Учёные из Северо-Западного университета разработали необычного модульного робота с помощью ИИ, сделав ставку не на жёсткое программирование, а на способность адаптироваться. В отличие от традиционных машин, рассчитанных на конкретные условия, этот робот может менять способ передвижения в зависимости от ситуации — даже если его частично разобрать или повредить.
Конструкция состоит из отдельных модулей, каждый из которых — самостоятельный мини-робот с мотором, батареей и вычислительным блоком. Они соединяются в разные формы и совместно двигаются: прыгают, катятся, ползут и «импровизируют» движения, чтобы добраться до цели.
Конструкция состоит из отдельных модулей, каждый из которых — самостоятельный мини-робот с мотором, батареей и вычислительным блоком. Они соединяются в разные формы и совместно двигаются: прыгают, катятся, ползут и «импровизируют» движения, чтобы добраться до цели.
Ключевая идея — обучение через эволюцию. Исследователи задали ИИ базовые элементы и цель, после чего система в симуляции перебрала тысячи конфигураций, отбирая наиболее эффективные. Лучшие варианты затем собрали в реальности. В результате робот научился сохранять работоспособность даже при серьёзных повреждениях.
Пока технология сырая: робот медленный, неуклюжий и почти «слепой» — у него нет внешних сенсоров. Но сама концепция важнее практической пользы: это шаг к роботам, которые не просто выполняют команды, а выживают и приспосабливаются.
Параллельно в индустрии развиваются и другие подходы: в MIT учат роботов «видеть» сквозь препятствия с помощью радиоволн, а в Оклахоме — реагировать на сигналы человеческого мозга. В итоге робототехника постепенно движется от запрограммированных машин к системам, которые учатся, чувствуют и адаптируются.
Пока технология сырая: робот медленный, неуклюжий и почти «слепой» — у него нет внешних сенсоров. Но сама концепция важнее практической пользы: это шаг к роботам, которые не просто выполняют команды, а выживают и приспосабливаются.
Параллельно в индустрии развиваются и другие подходы: в MIT учат роботов «видеть» сквозь препятствия с помощью радиоволн, а в Оклахоме — реагировать на сигналы человеческого мозга. В итоге робототехника постепенно движется от запрограммированных машин к системам, которые учатся, чувствуют и адаптируются.
