یک جهش کوانتومی در حرکت ربات‌ها! 🤖 Boston Dynamics چگونه با شبکه‌های عصبی سرتاسری (End-to-End) راه رفتن را از نو تعریف می‌کند؟

✅همه ما ویدیوهای شگفت‌انگیز ربات‌های Boston Dynamics را دیده‌ایم که می‌دوند، می‌پرند و حتی پشتک می‌زنند! اما راز این همه چابکی و تعادل شبیه به موجودات زنده چیست؟

❇️اخیراً، این شرکت رویکرد خود را برای کنترل ربات‌هایش متحول کرده است. آن‌ها از روش‌های مهندسی سنتی فاصله گرفته و به سمت شبکه‌های عصبی سرتاسری (End-to-End Neural Networks) حرکت کرده‌اند. بیایید ببینیم این یعنی چه.

💡 نکات کلیدی این تحول بزرگ:

1. رویکرد سنتی (مبتنی بر مدل):
در گذشته، مهندسان باید تمام فیزیک ربات، نحوه حرکت مفاصل، مرکز ثقل و نحوه تعامل با محیط را به صورت معادلات پیچیده ریاضی مدل‌سازی می‌کردند. ربات برای هر حرکتی، این مدل‌ها را محاسبه می‌کرد. این روش قدرتمند اما شکننده بود و در محیط‌های پیش‌بینی‌نشده دچار مشکل می‌شد.

2. رویکرد جدید (یادگیری سرتاسری - End-to-End):
در این روش انقلابی، به جای نوشتن قوانین صریح، یک شبکه عصبی عمیق عظیم ساخته می‌شود.
❎ ورودی: داده‌های خام از حسگرهای ربات (مثل تصاویر دوربین، وضعیت مفاصل، شتاب‌سنج‌ها).
❎ خروجی: دستورات مستقیم برای موتورهای ربات (مثلاً چقدر هر مفصل را حرکت بده).
تمام فرآیند از "دیدن" تا "عمل کردن" در یک شبکه یکپارچه اتفاق می‌افتد.

3. چگونه ربات یاد می‌گیرد؟ از طریق آزمون و خطا در دنیای مجازی!
این شبکه عصبی در یک محیط شبیه‌سازی شده (Simulation) بسیار دقیق، میلیون‌ها بار راه رفتن، دویدن و افتادن را تجربه می‌کند! با هر بار موفقیت یا شکست، شبکه خودش را اصلاح می‌کند (فرآیندی شبیه به یادگیری تقویتی). پس از هزاران سال تجربه مجازی (که در چند ساعت در دنیای واقعی اتفاق می‌افتد)، دانش به دست آمده به ربات واقعی منتقل می‌شود.

4. نتیجه: چابکی و انعطاف‌پذیری باورنکردنی!
نتیجه این است که ربات، مانند یک حیوان، یک "درک شهودی" از حرکت پیدا می‌کند. می‌تواند روی سطوح ناهموار راه برود، از لغزش‌ها به سرعت خودش را بازیابی کند و در موقعیت‌هایی که هرگز برایش برنامه‌ریزی نشده، واکنش مناسب نشان دهد. این دیگر فقط دنبال کردن دستورات نیست؛ بلکه یادگیری یک مهارت است.

🚀 این تغییر از "برنامه‌نویسی ربات" به "آموزش دادن به ربات" یک گام بنیادی به سوی ساخت ماشین‌هایی است که می‌توانند به طور مستقل و ایمن در دنیای پیچیده و غیرقابل پیش‌بینی ما انسان‌ها عمل کنند.


#هوش_مصنوعی #رباتیک #بوستون_داینامیکس #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #کنترل_ربات #یادگیری_تقویتی #آینده_فناوری
#BostonDynamics #Robotics #DeepLearning #NeuralNetworks #EndToEndLearning #AI

📌 تسلا استراتژی آموزش ربات Optimus را تغییر داد

♻️طبق گزارش Business Insider، تسلا تصمیم گرفته آموزش ربات Optimus را بر پایه‌ی رویکرد فقط-بینایی (vision-only) جلو ببرد؛ یعنی یادگیری صرفاً از طریق تصاویر و ویدئو.

