Czteroramienny robot Helios. Orbit Robotics stworzyło maszynę do pracy w mikrograwitacji

Szwajcarska firma Orbit Robotics zaprezentowała projekt robota Helios, zaprojektowanego specjalnie do pracy na stacjach kosmicznych.

Urządzenie wyróżnia się nietypową, czteroramienną konstrukcją, która stanowi inżynieryjną odpowiedź na specyficzne wyzwania związane z brakiem grawitacji. Maszyna ma wyręczyć astronautów w wielu rutynowych pracach. Nie na Ziemi.

Mechanika i stabilizacja w przestrzeni kosmicznej

W warunkach mikrograwitacji tradycyjne, dwunożne konstrukcje humanoidalne tracą swoją użyteczność. Zamiast nóg, Helios wykorzystuje cztery ramiona. Taki układ pozwala maszynie na jednoczesne ustabilizowanie swojej pozycji za pomocą dwóch kończyn i wykonywanie precyzyjnych prac pozostałą parą rąk. Inżynierowie zrezygnowali z ciężkich silników w każdym stawie. Zamiast tego zastosowano napęd ścięgnowy, w którym silniki umieszczono bliżej barków, a siła przenoszona jest za pomocą systemu linek i rolek. Zmniejsza to masę samych ramion, zachowując wymagany zakres ruchu. Dodatkowo w łokciach wykorzystano przeguby toczne, co zapewnia płynność działania, kluczową dla zachowania stabilności robota w przestrzeni pozbawionej ciążenia i unikania niekontrolowanych wstrząsów.

Optymalizacja kosztów i czasu załogi

Wdrożenie tego typu maszyn na orbitę ma wyraźne uzasadnienie ekonomiczne. Z danych przytaczanych przez inżynierów wynika, że rutynowe prace konserwacyjne pochłaniają około 35 procent czasu pracy astronautów na stacji, a sam cykl rozładunku towarów może trwać niemal 50 godzin. Koszt jednej roboczogodziny członka załogi ISS szacuje się na 140 tysięcy dolarów. Odciążenie ludzi z powtarzalnych zadań logistycznych, takich jak inwentaryzacja czy przenoszenie sprzętu, przyniesie wymierne oszczędności finansowe i pozwoli astronautom skupić się na właściwych badaniach naukowych.

Szybszy od nauczyciela. System SAIL sprawi, że roboty w końcu przestaną się ślamazarzyć

Szybszy od nauczyciela. System SAIL sprawi, że roboty w końcu przestaną się ślamazarzyć

Jeśli kiedykolwiek widzieliście robota składającego ręczniki lub parzącego kawę, prawdopodobnie uderzyła was jedna rzecz: bolesna powolność.

Dotychczasowy standard nauki maszyn – tzw. Imitation Learning (uczenie przez naśladownictwo) – miał bowiem twardy szklany sufit. Robot mógł być co najwyżej tak szybki, jak człowiek, który pokazywał mu daną czynność.

Naukowcy z Georgia Tech właśnie rozbili ten sufit systemem SAIL (Speed Adaptation for Imitation Learning). Efekt? Robot, który uczy się od ciebie, ale wykonuje zadanie nawet 3-4 razy szybciej.

Przełamanie bariery demonstracji

Tradycyjne klonowanie zachowań jako metoda uczenia robotów polega na tym, że człowiek (za pomocą sensorów lub kamer) pokazuje robotowi, jak np. układać owoce na talerzu. Problem w tym, że przy próbie przyspieszenia tego ruchu, roboty zazwyczaj traciły koordynację, wpadały w wibracje lub po prostu psuły otoczenie. Fizyka przy wyższych prędkościach działa inaczej, a standardowe AI nie potrafiło „przeskalować” dynamiki ruchu.

System SAIL rozwiązuje to modułowo:

• Wygładzanie ruchu: algorytm dba o to, by przy dużych prędkościach ramiona robota nie szarpały.
• Harmonogramowanie akcji: system kompensuje opóźnienia sprzętowe (latency), wiedząc, że sygnał musi dotrzeć do serwomechanizmu z wyprzedzeniem.
• Dynamiczna adaptacja: robot „wie”, kiedy może docisnąć gaz, a kiedy – jak przy wycieraniu tablicy – musi zwolnić, by zachować kontakt z powierzchnią i wymaganą skuteczność działania.

