Инновации в обучении роботов

Согласно заявлению стартапа Reimagine Robotics, искусственный интеллект позволяет роботам обучаться непосредственно на рабочем месте. Основатель и CEO компании, Джонатан Шольц, утверждает, что технологии, разрабатываемые их командой, могут использоваться любым работником без необходимости в специализированном программировании. "Полезный робот должен уметь учиться у человека, выполняющего работу", — говорит Шольц. "Работник должен показать роботу задачу, исправить его ошибки и перейти к следующей задаче. Это и есть процесс, который мы называем 'обучением на месте'".

Основатели и история компании

Джонатан Шольц, ранее возглавлявший команду прикладной робототехники в Google DeepMind, основал Reimagine Robotics в апреле 2025 года вместе с бывшими коллегами Олегом Сушковым, Акихилом Раджу и Мишей Денилом. Штаб-квартиры компании расположены в Лондоне и Сиднее.

Принцип работы: обучение через демонстрацию

В отличие от традиционных подходов, которые требуют участия специалистов-программистов при изменении задач или производственных процессов, Reimagine Robotics предлагает работникам возможность обучать роботов непосредственно на месте. Работник показывает роботу, что нужно делать, наблюдает за его попытками выполнить задачу и вносит коррективы на месте. "Робот должен приходить с установкой нового коллеги: 'Как я могу помочь? Что вы хотите, чтобы я сделал?'", — подчеркивает Шольц. Он добавляет, что понимание процесса работниками является ключевым для успешного обучения робота.

Взаимодействие человека и робота

По словам Шольца, основная цель компании — не заменить людей в процессе, а сделать их работу более эффективной. "Робот, который учится на рабочем месте, зависит от людей. Работник выявляет узкие места, показывает роботу, как помочь, и корректирует его действия до тех пор, пока он не станет полезным", — объясняет он. Это позволяет работникам сосредоточиться на более сложных задачах, в то время как роботы берут на себя рутинные операции.

Примеры внедрения технологий

На данный момент Reimagine Robotics уже внедрила свои роботы на производственные площадки и в центры разборки электроники. В одном из проектов, связанного с производством пластиковых изделий по индивидуальному заказу, роботы обучались управлению 3D-принтерами в ночное время, включая удаление печатных платформ и управление механизмами. Команда клиента использовала платформу для автоматизации дополнительных этапов, таких как мойка, отверждение и сушка. В другом проекте, связанном с восстановлением ценных материалов из использованных жестких дисков, Reimagine Robotics работала с процессными инженерами для разработки трехроботной ячейки разборки, которая оптимизировала рабочий процесс в реальном времени. В результате время, необходимое для прототипирования и тестирования нового поведения робота, сократилось с одного дня до примерно 10 минут, что позволило командам предлагать новые идеи и тестировать их почти мгновенно.

Будущее компании и планы по расширению

С выходом из режима скрытого стартапа, Шольц отметил, что прошедший год был посвящен созданию основного продукта и команды, а также тестированию платформы с клиентами. "После работы с несколькими партнерами мы абсолютно уверены, что эта технология не только жизнеспособна, но и имеет огромный потенциал в различных промышленных и производственных сферах", — добавляет он. Следующий этап развития компании включает в себя новый раунд финансирования, расширение команды для увеличения возможностей развертывания, внедрение роботов в большее количество рабочих мест и демонстрацию того, как каждое новое развертывание может сделать последующие более быстрыми, надежными и эффективными.

Конкуренция на рынке

На рынке также работают другие компании, использующие человеческих операторов для обучения моделей ИИ для роботов, такие как 1X Technologies, AgiBot, Apptronik, BriainCo, NEURA Robotics, Sanctuary AI и Tutor Intelligence. Это подчеркивает растущий интерес к технологиям, которые позволяют роботам адаптироваться и обучаться в реальном времени, что открывает новые горизонты для автоматизации и повышения производительности.