- პროფესიონალივით რომ აათამაშო ბურთი, მხოლოდ კოდი არ კმარა. გთავაზობთ ექსკლუზიურ ხედვას AI-ს (ხელოვნური ინტელექტი) იმ ინოვაციური წვრთნებიდან, რომლებმაც Atlas®-ს ფეხბურთის თამაში შეაყვარა და ჰუმანოიდური მოქნილობის ახალი ეპოქა დაიწყო.
ეს ყველაფერი სამეცნიერო ფანტასტიკის ჟანრის ბლოკბასტერს ჰგავს, თუმცა აბსოლუტური რეალობაა.
Hyundai Motor Company-ს ახალ ვიდეოში Boston Dynamics-ის ჰუმანოიდი რობოტი, სახელად Atlas, ფეხბურთის კომპლექსურ სავარჯიშოებს უზადოდ ასრულებს. ის ბურთს ადამიანური სისწრაფით ატარებს, გადაცემებს აკეთებს და კარშიც არტყამს.
ფინალი კი საერთოდ შთამბეჭდავია – რობოტი ასრულებს ე.წ. „Ghost Rabona-ს“. ეს არის დახვეწილი ილეთი, რომელიც ცრუ მოძრაობასა და ფეხის გადაჯვარედინებით დარტყმას მოიცავს – ილეთი, რომლის შესრულებაც წამყვან პროფესიონალებსაც კი გაუჭირდებათ.
რობოტული ათლეტიზმის ამგვარმა დემონსტრაციამ, რომელიც Hyundai Motor-ის კამპანიის, „School of Football“-ის ნაწილია, მსოფლიო აღაფრთოვანა.
კამპანია, რომელიც FIFA World Cup 2026™-ისთვის შექმნილი Hyundai-ს პლატფორმის – „Next Starts Now“-ის ფარგლებში ხორციელდება, ფეხბურთს, როგორც უნივერსალურ ენას, ისე იყენებს, რათა ემოციებისა და ამბის თხრობის მეშვეობით ადამიანზე ორიენტირებული რობოტიკა წარმოაჩინოს.
კამპანიის ბირთვია ხუთეპიზოდიანი სოციალური ფილმების სერია, რომელიც მაისის ბოლოს Hyundai Motor-ის გლობალურ არხებზე გამოვიდა. სიუჟეტი ასახავს Atlas-ის გზას – ინტერესით სავსე დამკვირვებლიდან მოედნის ნამდვილ ოსტატამდე.
ამ ისტორიის გლობალურ საფეხბურთო საზოგადოებასთან პირდაპირ დასაკავშირებლად, Hyundai Motor-მა ასევე გამოუშვა სპეციალური რეაქცია-ვიდეო, რომელშიც ბრენდის გლობალური ამბასადორი და ფეხბურთის სუპერვარსკვლავი, სონ ჰინ მინი მონაწილეობს.
მაინც როგორ უნდა ასწავლო მანქანას პროფესიონალივით თამაში? 4 ივნისს Hyundai Motor-მა და Boston Dynamics-მა ამ კითხვას პასუხი გასცეს. იდეალური მარკეტინგული კადრების მიღმა არსებული რეალობის საჩვენებლად, Hyundai Motor-მა გამოუშვა ფილმი კადრს მიღმა (making-of), რომელიც განვითარების მკაცრ პროცესს ასახავს, ხოლო Boston Dynamics-მა საინჟინრო და წვრთნის მეთოდოლოგიის დეტალური ანალიზი გამოაქვეყნა.
Boston Dynamics-ის ინჟინრების წინაშე მკაფიო გამოწვევა იდგა: როგორ აემოძრავებინათ რობოტი ადამიანის მსგავსი დინამიკითა და პლასტიკით? გამოსავალი მარტივი აღმოჩნდა – საჭირო იყო სკოლაში, კერძოდ კი „ფეხბურთის სკოლაში“ დაბრუნება.
რატომ ფეხბურთი? იდეალური რობოტული საკლასო ოთახი
რატომ შეირჩა ფეხბურთი მსოფლიოში ერთ-ერთი ყველაზე განვითარებული ჰუმანოიდი რობოტის საწვრთნელ პოლიგონად? ეს გადაწყვეტილება მეცნიერულად იყო დასაბუთებული.