Wyniki, które robią wrażenie

W testach laboratoryjnych system SAIL pozwolił ramionom robotycznym na wykonanie zadań w świecie rzeczywistym 3,2 raza szybciej niż ich ludzkim instruktorom. W symulacjach ten wynik skakał nawet do 4-krotnego przebicia.

Co ważne, roboty nie traciły przy tym na precyzji. Składały ubrania, pakowały żywność i układały kubki z wystarczającą dokładnością, ale w tempie, którego żaden człowiek nie byłby w stanie utrzymać przez ośmiogodzinną zmianę, a robot zmian nie potrzebuje.

Terminator? Nie, raczej „Ręcznikator”

Tu pojawia się druga strona medalu, którą Malcolm Azania z New Atlas nazywa wprost „robotyczną apokalipsą miejsc pracy”. Według prognoz McKinsey, do 2030 roku automatyzacja może pochłonąć od 400 do 800 milionów etatów.

Twórca Roomby chce, żebyś pokochał robota. Poznaj „Familiara” – futrzastego towarzysza z AI

System SAIL sprawia, że roboty przestają być „ciekawostką z laboratorium”, a stają się realną alternatywą dla pracowników w szpitalach, domach opieki czy restauracjach. Jeśli robot potrafi składać prześcieradła cztery razy szybciej od personelu i nie potrzebuje przerwy na kawę, rachunek ekonomiczny dla właściciela placówki staje się brutalnie prosty. Z drugiej strony patrząc na poniższe wideo opublikowane przez twórców systemu SAIL, wydaje nam się, że od laboratoryjnych osiągnięć do sukcesu komercyjnego (i zastąpienia ludzi) jeszcze trochę brakuje, sami zobaczcie:

Twórca Roomby chce, żebyś pokochał robota. Poznaj „Familiara” – futrzastego towarzysza z AI

Colin Angle, człowiek, który wprowadził 50 milionów robotów sprzątających Roomba pod nasze strzechy, wraca z nowym startupem: Familiar Machines & Magic.

Jeśli spodziewacie się nowej wersji smart-odkurzacza, będziecie zaskoczeni. Jego najnowsze dzieło, nazwane „Familiar”, nie potrafi sprzątać, nie zmywa naczyń i nie kosi trawy. Jego jedynym zadaniem jest… bycie twoim przyjacielem.

Robot, który nie jest sprzętem AGD

„Familiar” wielkością przypomina psa, a wyglądem stanowi przedziwną mieszankę niedźwiedzia, płomykówki i golden retrievera. Ma futro i niezwykle ekspresyjną twarz (pysk?) z ruchomymi brwiami i uszami. Nazwa nie jest przypadkowa – w folklorze „familiar” to nadprzyrodzony towarzysz, który wspiera swojego właściciela.

To fundamentalna zmiana filozofii Angle’a. Przez lata iRobot skupiał się na użyteczności. Familiar skupia się na emocjach. To „ucieleśniony system AI”, który nie tylko reaguje na komendy, ale dzięki lokalnemu modelowi generatywnej AI ma rozwijać własną, unikalną osobowość i budować więź z domownikami.

Po co nam „AI z futrem”?

Angle twierdzi, że roboty potraficie nawiązać relację z człowiekiem są kluczem do rozwiązania problemów, z którymi klasyczna technologia sobie nie radzi. Wymienia tu przede wszystkim opiekę nad seniorami (walka z samotnością), wsparcie rodzicielskie czy branżę hospitality. Co ważne, model AI napędzający Familiara działa on-device. Oznacza to, że rozmowy i interakcje nie są wysyłane do chmury, co jest kluczowe dla prywatności w domowym zaciszu. To nie jest Meta, gdzie intymne chwile użytkowników rejestrowane przez smart-okulary są oglądane przez pracowników koncernu.

Nagie ciała i intymne sytuacje w oku kamery. Moderatorzy Mety przerwali milczenie i stracili pracę

Lekcja od starej gwardii:  czy emocje wygrają z trwałością?

Historia Familiara nabiera ciekawego kontekstu, gdy spojrzymy na… stare Roomby. W naszej redakcji wciąż pracuje model Discovery – sprzęt, który debiutował ponad 20 lat temu. Przez dwie dekady wymagał tylko jednej wymiany akumulatora i wciąż bez zająknięcia odkurza podłogi. To „Mercedes W124” wśród robotów: prosty, surowy i zaprojektowany, by przetrwać wszystko. Nie działa z aplikacją, nie myje mopów, bo ich nie ma, nie jest tak precyzyjny jak współczesne maszyny, ale ma jedną, olbrzymią zaletę: wciąż działa.

