Гуманоїдний робот із Georgia Tech вперше пройшов піском і гравієм без окремих алгоритмів

Дослідники з Технологічного інституту Джорджії (Georgia Tech) представили 17 липня 2026 року новий метод машинного навчання «Learn to Teach» («Навчайся, навчаючи»), який дозволив повнорозмірному двоногому гуманоїдному роботу впевнено пересуватися піском, гравієм, мокрою травою, схилами, сходами та слизькими поверхнями. Жодну з цих поверхонь робот не бачив під час тренувань, а під час випробувань його навмисно штовхали й тягнули — і щоразу він змінював ходу, щоб не втратити рівновагу.

Що підтверджено

• Робот успішно перетнув нерівну місцевість просто неба та слизькі поверхні всередині приміщень без перемикання між різними алгоритмами керування.
• Доцент Є Чжао зазначив, що новий контролер навіть перевершив програмне забезпечення, яке постачав виробник робота.
• Провідний дослідник Фейянг Ву (також Фейян Ву) повідомив, що раніше не було доведено, що великий і важкий гуманоїд здатний настільки спритно долати складний рельєф.

Як працює метод

«Learn to Teach» удосконалює класичну схему «вчитель-учень» у навчанні з підкріпленням. Якщо в класичному підході модель-«вчитель» спочатку отримує детальні дані симуляції, а потім передає знання моделі-«учню», яка керує реальним роботом, то в новій версії обидва «агенти» тренуються одночасно. При цьому «вчитель» також навчається на досвіді «учня», що звужує розрив між ними і, за словами авторів, потребує менше обчислень на дорогому GPU-обладнанні.

Перспективи

Розробку презентували на міжнародній конференції IEEE з робототехніки та автоматизації (ICRA). Автори вважають, що підхід можна адаптувати не лише до ходьби, а й до інших завдань і типів роботів. Написання імені провідного дослідника різниться між джерелами — «Фейянг Ву» та «Фейян Ву».