Boston Dynamics-ის მკვლევრებმა განმარტეს, რომ ჰუმანოიდმა რობოტმა მართლაც ბუნებრივი და მრავალმხრივი მოძრაობის მისაღწევად ერთდროულად ოთხი ურთიერთდაკავშირებული უნარი უნდა აითვისოს: ბალანსი, ტაიმინგი (დროის შერჩევა), კოორდინაცია და ადაპტაცია.
საფეხბურთო მატჩის დროს ყველა ეს უნარი ერთდროულად მოწმდება. ბევრი სხვა აქტივობისგან განსხვავებით, სადაც გადაადგილება და საგნებით მანიპულირება ერთმანეთისგან გამიჯნულია, ფეხბურთი მოითხოვს ორივეს მუდმივ, დინამიკურ ურთიერთქმედებას. მოთამაშემ სირბილისას მუდმივად უნდა დაარეგულიროს ბალანსი, აღიქვას მოძრავი ობიექტი (ბურთი) და შემდეგ ზუსტად შერჩეულ დროს, კოორდინირებულად დაარტყას ფეხი.
ბურთისთვის ფეხის დარტყმა ჩვენთვის შეიძლება მარტივი ჩანდეს, მაგრამ რობოტისთვის ეს უდიდესი გამოწვევაა. მან უნდა განსაზღვროს ბურთის მდებარეობა, დაიკავოს სწორი პოზიცია, შეინარჩუნოს წონასწორობა ერთ ფეხზე და მეორე ფეხი საჭირო ძალითა და სიზუსტით მოიქნიოს.
ეს კომპლექსური თანმიმდევრობა მოითხოვს კოგნიტურ და კონტროლის ისეთ დონეს, რაც ბევრად აღემატება წინასწარ დაპროგრამებული მოძრაობების უბრალო გამეორებას. როგორც კვლევითმა ჯგუფმა აღნიშნა, ეს იყო იდეალური გარემო Atlas-ისთვის მთელი სხეულის კონტროლის ხელოვნების დასასწავლად.
ნაბიჯი 1: სწავლა პროფესიონალებისგან (და ინჟინრებისგან)
ეს გზა დაიწყო არა კოდით, არამედ ადამიანებით. Atlas-ისთვის ფეხბურთელივით მოძრაობის სასწავლებლად, გუნდს თავიდან მაგალითი სჭირდებოდა.
მაღალი სიზუსტის ოპტიკური მოძრაობის ჩაწერის (motion capture) სისტემის გამოყენებით – იგივე ტექნოლოგია გამოიყენება ცნობილ ფილმებსა და ვიდეო თამაშებში – მათ პროფესიონალი ფეხბურთელის მოძრაობები ჩაწერეს.
სპეციალურ, ამრეკლავი მარკერებით აღჭურვილ კოსტიუმში გამოწყობილმა მოთამაშემ სხვადასხვა მოძრაობა შეასრულა – დაწყებული საბაზისო დარტყმებიდან და გადაცემებიდან, დასრულებული რთული „Ghost Rabona-თი“.
ამ პროცესმა ადამიანის მოძრაობების მდიდარი მონაცემთა ბაზა შექმნა. გუნდის უშუალო და პრაქტიკულ მიდგომას ხაზს უსვამს ის ფაქტიც, რომ Boston Dynamics-ის უფროსმა კვლევითმა ინჟინერმა, რობერტო შუმ, თავადაც მოირგო ეს კოსტიუმი. ბევრი საბაზისო ვარჯიში და დარტყმა, რაც Atlas-მა შეითვისა, სწორედ მისი მოძრაობების საფუძველზე შეიქმნა, რამაც რობოტის წვრთნას პერსონალური შტრიხი შესძინა.
ადამიანის მაგალითზე პირდაპირი სწავლების ეს მეთოდი რობოტიკაში წინ გადადგმული უდიდესი ნაბიჯია. ის აქრობს ძველ, შრომატევად პროცესს, რომელიც თითოეული სახსრისა და მოძრაობის ხელით დაპროგრამებას გულისხმობდა და მას უფრო ინტუიციურ ამოცანად აქცევს – უბრალოდ აჩვენო რობოტს, რა უნდა გააკეთოს.
