спільно створювати роботів» у поверхневому сенсі. Їхня остання спільна розробка більше схожа на побудову на нижньому рівні технологічного стеку більш повноцінної, безпечнішої та простішої для масштабного розгортання інфраструктури інтелектуальних роботів. Це дає відчутний стимул для просування комерціалізації гуманоїдних роботів у галузі.

Оскільки очікування ринку щодо поєднання величезних AI-навантажень для виведення (inference) з виконанням у реальному світі продовжують нагріватися, співпраця NVIDIA та Texas Instruments — це не просто накладання чипів і сенсорного шару. Це побудова узгодженої системи від AI-виведення та реального часового сприйняття до базового контрольного системного рівня, що є важливою основою для того, щоб гуманоїдні роботи знаходили застосування в реальному світі.

Генеральний менеджер підрозділу Industrial Automation and Robotics Texas Instruments Джованні Кампанелла (Giovanni Campanella) заявив: «Завдяки повному портфелю продуктів Texas Instruments ми долаємо розрив між потужними можливостями AI-обчислень від NVIDIA та практичними застосуваннями, дозволяючи розробникам перевіряти повноцінну, схожу на людську операційну систему значно раніше». У своїй заяві він також зазначив: «Такий інтегрований підхід прискорить еволюцію від прототипу/чернетки продукту до комерційних гуманоїдних машин, забезпечуючи безпечну спільну роботу цих роботів із людьми».

Нещодавно NVIDIA, схоже, активно зосередилася на поширенні найпередовіших технологій штучного інтелекту в ширші сфери — наприклад, на кінцеві пристрої, що включають роботів і автономні транспортні засоби, які називають «фізичною штучною інтелектом» (Physical AI), щоб і надалі стимулювати розширення попиту та створювати нові точки зростання поза бізнесом дата-центрів. За оцінками CEO NVIDIA Хуанджена Сюна (Huang Renxun): «“Фізична штучна інтелект” робить акцент на тому, щоб роботи/автономні системи операційного керування могли сприймати, міркувати й виконувати повний набір дій у реальному світі. І на підході епоха, коли “фізична штучна інтелект” допомагатиме еволюції людської цивілізації». «Фізична штучна інтелект» — це про те, щоб роботи/автономні системи могли сприймати, міркувати й діяти в реальному світі, а ці три категорії можливостей є ключовим інструментарієм, що переводить моделі з режиму «вміють лише вести розмову» до «можуть працювати в фізичному світі».

Texas Instruments у партнерстві з NVIDIA: тришарова синхронна взаємодія для найскладнішого рівня сприйняття + керування + AI-виведення в робототехнічних інтелектуальних системах

У межах цієї співпраці Texas Instruments розробила рішення для злиття сигналів сенсорів. Воно поєднує її технологію мм-хвильового радара з технологією роботів NVIDIA Jetson Thor, а завдяки власному Holoscan Sensor Bridge від NVIDIA забезпечує малу затримку 3D-сприйняття та безпекову обізнаність, підтримуючи розвиток технологій гуманоїдних роботів. Результати цієї останньої спільної розробки будуть продемонстровані на масштабній події NVIDIA GTC, що відбудеться 16–19 березня у Сан-Хосе (штат Каліфорнія).

Заступник віцепрезидента NVIDIA з робототехніки та Edge AI Діпу Талла (Deepu Talla) заявив: «Безпечна робота гуманоїдних роботів у непередбачуваних середовищах вимагає дуже потужних обчислень і обробки, щоб синхронізувати надзвичайно складні AI-моделі, дані сенсорів у реальному часі та системи керування електродвигунами».

Завдяки поєднанню даних високоякісних камер і радарів об’єднане рішення Texas Instruments і NVIDIA покращує ітерації в технологіях виявлення об’єктів, визначення позиції та відстеження, одночасно зменшуючи кількість хибнопозитивних спрацювань/системних хибних тривог і підвищуючи здатність гуманоїдних роботів приймати рішення в реальному часі.

Експерти з робототехніки у галузі в цілому вважають, що на сьогодні до справді універсальних автономних гуманоїдних роботів іще є кілька років, але системний прогрес на рівнях сприйняття, виведення, координації рухів тощо є необхідною передумовою для комерційного розгортання. Партнерство Texas Instruments і NVIDIA — це саме ключовий крок, що переводить галузь із етапу «алгоритми та верифікація симуляцією» до етапу «безпечна робота у реальному світі». Це дуже допоможе галузі загалом підвищити ефективність розробки, посилити надійність (robustness) систем і врешті-решт скоротити шлях до серійного виробництва.

У розробці роботів розрив Sim to Real (від симуляції до реальності) завжди був однією з найбільших проблем — навіть якщо AI-алгоритми демонструють хороші результати в симуляційних моделях, у реальному складному середовищі вони все ще можуть зазнавати невдач. NVIDIA Jetson Thor як платформа високопродуктивного виведення (inference) вже використовується багатьма компаніями для робототехнічних застосувань, а контрольні й сенсорні модулі Texas Instruments додають цій платформі можливості безпосередньої взаємодії з фізичним світом. Поєднання цих компонентів дозволить розробникам раніше та точніше верифікувати сприйняття системою, рухи та безпекові аспекти, ефективно скорочуючи цикл перевірки прототипів і знижуючи вартість ітерацій.

