Британски стартап ги обучува роботите во виртуелни светови
FinPortal.mk · 17.9.2026 г.
Роботот Фредо шета низ канцеларијата и зема пластично шише што му го подава вработен. Со оглед на тоа што неодамна еден робот го надмина рекордот на Јусејн Болт на 100 метри, тоа не е највпечатливото достигнување. Но, брзината со која Фредо е обучен да оди, да го препознае шишето и да го фати е импресивна. За развивање на тие вештини и нивно вчитување во Фредо биле потребни само неколку минути. Неговите развивачи велат дека на конкурентските системи им требаат денови за да ги совладаат таквите вештини. Станува збор за Vsim, британски стартап со седиште во Кембриџ. Основачите Мишел Лу и Кир Стори се надеваат дека еден ден нивниот софтвер ќе управува со роботи што можат да се движат и да извршуваат корисни задачи во домот и на работното место. Но, патот е долг. „Чудна е ситуацијата со роботиката, бидејќи она што ние како луѓе го сметаме за неверојатно тешко, како гимнастиката, можете да го натерате роботот да го прави сосема добро. Она во што луѓето се навистина добри, како фината моторика, е навистина тешко за роботите“, вели Стори. Вештините на Фредо се усовршени во виртуелна средина, каде што една задача може да се изведе во компјутерска симулација милиони пати. Откако ќе се најде оптималното решение, познато како политика, тоа може да се вчита и да го користи хардверот — во овој случај Фредо. Ваквите виртуелни симулации се вообичаен начин за обука на роботи. Технолошкиот гигант Nvidia има систем наречен Isaac Sim што функционира на тој принцип — Лу и Стори и двајцата работеле на негова рана верзија. Во 2022 година решиле да го основаат Vsim, за да изградат сопствена средина за обука и други алатки. Бидејќи почнале од нула, Лу и Стори можеле да го оптимизираат софтверот за да ги искористат моќните компјутерски чипови што се користат во вештачката интелигенција, познати како графички процесорски единици или GPU. „Основните алгоритми што ги користевме за повеќето од овие роботски симулации датираат од 1970-тите и 1980-тите, но тие алгоритми не се навистина совршени з