Dziś Colin Angle prosi nas, byśmy zamiast podziwiać niezawodność silnika, zaczęli „kochać” algorytmy ukryte pod sztucznym futrem. Pytanie tylko, czy za 20 lat Familiar wciąż będzie naszym przyjacielem, czy raczej drogim elektrośmieciem z nieaktualnym modelem językowym? Czas pokaże, ale patrząc na dzielną Roombę Discovery, poprzeczka w kwestii „budowania relacji” przez lata pracy jest zawieszona bardzo wysoko.

Roomba uratowana, ale już nie amerykańska. iRobot wychodzi z bankructwa i trafia w ręce chińskiego partnera

Bieg w 50 minut. Humanoidalny robot producenta smartfonów rozbija ludzki rekord w półmaratonie

Rynek smartfonów powoli łapie zadyszkę, więc technologiczni giganci szukają nowych wyzwań.

Chiński producent sprzętu mobilnego, Honor, udowadnia właśnie, że jego inżynierowie potrafią budować nie tylko telefony. Podczas półmaratonu w Pekinie stworzony przez nich humanoidalny robot o nazwie Flash dosłownie zmiażdżył ludzki rekord świata, pokonując dystans w zaledwie 50 minut.

Wydarzenie zorganizowane w stolicy Chin, w którym ze względów bezpieczeństwa na oddzielnych pasach startowali zarówno ludzie, jak i maszyny, pokazało niesamowite tempo ewolucji w dziedzinie robotyki. Zwycięski robot przebiegł dystans ponad 21 kilometrów (13 mil) w czasie dokładnie 50 minut i 26 sekund.

MWC 2026. HONOR ogłasza smartfon z wbudowanym gimbalem oraz nowego flagowca

Dla perspektywy: Flash pobił oficjalny, ludzki rekord świata należący do Jacoba Kiplimo o blisko siedem minut, utrzymując średnie tempo poniżej 4 minut na milę (ok. 2,5 min/km). Co więcej, postęp technologiczny na przestrzeni zaledwie kilkunastu miesięcy jest wręcz astronomiczny – jeszcze w zeszłym roku zwycięski humanoid potrzebował na pokonanie tego samego dystansu niemal trzech godzin.

Smartfony z nogami, czyli dlaczego Honor?

Fakt, że całe podium półmaratonu zajęły maszyny zbudowane przez markę Honor (znaną do tej pory z produkcji telefonów i laptopów), wcale nie jest dziełem przypadku. Smartfony i roboty humanoidalne dzielą ze sobą kluczowe DNA sprzętowe: zaawansowane procesory, dziesiątki czujników, kamery oraz systemy zasilania.

Jak tłumaczą przedstawiciele firmy, ich wieloletnie doświadczenie w sektorze elektroniki użytkowej – szczególnie w obszarach takich jak zarządzanie termiczne (chłodzenie małych układów), projektowanie lekkich konstrukcji oraz niezawodność sprzętowa – stanowi doskonały fundament do stabilizowania ruchu humanoidalnych maszyn. Honor nie ukrywa też swoich ambicji: ich docelowym punktem zainteresowania w dziedzinie robotyki jest masowy rynek konsumencki.

Nowy wyścig zbrojeń w Dolinie Krzemowej i Shenzhen

Sukces marki Honor to tylko wycinek znacznie szerszego, globalnego trendu. W swoim najnowszym planie pięcioletnim chiński rząd wprost wskazał rozwój robotów humanoidalnych jako jeden z głównych priorytetów gospodarczych.

Zachód również nie zasypia gruszek w popiele. Z najnowszych przecieków wynika, że Apple, poszukując nowego „kolejnego wielkiego produktu” po premierze gogli Vision Pro, intensywnie rozwija projekt domowego robota w swoich laboratoriach w Cupertino. Wszystko wskazuje na to, że w najbliższej dekadzie firmy, które dziś nosimy w kieszeniach, będą próbowały na stałe wejść do naszych salonów – tym razem dosłownie na własnych nogach.