ნაბიჯი 2: თარგმნის გამოწვევა – მოძრაობის ადაპტაცია (Motion Retargeting)
თუმცა, ადამიანის მოძრაობის ზუსტი კოპირება შეუძლებელია და სწორედ აქ იჩენს თავს პირველი სერიოზული დაბრკოლება. მიუხედავად იმისა, რომ Atlas-ს ჰუმანოიდური ფორმა აქვს, მისი ფიზიკური სტრუქტურა ფუნდამენტურად განსხვავდება ადამიანისგან. მის სახსრებს მოძრაობის განსხვავებული დიაპაზონი აქვთ, კიდურებს – განსხვავებული პროპორციები, ხოლო მისი სიმძიმის ცენტრი უნიკალურია. ფეხბურთელის მოძრაობების პირდაპირი, ერთი-ერთზე გადატანა რობოტს უხერხულ, არასტაბილურ ან ფიზიკურად შეუძლებელ მდგომარეობაში ჩააყენებდა.
გამოსავალი არის კრიტიკული პროცესი, რომელსაც „რეტარგეტინგი“ (ადაპტაცია) ეწოდება. ამ დროს ადამიანის მოძრაობის ჩაწერილი მონაცემები გონივრულად ითარგმნება Atlas-ის სპეციფიკური სხეულისთვის.
ეს ციფრული მკერავის დახვეწილ მუშაობას ჰგავს, სადაც ალგორითმები მოძრაობებს რობოტის კინემატიკას არგებენ. ეს უზრუნველყოფს მოძრაობის არსისა და სტილის შენარჩუნებას რობოტის ფიზიკური შეზღუდვების გათვალისწინებით.
ეს ეტაპი არის უმნიშვნელოვანესი ხიდი ადამიანურ შთაგონებასა და რობოტის მიერ მის შესრულებას შორის. სწორედ ეს აძლევს Atlas-ს საშუალებას შეასრულოს მოძრაობები, რომლებიც ადამიანისას ჰგავს, მაგრამ მისივე მექანიკურ რეალობაშია მიღწევადი.
ნაბიჯი 3: პრაქტიკა სრულყოფილებისთვის – AI განმამტკიცებელი სწავლება და სიმულაცია
მას შემდეგ, რაც რეტარგეტინგის საშუალებით მოძრაობის ტრაექტორია განისაზღვრა, ნამდვილი სწავლებაც დაიწყო. გუნდმა გამოიყენა ხელოვნური ინტელექტის (AI) ფართოდ გავრცელებული ტექნიკა, რომელსაც განმამტკიცებელი სწავლება (Reinforcement Learning – RL) ეწოდება.
RL-ის საშუალებით რობოტი სწავლობს ცდისა და შეცდომის მეთოდით – ისევე, როგორც ადამიანი – ნაცვლად იმისა, რომ პირდაპირ იყოს დაპროგრამებული.
თუმცა, ეს პროცესი რეალურ Atlas-ზე არ მიმდინარეობს, რადგან ეს ძალიან ნელი და რისკიანი იქნებოდა. ამის ნაცვლად, Atlas სწავლობს ვრცელ, ღრუბლოვან (cloud-based) სიმულაციურ გარემოში, სადაც მას შეუძლია ფეხბურთის მოძრაობები მასშტაბურად და მრავალჯერადად ატრიალოს. ამ გარემოში RL სისტემა აჯილდოებს იმ მოძრაობებს, რომლებიც წარმატებით იმეორებენ ადამიანის ადაპტირებულ ქცევას და ამავდროულად ინარჩუნებენ ბალანსსა და კონტროლს.
დროთა განმავლობაში, უამრავი მცდელობის შედეგად, სისტემა სწავლობს არა მხოლოდ თავად მოძრაობას, არამედ მის მიღმა არსებულ ფიზიკას. ის ზუსტად არკვევს მოტორულ კონტროლს, წონის გადანაწილებას და იმ ძალებს, რომლებიც საჭიროა ფეხის მოსაქნევად, საყრდენი ფეხის დასაფიქსირებლად და ვერტიკალური მდგომარეობის შესანარჩუნებლად.
ამ ვირტუალური წვრთნის მასშტაბები განცვიფრებას იწვევს. ღრუბლოვან GPU-ებზე ათასობით სიმულაციის პარალელურად გაშვებით, გუნდმა სწავლის პროცესი მკვეთრად დააჩქარა. სულ რაღაც 24 საათში Atlas-ს შეეძლო მიეღო იმხელა გამოცდილება, რაც ფიზიკურ სამყაროში ცდისა და შეცდომის ერთი წლის განუწყვეტელ პროცესს უდრის. ეს მასშტაბური, პარალელური სწავლება რობოტს საშუალებას აძლევს სწრაფად აითვისოს ისეთი კომპლექსური მოძრაობები, რომელთა ხელით დაპროგრამებაც შეუძლებელი იქნებოდა.