🔑 نکات کلیدی:

✳️در اواخر جولای به کارکنان اعلام شد که از این پس تمرکز بر آموزش با تصویر و ویدئو خواهد بود. این دقیقاً همان فلسفه‌ای است که تسلا در توسعه‌ی سیستم رانندگی خودکارش دنبال می‌کند و برخلاف رقبا از LiDAR استفاده نمی‌کند.

✳️پیش‌تر از هدست‌های VR و لباس‌های موشن‌کپچر برای ضبط حرکات انسان‌ها استفاده می‌کردند. اکنون تمرکز روی ضبط ویدئو از کارگران در حال انجام وظایف است.

✳️حذف موشن‌کپچر باعث می‌شود مقیاس‌پذیری افزایش یابد، زیرا دیگر مشکلات فنی و تعمیر تجهیزات مزاحم نیست.

✳️ویدئوها ساده و معمولی نیستند: تسلا در حال آزمایش سیستمی با ۵ دوربین است — یک دوربین روی کلاه و چهار دوربین روی «کوله‌پشتی» سنگین برای پوشش دید چند جهته.

✳️در حالی‌که رقبایی مانند Figure.AI ،Physical Intelligence و Boston Dynamics همچنان بر موشن‌کپچر تکیه دارند، تسلا مسیر متفاوتی را انتخاب کرده است.


🤔 پرسش مهم این است: آیا رویکرد vision-only می‌تواند سریع‌تر از روش‌های سنتی مبتنی بر موشن‌کپچر پیش برود؟

@rss_ai_ir

#تسلا #Optimus #رباتیک #هوش_مصنوعی #vision_only #BostonDynamics #FigureAI

🤖 ربات‌های انسان‌نما حالا می‌توانند پشتک بزنند!

بله، درست خواندی — ربات‌های انسان‌نما حالا نه‌تنها راه می‌روند و حرف می‌زنند، بلکه حرکات آکروباتیک مثل وال‌فلیپ (پشتک از دیوار) را هم انجام می‌دهند 😳

این یعنی کنترل تعادل، درک محیط و هماهنگی عضلانی مصنوعی به سطحی رسیده که از نظر فیزیکی با انسان رقابت می‌کند.
حرکت بعدی؟ شاید پارکور یا رقابت‌های المپیکی مخصوص ربات‌ها! 🏃‍♂️🤸‍♀️

@rss_ai_ir
#ربات #هوش_مصنوعی #Humanoid #AIrobots #پارکور #رباتیک #AI #Robotics #FigureAI #BostonDynamics #FutureTech #AIfuture

🤖 ربات پوشیدنی جدید Boston Dynamics با بازوهای ۲۴ درجه آزادی!

این اگزواسکلتون پیشرفته دارای بازوهایی است با ۲۴ درجه آزادی (DoF) که می‌تواند تا ۹۰ کیلوگرم (۲۰۰ پوند) را به‌راحتی بلند کند! 💪

با کمک این بازوهای هوشمند، یک نفر به‌تنهایی می‌تواند کارهایی انجام دهد که قبلاً نیاز به چندین نفر داشت — از جمله حمل موشک‌ها یا تجهیزات سنگین نظامی و صنعتی.

🔩 سیستم حرکتی با دقت بالا و کنترل تطبیقی طراحی شده تا حرکات انسان را به‌صورت طبیعی دنبال کند، بدون ایجاد فشار یا خستگی.

این فناوری می‌تواند انقلابی در حوزه‌های نظامی، امداد و نجات، و حتی صنایع سنگین ایجاد کند — جایی که ترکیب قدرت ربات و دقت انسان حیاتی است. ⚙️

@rss_ai_ir
#BostonDynamics #Exoskeleton #Robotics #AI #هوش_مصنوعی #رباتیک #فناوری #انسان_ربات

🥋 Unitree G1 Kungfu Kid V6.0 —
وقتی ربات‌ها واقعاً “هنرهای رزمی” یاد می‌گیرند!