Roboty uczą się od siebie jak po zmianie smartfona

Roboty uczą się od siebie jak po zmianie smartfona

Gdy zmieniamy smartfon na nowy, proces jest niemal bezbolesny – logujemy się na konto, a aplikacje i ustawienia pobierają się same. W świecie przemysłowej robotyki wymiana ramienia na nowszy model oznaczała dotąd żmudne programowanie wszystkiego od początku. Już nie.

Szwajcarscy badacze z EPFL opracowali system, który to zmienia, pozwalając maszynom przenosić wyuczone umiejętności bez względu na różnice sprzętowe.

Od lat inżynierowie rozwijają techniki uczenia robotów poprzez demonstrację. Zamiast pisać tysiące linijek kodu, operator fizycznie lub zdalnie prowadzi ramię maszyny, pokazując jej, jak zespawać element czy przenieść pudełko. Problem polega na tym, że tak wyuczony algorytm był do tej pory przypisany do jednej, konkretnej budowy maszyny. Jeśli nowa wersja robota ma chociażby minimalnie dłuższe przeguby lub inną orientację stawów, stary zestaw instrukcji staje się bezużyteczny, a maszyna może uderzyć w przeszkodę lub zablokować się.

„Wraz z nowymi projektami pojawiają się inne możliwości i ograniczenia. Problemem jest dostosowanie się do tych ograniczeń, aby wiernie powtórzyć czynności zademonstrowane przez człowieka” – wyjaśnia Durgesh Haribhau Salunkhe, robotyk z EPFL (Szwajcarski Federalny Instytut Technologii w Lozannie) i współautor badania, które ukazało się w magazynie Science Robotics.

Matematyczne strefy zagrożenia

Kluczem do zrozumienia problemu jest pojęcie osobliwości (singularity). To matematyczna „strefa zagrożenia”, punkt, w którym stawy robota układają się tak, że maszyna tymczasowo traci stopień swobody – podobnie jak ludzkie ramię blokuje się, gdy w pełni wyprostujemy łokieć, odpychając duży ciężar. Ślepe podążanie za starą ścieżką ruchu na nowym sprzęcie kończy się zazwyczaj gwałtownym, niekontrolowanym zrywem.

Zespół Sthithpragya Gupty ze Szwajcarii rozwiązał ten problem, tworząc architekturę o nazwie „Kinematic Intelligence” (Inteligencja Kinematyczna). Badacze skategoryzowali najpopularniejsze, 3-przegubowe roboty przemysłowe na sześć podstawowych klas i na tej podstawie stworzyli dokładne mapy ich ograniczeń fizycznych.

Dzięki temu maszyna, wiedząc, do jakiej kategorii należy, zyskuje matematyczną samoświadomość. Kiedy system napotyka na osobliwość, omija ją, przesuwając się dynamicznie wzdłuż jej granicy, by w bezpiecznym momencie wrócić na zadaną przez człowieka ścieżkę.

Rewolucja bez sztucznej inteligencji

Co najciekawsze w dobie powszechnego entuzjazmu wobec AI, ten konkretny przełom opiera się na klasycznej algebrze.

Jak tłumaczy Gupta, nowsze podejścia bazujące na sztucznej inteligencji wymagają dostępu do każdego z robotów na etapie uczenia, a co gorsza, wprowadzają element nieprzewidywalności. Algorytmy typu black box (czarna skrzynka) mogą w skrajnych przypadkach zachować się chaotycznie, co w fabryce, przy szybko poruszających się, ciężkich ramionach, niesie ze sobą ryzyko katastrofy. System zbudowany przez zespół z EPFL zapewnia twardą, matematyczną pewność, a nie tylko wysokie prawdopodobieństwo poprawnego ruchu.

Technologia została już sprawdzona w praktyce. W laboratorium ustawiono trzy zupełnie różne ramiona robotyczne (DynaArm, KUKA oraz Neura). Człowiek tylko raz zademonstrował sekwencję zadań (zrzucenie obiektu, przeniesienie, wrzucenie do kosza). Następnie badacze wymieszali przypisane do maszyn role – bez żadnego przeprogramowywania. System Kinematic Intelligence w locie przeliczył różnice w ich budowie i pozwolił płynnie kontynuować pracę.