ნაბიჯი 4: ვირტუალური მოედნიდან რეალურ სამყაროში
მთავარი გამოცდა, რა თქმა უნდა, მაშინ დგება, როდესაც ნასწავლი ქცევა რეალურ რობოტზე იტესტება. ინტენსიური სიმულაციური წვრთნების შემდეგ, მიღებული მართვის სტრატეგია (სისტემა, რომელიც განსაზღვრავს, როგორ ასრულებს რობოტი ამა თუ იმ უნარს) ნამდვილ Atlas-ზე გადაიტანეს. სიმულაციისა და სწავლის პროცესის ეფექტურობის დასტურია ის, რომ Atlas-ის თითქმის ყველა საფეხბურთო უნარმა პირველივე ცდაზე იდეალურად იმუშავა.
სიმულაციიდან რეალობაში მოძრაობის ეს უმტკივნეულო გადატანა რობოტიკაში ერთ-ერთი უდიდესი გამოწვევაა. ფაქტი, რომ Atlas-მა პირველივე ფიზიკურ მცდელობაზე უზადოდ შეასრულა რთული დარტყმა, მოწმობს სიმულაციის მაღალ ხარისხსა და განმამტკიცებელი სწავლების მიდგომის ეფექტურობას. იმ შემთხვევებში, როდესაც ფიზიკური ტესტირებისას მცირე შეცდომები მაინც ფიქსირდებოდა, ეს მონაცემები უკან, სასწავლო ციკლში ბრუნდებოდა, რაც სისტემას საშუალებას აძლევდა ესწავლა საკუთარ შეცდომებზე და მუდმივად გაეუმჯობესებინა შედეგი.
„Ghost Rabona“: ფიზიკური ინტელექტის საზღვრების გაფართოება
Atlas-ის საფეხბურთო პერფორმანსის გვირგვინი უდავოდ არის „Ghost Rabona“. ეს არ არის უბრალო რაბონა (მოძრაობა, როდესაც დამრტყმელი ფეხი საყრდენი ფეხის ზურგს უკან ტრიალდება). „მოჩვენებითი“ (Ghost) ელემენტი ამატებს ფინტს, ანუ ცრუ მოძრაობას, რომელიც მცველის მოსატყუებლადაა შექმნილი. რობოტისთვის ეს ილეთი კოლოსალური გამოწვევაა. ის მოითხოვს მიმართულების სწრაფ ცვლილებას ფინტისთვის, ძლიერ ნახტომს ორივე ფეხის მიწიდან მოსაწყვეტად, სტაბილურ დახტომას და მყისიერ, ძლიერ დარტყმას — ეს ყველაფერი კი დინამიკური ბალანსის სრულყოფილი შენარჩუნებით უნდა მოხდეს.
ეს ერთიანი, პლასტიკური თანმიმდევრობა მაქსიმალურად ცდის რობოტის ფიზიკური ინტელექტის საზღვრებს. ეს არის მთელი სხეულის კონტროლის ნამდვილი სიმფონია, სადაც თითოეული სახსარი – კოჭებიდან დაწყებული, ტანითა და ხელებით დამთავრებული – სრულ ჰარმონიაში უნდა მუშაობდეს.
„Ghost Rabona-ს“ წარმატებით შესრულება მხოლოდ ეფექტური ილეთი არ არის. ეს არის რობოტის იმ უნარის მკაცრი გამოცდა, რომელიც იმპულსის მართვას, ძალის გენერირებასა და მთელი სხეულის, როგორც ერთიანი, ინტეგრირებული სისტემის კოორდინაციას გულისხმობს.
მშვენიერი თამაშის მიღმა: უნარები რეალური სამყაროსთვის
მიუხედავად იმისა, რომ რობოტისთვის ფეხბურთის სწავლება შთამბეჭდავი მიღწევაა, პროექტის საბოლოო მიზანი საფეხბურთო მოედანს ბევრად სცილდება. უნარები, რომლებიც Atlas-მა შეიძინა, პირდაპირ გამოიყენება პრაქტიკულ, რეალურ ცხოვრებაში. სხეულის ის სრული კოორდინაცია, რაც ბურთის დასარტყმელადაა საჭირო, ასახავს ფუნდამენტურ შესაძლებლობებს, რომლებიც თანაბრად მნიშვნელოვანია ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა საწყობში ტვირთის აწევა და გადატანა, გადატვირთულ ქარხნის იატაკზე ნავიგაცია ან სამრეწველო გარემოში კომპლექსური სამუშაოების შესრულება.
