Разработку собственного антропоморфного робота и аппаратных узлов силами лаборатории OpenAI подтвердил генеральный директор Сэм Альтман

Источник: Forbes

Официальное подтверждение масштабных планов по самостоятельному проектированию и созданию полноразмерного антропоморфного робота собственной аппаратной конструкции озвучил генеральный директор исследовательской компании OpenAI Сэм Альтман в интервью подкасту Sources, сообщает деловое издание Forbes. На прямой вопрос о том, сосредоточена ли компания исключительно на программных нейросетевых моделях для сторонних платформ или разрабатывает физические роботизированные тела, руководитель стартапа ответил, что OpenAI работает над обоими направлениями одновременно, подтвердив формирование специализированного подразделения по созданию аппаратного обеспечения.

Публичные заявления Альтмана подтверждаются серией опубликованных вакансий компании в Сан-Франциско, нацеленных на привлечение ведущих инженеров-механиков, специалистов по силовой микроэлектронике и конструкторов электромеханических приводов. В описаниях технических позиций прямо указывается разработка нестандартных высокомоментных сервоприводов, новых кинематических схем шарниров и интегрированных сенсорных модулей для будущих антропоморфных платформ. Ранее OpenAI закрыла свою первоначальную лабораторию робототехники в 2020 году из-за нехватки качественных данных для обучения, сфокусировавшись на крупных языковых моделях и венчурных инвестициях в профильные стартапы, такие как 1X Technologies и Figure AI.

Разъясняя стратегическую необходимость создания собственного робота, Сэм Альтман подчеркнул, что человекоподобный форм-фактор выступает единственным универсальным решением для интеграции в существующую инфраструктуру цивилизации. Все здания, фабричные цеха, дверные проемы, лестничные марши, ручной инструмент и бытовые приборы изначально спроектированы под антропометрические пропорции человеческого тела, диапазон досягаемости рук и кинематику пальцев. Попытка создать специализированную машину под каждую отдельную задачу требует перестройки производственных линий, тогда как андроид способен работать в любом месте, где сегодня трудится человек.

Руководитель OpenAI отметил, что первоначальное коммерческое внедрение роботов состоится на объектах промышленной и логистической инфраструктуры, где задачи стандартизированы, а экономическая отдача от автоматизации наиболее очевидна. Лишь после отработки надежности механических узлов и накопления миллиардов часов безаварийной эксплуатации технологии перейдут в потребительский сектор для помощи по дому и ухода за пожилыми людьми.

Инженерный подход компании строится на глубоком совместном проектировании аппаратного шасси и бортовых нейросетей. Подобная синергия позволяет заранее оптимизировать вычислительные шины передачи сигналов с тактильных датчиков на кончиках пальцев и минимизировать физическую задержку контура управления манипуляторами до долей миллисекунды. Компания также ведет активные консультации с глобальными производителями полупроводниковых компонентов для создания специализированных энергоэффективных нейропроцессоров, предназначенных для автономной работы робота без постоянной связи с облачными серверами.

Внутренние испытания базовых концептуальных узлов уже развернуты в калифорнийской штаб-квартире разработчика, где робототехническая группа отрабатывает поведение бионических кистей рук при захвате хрупких бытовых объектов и силовых инструментов. Параллельно формируются специализированные датасеты телеуправления с привлечением операторов для обучения сквозных поведенческих моделей. Эксперты отрасли связывают возвращение компании к собственному производству с желанием получить полный контроль над цепочкой поставок компонентов.

В то же время Альтман признал, что механическая часть робота представляет собой сложную инженерную задачу, однако создание базового интеллекта воплощенного типа остается куда более трудным вызовом. Текущие исследовательские усилия компании сфокусированы на обучении мультимодальных моделей физического взаимодействия, способных мгновенно ориентироваться в неструктурированных пространствах и обобщать пространственный опыт на лету без необходимости написания жестких алгоритмических сценариев.