عنوان را همان‌طور می‌گذاریم: برای تاریخ.
تا بعدها یادمان بماند، وقتی عده‌ای هنوز در کامنت‌ها می‌نوشتند
«این فقط رندر کامپیوتری است!» 😏

اما نه، این بار ویدیو واقعی است —
⛔️ربات Unitree G1 در نسخه‌ی Kungfu Kid V6.0 حالا حرکات نمایشی و تعادلی انجام می‌دهد که حتی برای انسان‌ها سخت است.
چرخش، پرش، عقب‌گرد، دفاع و فلیپ کامل — همه در لحظه و با کنترل فیزیکی واقعی.

🎥 حرکت “فلیپ عقب” (Backflip) هنوز هم نفس‌گیر است —
و حالا دیگر شوخی نیست، این نسل جدید روبات‌های رزمی واقعی است.

⚠️ هنوز می‌خواهید به این موجودات لگد بزنید؟
به‌زودی شاید جواب بدهند. 😄

@rss_ai_ir
#Unitree #G1 #Robot #Humanoid #AI #Kungfu #RobotDynamics #BostonDynamics #FutureTech

📌 مجموعه Anthropic آزمایش کرد که آیا Claude می‌تواند به یک ربات‌سگ آموزش بدهد یا نه

در پروژه‌ای به نام Project Fetch، شرکت Anthropic بررسی کرد که آیا مدل Claude می‌تواند به انسان‌ها در آموزش ربات چهارپای Boston Dynamics Spot کمک کند یا خیر.

در این آزمایش:
دو تیم از کارکنانی که هیچ تجربه‌ای در رباتیک نداشتند، باید Spot را طوری برنامه‌ریزی می‌کردند که یک توپ ساحلی را پیدا کند و بیاورد — آن هم در سه مرحله با سختیِ افزایشی.

🔹 تیم اول با کمک Claude
🔹 تیم دوم بدون هیچ مدل هوش مصنوعی

🧠 نتیجه چه بود؟

✔️ تیم مجهز به Claude دو برابر سریع‌تر پیش رفت
✔️ وظایف بیشتری را تکمیل کرد
✔️ احساس اعتمادبه‌نفس بیشتری داشت
✔️ حتی توانست کنترل ربات را با زبان طبیعی امتحان کند
✔️ البته دوبار هم خراب کردند:
— سرعت حرکت ربات را اشتباه محاسبه کردند
— الگوریتم تشخیص توپ را اشتباه نوشتند

در مقابل، تیم بدون Claude:
❗ بیشتر دچار استرس، سردرگمی و اشتباهات انسانی شد
❗ مجبور بودند دائم از یکدیگر سؤال بپرسند
❗ روندشان کندتر و ناهموارتر بود

🎯 جمع‌بندی

همچنین Project Fetch اولین تلاش Anthropic برای بررسی تأثیر مدل‌های زبانی در پروژه‌های واقعی R&D است.
نتایج نشان می‌دهد:
هوش مصنوعی سرعت و کارایی را چند برابر می‌کند، اما نظارت انسانی همچنان ضروری است.

🔜 گزارش کامل و ویدئوی مستند آن به‌زودی در وب‌سایت Anthropic منتشر می‌شود.


https://www.anthropic.com/research/project-fetch-robot-dog
---

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #Claude #Anthropic #رباتیک #BostonDynamics #AI #ML #Robotics #Spot #ProjectFetch #RND #TechNews

🤖 انقلابی در رباتیک: دیپ‌مایند مدیر سابق Boston Dynamics را به خدمت گرفت!

دیپ‌مایند رسماً Aaron Saunders، مدیر ارشد فناوری سابق Boston Dynamics و یکی از چهره‌های اصلی پشت ربات‌های Atlas و Spot را برای رهبری بخش مهندسی سخت‌افزار استخدام کرد.