Texas Instruments інтегрує свої контролери в реальному часі, сенсори сприйняття (наприклад, мм-хвильовий радар mmWave) та технології керування електроживленням із високопродуктивною робототехнічною обчислювальною платформою NVIDIA (Jetson Thor) та Holoscan Sensor Bridge, формуючи повний ланцюг від сенсорів і керування до обчислення для виведення. Порівняно з традиційною архітектурою, що покладається лише на візуальні камери + GPU-виведення, таке рішення для злиття сенсорних даних дає змогу реалізувати 3D-сприйняття з малою затримкою та безпекову обізнаність, підвищуючи загальну здатність робота в реальному часі розуміти навколишнє середовище — це ключовий елемент переходу до практично розгортаємих систем.

Коли гуманоїдний робот виконує завдання, йому потрібне не лише складне AI-виведення, а й обов’язково обробка в реальному часі sensor fusion, керування рухом із багатьма шарнірами (multi-joint) та безпекові рішення на межі мережі (edge). Ці функції мають виконуватися за вкрай короткі проміжки часу. Мм-хвильовий радар Texas Instruments і технологія з’єднання з Ethernet допомагають роботам виявляти й відстежувати об’єкти в складних середовищах (наприклад, через скляні двері, за умов сильного/слабкого освітлення, у димі та пилу) надійніше, ніж у схемах, що покладаються лише на традиційні камери. Таке покращення сенсорного апаратного шару створює міцний фундамент для фактичної роботи.

Супервелика хвиля гуманоїдних роботів

Кілька технологічних компаній зі штаб-квартирою в США працюють над розробкою гуманоїдних роботів для високочастотних діапазонів. Наприклад, електромобільна, AI- та робототехнічна лідерська компанія Tesla, якою керує Маск (TSLA.US), розробляє гуманоїдного робота на ім’я Optimus, плануючи використовувати його для промислових і споживчих застосувань.

Figure AI, яку підтримують Microsoft (MSFT.US) та OpenAI, намагається створити гуманоїдного робота універсального типу, здатного обробляти різноманітні завдання. Figure AI зазначає: «Ці роботи можуть усунути небезпечну та неприємну роботу, а в підсумку — дозволити людському суспільству жити щасливіше й змістовніше». Boston Dynamics, очевидно, сподівається, що її робот Atlas зможе «повністю змінити промислові робочі середовища».

У глобальному масштабі — від Tesla Optimus до суперсистеми Helix Figure AI, а також до інших дослідницько-розробних зусиль технологічних підприємств — видно, що капітал і промисловість активно та щільно інвестують у цей сегмент. Дані поточної індустрії показують, що прототипи гуманоїдних роботів у різних категоріях уже досягли помітного прогресу за функціями, сприйняттям і керуванням рухом: такі риси, як балансування на двох ногах, сприйняття середовища, мультимодальні рішення тощо, поступово стають більш зрілими. Паралельно поліпшуються витрати на ланцюг постачання та продуктивність ключових компонентів, а також виникає конкурентна ситуація, коли співіснує кілька технологічних підходів. Усе це сприяє переходу від концептуальних досліджень до пілотування у реальних сценаріях. Ця позитивна динаміка означає, що галузь рухається від «періоду гарячих чуток/спекуляцій» до етапу справжнього технологічного накопичення та масштабного розгортання. Хоча до масового поширення ще існує вікно часу: установи з дослідження ринку прогнозують, що протягом найближчих десяти років ринок у цій сфері суттєво зростатиме. Показовим проєктом є Optimus від Tesla — компанія планує досягти цілей щодо високої надійності та безпеки і має намір просувати плани серійного виробництва впродовж найближчих кількох років.

Наразі ключовим рушієм розробки гуманоїдних роботів є глибока інтеграція AI у сприйнятті, ухваленні рішень і керуванні рухом. Це включає використання великих моделей для розуміння мовної та візуальної інформації, ухвалення рішень із пріоритетом через підкріплювальне навчання, а також sensor fusion (наприклад, зорові, радарні та силові сенсори). Такі системи не лише можуть ходити в контрольованих середовищах, а й виконувати завдання вищого рівня — наприклад, перенесення логістичних вантажів, перевірки техобслуговування або сервісні роботи в кооперації з людьми. Такі установи, як Morgan Stanley, вважають, що саме ці комплексні технологічні прориви є ключем до практичної здійсненності комерційного розгортання. Аналітики Morgan Stanley прогнозують, що зрештою ринок гуманоїдних роботів перевищить традиційну автомобільну індустрію: до 2050 року глобальний річний дохід ринку гуманоїдних роботів перевищить 5 трильйонів доларів, а кількість гуманоїдних роботів може сягнути понад 1 мільярд одиниць.

Однак професор і експерт із робототехніки Каліфорнійського університету в Берклі Кен Голдберг (Ken Goldberg) у недавній журнальній статті заявив, що інженерам іще дуже довгий шлях до створення гуманоїдних роботів із реальними практичними навичками.

Голдберг сказав: «Ми всі дуже добре знайомі з ChatGPT і з тим, яку дивовижну роботу він робить у візуальному та мовному аспектах, але більшість фахових дослідників дуже нервує щодо таких аналогій: мовляв, ми вже вирішили всі ці проблеми, і тепер збираємося вирішувати важливі проблеми, пов’язані з гуманоїдними роботами, і це станеться в наступному році. Я не кажу, що цього не відбудеться, але я кажу, що це не станеться протягом двох, п’яти чи навіть десяти років. Ми просто хочемо перезадати очікування, щоб уникнути створення бульбашки, яка врешті призведе до великого резонансу».