იმ აქტივობის ათვისებით, რომელიც აერთიანებს გადაადგილებასა და მანიპულაციას, Atlas ავითარებს უფრო ფართო შესაძლებლობებს, რაც ხელს შეუწყობს ინდუსტრიული აპლიკაციების მრავალფეროვნებას.
ტაიმინგში, ძალის მართვასა და დინამიკურ ბალანსში მიღებული გამოცდილება გადამწყვეტია ისეთი ჰუმანოიდი რობოტების შესაქმნელად, რომლებსაც შეუძლიათ ბუნებრივად და გრაციოზულად მოძრაობა. ამასთანავე, კომპლექსური ვარჯიშები ავითარებს რობოტების ბრუნვის მოძრაობას, წონის გადატანის უნარსა და სხეულის კონტროლს, რაც მათ უფრო უსაფრთხოსა და ეფექტურს გახდის ადამიანებთან მუშაობისას. ეს პროექტი აჩვენებს, რომ შაბლონების მიღმა აზროვნება და წვრთნა რობოტიკის შემდეგი თაობის განვითარების გასაღებია.
Hyundai Motor-ისა და Boston Dynamics-ის თანამშრომლობა მომავლის სარკეა. ეს არის სამყარო, სადაც რობოტები მხოლოდ კი არ პროგრამდებიან, არამედ სწავლობენ. სადაც მათ შეუძლიათ ჩვენგან ისწავლონ მოძრაობა იმგვარი სიმარდითა და ინტელექტით, რაც ერთ დროს მხოლოდ ადამიანების პრივილეგია იყო.
„ფეხბურთის სკოლამ“ თავისი პირველი რობოტი სტუდენტი გამოუშვა და მისი გაკვეთილები აუცილებლად შეცვლიან წარმოდგენებს იმის შესახებ, თუ რა არის შესაძლებელი შრომის, ავტომატიზაციისა და მომავლის ტექნოლოგიების სამყაროში.
პლატფორმა „Next Starts Now“
„School of Football“ მხოლოდ ერთი ნაწილია Hyundai Motor-ის მასშტაბური პლატფორმისა „Next Starts Now“, რომელიც FIFA World Cup 2026™-ისთვის შეიქმნა. კამპანიის ცენტრალური ღერძია 60-წამიანი გლობალური კინემატოგრაფიული რგოლი, რომელიც 180 ქვეყანაში გადაიცემა. მასში ფეხბურთელი სონ ჰინ მინი და რობოტი Atlas მონაწილეობენ ხუთ დამწყებ საფეხბურთო ტალანტთან ერთად (მათ შორის არიან დევიან კიმბრო და სტელა შპიცერი), რათა აჩვენონ, როგორ აყალიბებს ნიჭის ახალი თაობა მომავალს უკვე დღეს.
ეკრანებს მიღმა, პლატფორმა რეალურ სამყაროშიც აქტიურად ერთვება გულშემატკივრებთან კომუნიკაციაში. ის მოიცავს ახალგაზრდულ საფეხბურთო ბანაკებს აშშ-ში, რომლებსაც ისეთი ლეგენდები მასპინძლობენ, როგორებიც არიან მია ჰემი და ტიმ ჰოვარდი. ასევე ტექნოლოგიურ და ინტერაქციულ Fan Festival-ის აქტივობებს ჩრდილოეთ ამერიკის მასპინძელ ქალაქებში.
FIFA-ს მუზეუმის გამოფენას „Legacies of Champions“ როკფელერის ცენტრში და გულშემატკივრების მიერ ინსპირირებულ ეროვნული ნაკრების ავტობუსების კამპანიას „Be There With Hyundai“.
- დამატებითი ინფორმაცია Atlas-ის წვრთნების შესახებ შეგიძლიათ იხილოთ Boston Dynamics-ის ბლოგში.
- Hyundai Motor-ის უახლესი FIFA World Cup 2026™ კამპანიის ვიდეოები ხელმისაწვდომია კომპანიის ოფიციალურ YouTube არხზე.
