AgiBot запустила роботов, обучающихся с подкреплением в реальном мире!⁠⁠

Роботостроение переживает настоящий бум, но не все разделяют энтузиазм. Скептики, включая экспертов из Rockwell Automation, утверждают, что гуманоидные роботы, хоть и привлекательны, не оптимальны для заводов — их конструкция слишком сложна и неэффективна для промышленных задач. Тем временем компании AgiBot и Longcheer добились прорыва: они впервые успешно внедрили обучение с подкреплением в реальных условиях (Real-World Reinforcement Learning, RW-RL) для роботов AgiBot G2. Ранее такие алгоритмы работали только в симуляциях, где ошибки не приводили к поломкам оборудования и простоям производства.

В новой системе роботы обучаются прямо на рабочем месте, не полагаясь на жесткие инструкции. Они быстро адаптируются к изменениям в деталях, материалах и допусках, делая производство более гибким. При смене продукта не нужно перенастраивать оборудование или обновлять ПО — достаточно дать время на самообучение.

Инженеры подчеркивают стабильность RW-RL от AgiBot: роботы аккуратно корректируют действия, соблюдая требования безопасности и эффективности. Технология уже автоматизирует сложные операции, ранее требовавшие высокой квалификации, такие как сборка мелких электронных компонентов.

После успешного пилотного проекта компании планируют расширить применение в производстве потребительской электроники, автомобильных компонентов и других отраслях, где критична быстрая переналадка. Этот шаг может революционизировать промышленность, сделав роботов умнее и независимее.