Bien que Tesla favorise constamment des versions de plus en plus avancées d'Optimus, le robot humanoïde sur lequel il fonctionne – au moins des versions dépourvues d'aide humaine dans les coulisses – il y a un autre robot en développement que vous pourriez être moins familier: la série Boston Dynamics Atlas. Ce qui avait été un robot plutôt volumineux, grossier et encore agile, l'Atlas II a frappé et a été fait pour paraître encore plus humain et tout aussi maniable. Alors que Hyundai possède Boston Dynamics depuis quatre ans, Toyota – via son Institut de recherche Toyota – est venu pour fournir une nouvelle intelligence artificielle pour aider à faire en sorte que l'Atlas II et les futurs robots humanoïdes agissent davantage comme les humains et remplacent potentiellement les êtres squishys pour des tasks dangereux et trop répétitifs.
Back in 2021, Hyundai purchased an 80 percent share in Boston Dynamics from SoftBank—which took ownership of it from Google in 2017. Hyundai was already using Boston Dynamics' Spot, the doglike robot, for industrial inspection and predictive maintenance at its facilities, and the new goal was to start deploying Atlas—the humanoid robot already made famous for its dance moves and parkour skills—to further roles at Hyundai plants in L'avenir. Si vous avez regardé l'une des vidéos de développement sur Atlas II et vu le logo Hyundai «H» indubitable sur les couvercles de moteur et d'autres pièces automobiles utilisées, c'est pourquoi.
Mais il semble que Hyundai ne fasse plus cela seul. Le Toyota Research Institute travaille sur le développement de logiciels pour la conduite automatisée et la robotique, et il a récemment montré son dernier développement via Atlas II. Tout en étant généralement étiqueté comme IA, la meilleure description est un modèle grand comportement ou LBM.
Plutôt que de simplement programmer le bot pour faire une seule tâche répétitive, le LBM dans Atlas le fait se comporter plus comme un humain et l'ouvre pour des tâches plus dynamiques et presque à la volée. Le programme examine tout le corps du robot et comprend comment effectuer des tâches tout en gardant l'équilibre en même temps. Avant, la plupart des robots humanoïdes devraient effectuer un ajustement d'équilibre avant de passer à sa tâche, c'est pourquoi vous verriez Atlas et d'autres robots s'arrêter avant de continuer après que quelque chose a changé, que ce soit une partie qui tombe ou quelque chose qui bouge sa position d'origine.
Une partie de la démonstration de la programmation LBM voit l'atlas ouvrir un conteneur avec deux volets contenant des pièces ponctuelles. Alors qu'Atlas commence à regarder ce qu'il doit faire pour accomplir la tâche, un ingénieur prendra un bâton de hockey et retournera l'un des volets fermés. Sans hésitation, il se penche et ouvre le rabat pour commencer à saisir des pièces. La plupart des démonstrations d'Atlas à ce point n'ont également montré que ce qu'elle peut faire avec une seule main pour une seule tâche, mais cette dernière vidéo montre que Atlas peut travailler avec les deux mains, même juste pour prendre une partie qui est tombée de sa portée sans trop d'arrêt pour faire son travail. Il peut même se pencher et retirer le récipient en position sans avoir besoin d'attendre qu'un positionnement d'équilibre ait été effectué en premier, faisant tout le mouvement en une seule fois. C'est une réalisation étonnante en robotique et qui n'est en développement que depuis octobre 2024, lorsque Boston Dynamics et Tri ont commencé leur partenariat.
L'objectif primordial est de faire fonctionner Atlas II dans les environnements existants. Avec une programmation à l'ancienne manquant de réseaux de neurones dynamiques qui considèrent tout le corps du robot, il serait presque impossible de mettre à l'échelle des robots comme Atlas dans les rôles dans lesquels ils sont nécessaires. Avec LBM, vous n'auriez qu'à former le robot avec une seule démonstration humaine sur la façon d'effectuer sa tâche.
« Alors que les LBM deviennent plus forts », a déclaré Russ Tedurake, vice-président directeur de LBM à TRI, « ils nécessitent de moins en moins de démonstrations pour obtenir des comportements de plus en plus robustes. » Bien que la robotique prenant en charge toutes les tâches subalternes restera un avenir lointain, des programmes comme LBM rapprochent cet avenir. Ne soyez pas surpris d'entendre parler de la première ligne automobile complète fabriquée à partir de robots Atlas II d'ici la fin de la prochaine décennie.