🎯 هدف چیست؟
ساختن یک مغز واحد برای همه ربات‌ها — تبدیل Gemini به یک سیستم‌عامل واقعی برای رباتیک.
چیزی شبیه Android برای ربات‌ها:
یک هوش واحد → هزار بدن مختلف!

🔧 وقتی یک «مغز مشترک» روی انواع ربات‌ها از انسان‌نما تا ربات‌های انبارداری قابل اجرا باشد، رباتیک از مرحله نمونه‌سازی به یک اکوسیستم تجاری واقعی وارد می‌شود.

تصور کنید:
۱۰ شرکت مختلف، ربات‌های انسان‌نما تولید کنند که همه یک زبان شناختی مشترک دارند. هم‌افزایی، مقیاس‌پذیری و سرعت توسعه به‌طور انفجاری افزایش پیدا می‌کند.
@rss_ai_ir
---
🔖 هشتگ‌ها

#هوش_مصنوعی #رباتیک #DeepMind #Gemini #BostonDynamics #ربات_انسان‌نما #سیستم_عامل_رباتیک #اندروید_ربات‌ها #AI #Robotics

🤖 گوگل به‌دنبال ساخت «اندرویدِ ربات‌ها»

❌گوگل دیپ‌مایند یک گام بزرگ برای یکپارچه‌سازی دنیای ربات‌ها برداشته است. هدف آن‌ها ساخت یک «سیستم‌عامل واحد برای تمام ربات‌ها» است؛ همان نقشی که اندروید سال‌ها پیش برای گوشی‌ها ایفا کرد.

✅اوج این حرکت زمانی بود که گوگل آرون ساندرز — مدیر سابق فناوری Boston Dynamics و سازنده Atlas و Spot — را جذب کرد.
✅حالا او مأموریت دارد تجربه سال‌ها مهندسی ربات‌های پیشرفته را وارد اکوسیستم گوگل کند.

ایده‌ی اصلی دیپ‌مایند این است که Gemini تبدیل شود به یک «مغز مشترک» برای همه فرم‌های رباتیک:
• ربات‌های انسان‌نما
• ربات‌های چهارپا
• پلتفرم‌های چرخ‌دار صنعتی

گوگل نسخه Gemini Robotics 1.5 را نیز معرفی کرده و آن را روی ربات Apollo از شرکت Apptronik آزمایش کرده است.

♻️اگر این رویکرد به نتیجه برسد، ساخت یک ربات هوشمند به اندازه ساخت یک گوشی اندرویدی ساده می‌شود.
♻️در نتیجه، موج بعدی انقلاب رباتیک بسیار سریع‌تر از آن چیزی خواهد بود که حتی خوش‌بین‌ترین متخصصان پیش‌بینی می‌کنند.

@rss_ai_ir
---

🏷 هشتگ‌ها

#رباتیک #گوگل #دیپ_مایند #Gemini #هوش_مصنوعی #اندروید #Robotics #AI #VLA #GeminiRobotics #BostonDynamics

🤖 رباتBoston Dynamics ربات Atlas را با مغز هوش‌مصنوعی از نوع Large Behavior Model به نمایش گذاشت.

ربات اکنون می‌تواند وظایف کامل انبارداری را انجام دهد؛ مثل چیدن منظم جعبه‌ها.
یک مدل واحد تمام حرکات را کنترل می‌کند: راه‌رفتن، نشستن، بلندکردن بار و حفظ تعادل.
هیچ حرکت از پیش برنامه‌ریزی نشده و Atlas همهٔ مهارت‌ها را از دموهای انسانی یاد گرفته است.

این یعنی گذر از «حرکات اسکریپتی» به رفتارهای خودمختار؛
سیستمی یکپارچه که توانایی یادگیری و اجرای وظایف پیچیدهٔ حرکتی را دارد.

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #رباتیک 🤖 #BostonDynamics #AI #Robotics


---