Kolejnym wyzwaniem dla zespołu jest teraz wyposażenie systemu w zaawansowane czujniki środowiskowe, które pozwolą maszynom na bezpieczną pracę w dynamicznym otoczeniu, gdzie często pojawiają się ludzie lub zmieniają się wagi przenoszonych obiektów.

Etyka przegrywa z wojskiem? Szefowa działu robotyki odchodzi z OpenAI przez umowę z Pentagonem

Isaac Asimov nie tylko opisywał przyszłość — pomagał ją zrozumieć.

Trzy Prawa Robotyki, „Fundacja” i setki książek uczyniły go jednym z najbardziej wpływowych autorów science fiction.

https://faleinspiracji.pl/2026/02/19/20260219-isaac-asimov-zycie-i-tworczosc/

#FaleInspiracji #IsaacAsimov #ScienceFiction #Robotyka

Odkryj rozwiązania stworzone do pracy w wymagających warunkach i wybierz dokładnie taki sposób obsługi, który najlepiej odpowiada Twojej misji.

Master Your Mission. Go WAGO.
https://masteryourmission.wago.com/pl/powerelectronics

#MasterYourMission #Energoelektronika #Technologia #Inżynieria #Projektowanie #Połączenia #Złącza #złączki #wielowtyki #napędy #Automatyzacja #Robotyka #HVAC #Przemysł40 #TechnologiePrzyszłości #powerelectronics #miniaturization #WAGO

🆕CES 2026: MOVA przesuwa granice automatyzacji. Takiej ofensywy nikt się nie spodziewał
➡️https://rootblog.pl/mova-zaprezentowala-ciekawe-nowosci-nces-2026/

#CES2026 #MOVA #Robotyka #RobotySprztajce #smarthome

LG CLOiD: robot z „ludzkimi” rękami wyręczy nas w domowych obowiązkach. Premiera na CES 2026

LG Electronics stawia kolejny krok w stronę pełnej automatyzacji prac domowych.

Podczas nadchodzących targów CES 2026 w Las Vegas Koreańczycy zaprezentują model CLOiD – robota, który dzięki zaawansowanej motoryce dłoni ma przejąć od domowników najbardziej uciążliwe zadania.

Zgodnie z zapowiedzią producenta, nowy robot domowy zostanie oficjalnie pokazany w dniach 6–9 stycznia 2026 roku. Urządzenie jest realizacją koncepcji „Zero Labor Home”, czyli domu, w którym technologia minimalizuje konieczność wykonywania prac fizycznych przez mieszkańców.

Pięć palców i siedem stopni swobody

Tym, co odróżnia CLOiD od typowych robotów sprzątających czy prostych asystentów, jest jego budowa. Konstrukcja opiera się na dwóch przegubowych ramionach napędzanych silnikami, które zapewniają siedem stopni swobody. Taka specyfikacja ma umożliwić maszynie wykonywanie ruchów o zakresie zbliżonym do naturalnej motoryki człowieka.

Kluczowym elementem są tutaj dłonie. Każda z nich została wyposażona w pięć niezależnie sterowanych palców. Według LG, taki poziom skomplikowania chwytaków ma gwarantować zręczność niezbędną do wykonywania zadań wymagających nie tylko siły, ale przede wszystkim precyzji i delikatności.

„Mózg” w głowie i nauka nawyków

Centrum obliczeniowe robota (chipset) zostało zintegrowane w jego głowie. System ten zarządza danymi spływającymi z kamer, czujników oraz mikrofonów, co umożliwia nawigację i interakcję głosową.

LG zaimplementowało w robocie technologię nazwaną „Affectionate Intelligence”. Pod tą nazwą kryją się algorytmy AI, które pozwalają maszynie rozpoznawać otoczenie oraz – co istotne – uczyć się na podstawie powtarzających się interakcji. Oznacza to, że CLOiD z czasem ma optymalizować swoje działanie, dopasowując się do specyfiki konkretnego domu i zachowań jego mieszkańców.

Strategiczny kierunek: robotyka

Prezentacja CLOiD to efekt prac nowo utworzonego laboratorium HS Robotics Lab, działającego w strukturach Home Appliance Solution Company. LG oficjalnie wskazuje robotykę jako kluczowy obszar przyszłego rozwoju firmy, dążąc do włączenia zaawansowanych technologii autonomicznych do codziennego życia domowego.

Twoje auto będzie wiedziało, na co patrzysz. LG zamienia przednią szybę w wielki, przezroczysty ekran