HapticVLA: как научить робота чувствовать без датчиков касания? Одна из ключевых задач Physical AI заключается в том, чтобы научить роботов взаимодействовать с физическим миром, в том числе контролировать силу захвата и аккуратно работать с хрупкими предметами. В нашей работе HapticVLA мы предложили использовать тактильные сенсоры только во время обучения. Сначала модель учится с их помощью, а затем полученные знания переносятся в VLA-модель, которая работает без датчиков касания. В экспериментах HapticVLA достигла 86,7% успешных выполнений на трёх задачах с предметами разной степени хрупкости: пластиковой банкой, вафлями и яйцами. Наш подход позволяет использовать тактильную информацию для обучения роботов без необходимости оснащать их дополнительными сенсорами при реальном применении. Я начал работу над HapticVLA после поступления на совместную магистерскую программу AI Robotics Яндекса и Сколтеха. Параллельно с учёбой исследование заняло около полугода. Статья на arxiv — Спасибо Мише за годные инсайды прямиком с IROS! На самом деле очень сложно с нуля за полгода сделать проект, который залетит и будет принят на топовую конфу, поэтому это мощно! Накидайте Мише реакций за эксклюзив и пишите вопросы в комменты, пока он там на месте. @ai_newz

Что в тренде на IROS 2026: мои впечатления Походил по постер-сессиям, поговорил с авторами и вот что на повестке дня: 1. VLA везде. Модели, которые по картинке и текстовой команде сразу выдают действия робота, — главная тема года. Только про них в программе 8 отдельных сессий. 2. Роботы учатся чувствовать. Очень много работ про силу, контакт и тактильные сенсоры. Похоже, все поняли: для работы руками одних камер мало. 3. Диффузия и flow matching теперь генерируют не картинки, а движения робота. 4. Гуманоиды. Их тут много, от ходьбы до управления всем телом, а на соревновании они сами собирают мебель из IKEA. 5. Почти все учится на данных: reinforcement learning и imitation learning - в каждой второй работе, которую я видел. В общем, ощущение такое, что роботы сейчас примерно там, где языковые модели были пару лет назад. Модели уже умеют многое, а всё упирается в данные: реальных записей с роботов пока очень мало. Для языковых моделей есть целый интернет, а роботы пока только начинают учиться. @ai_newz

🤘 Sharpa собрала полный стек для обучения ловкости: робот + тактильная кисть + перчатка На IROS 2026 Sharpa одновременно показала D01, W02 и AE01 — и здесь интересна именно связка трёх устройств. D01 — робот для ловких манипуляций с 66 DoF, двумя руками грузоподъёмностью по 5 кг, Jetson Thor и тактильной e-skin. Заявленная частота управления — до 1000 Гц. W02 — человеческого размера 21-DoF кисть с тактильным сенсингом по всей поверхности. AE01 — 22-DoF экзоскелетная перчатка с обратной связью для телеуправления и сбора человеческих демонстраций. Sharpa То есть получается замкнутый pipeline: человек показывает движение → перчатка собирает данные → робот обучается → тактильные сенсоры дают обратную связь при реальном контакте. Одна из главных проблем Physical AI сейчас — не количество роботов, а качественные данные для манипуляций. Sharpa пытается продавать сразу всю инфраструктуру их получения и выполнения действий. А вы ждете видео с IROS 2026?

1️⃣2️⃣3️⃣4️⃣ Премьера «Я — твой робот!». Ещё недавно человекоподобные роботы неуклюже ходили и с трудом удерживали равновесие. Сегодня они показывают кунг-фу, играют в шахматы и учатся работать на заводах. Особенно быстро робототехника развивается в Китае. В новом фильме Наталья Кадырова исследует, насколько далеко продвинулась индустрия и на что способны современные роботы. Эффектное сальто — ещё не доказательство настоящего «интеллекта». Танец можно заранее запрограммировать, а вот взять незнакомый стакан или аккуратно сложить одежду гораздо сложнее. В будущем роботы будут помогать по дому, ходить в магазин и даже присматривать за животными. Но пока их батареи быстро разряжаются, базы данных ещё недостаточно, а машина может «растеряться» перед предметом непривычной формы. Когда роботы смогут так же уверенно существовать в мире вещей, как человек, — смотрите в новом фильме RT.Док. Если видео не грузится, то смотрите в МАХ. #премьера 🥰 Подпишись на RT.Док📌Мы в МАКС

🤖 Робот сначала ошибается в симуляции, а потом исправляет движение до попытки в реальном мире. Sakana AI и Токийский университет представили SAIL. Модель получает несколько примеров выполнения задачи и предлагает траекторию. Её проверяют в симуляторе, другая модель смотрит видео и отмечает, где робот перестал продвигаться к цели. Затем система меняет неудачный участок и пробует снова. На физический манипулятор отправляют только выбранную траекторию. В симуляции робот выполнял шесть разных задач. Одна попытка выбрать движение приводила к успеху в 25% случаев. Когда SAIL могла проверить и улучшить до 45 вариантов, успех вырос до 73%. Затем метод испытали на настоящем роботе: в одной задаче он справился 5 раз из 6. Пока это проверка на одной физической задаче, но идея наглядная: дать модели больше попыток *до* движения робота, не переобучая её. Блог - https://pub.sakana.ai/sail/ Статья - https://arxiv.org/abs/2603.08269 @ai_machinelearning_big_data #Sakana

Духу подбирают тело Гуманоидный робот, хозяйничающий на кухне, заставляет по-новому взглянуть на древнюю идею переселения душ В стэнфордском проекте HomeBody андроид Unitree G1, управляемый GPT Astra, убирает кухню, достает лекарство из ящика и вообще хозяйничает. Бытовая сцена, за которой мне видится вопрос с совсем небытовыми последствиями: обязан ли интеллект вырасти внутри того тела, которым будет действовать в физическом мире? Роботом руководит мультимодальная модель. Она выбирает действия, опираясь на наблюдения и пространственную память, а готовые моторные навыки обеспечивают исполнение. По сообщению авторов, дополнительное обучение под конкретную кухню не понадобилось.   Что здесь важно. Модель не проживала младенчество в этом металлическом теле. Значительную часть своих способностей она приобрела заранее, обучаясь на материалах, созданных людьми. Все эти способности теперь включены в управление обретенным телом. Чужой опыт стал основой собственных действий новой роботизированной сущности. Проект HomeBody пока не доказывает универсальность такого переноса. Но позволяет усомниться в необходимости повторять биологический маршрут: от тела, осваивающего мир, к разуму, выросшему из этого освоения.   Здесь я предлагаю перекинуть мост от робототехники к киберанимизму Йоши Баха. В этой концепции древнее понятие «дух» получает вычислительный смысл: самоорганизующийся программный процесс, реализованный в материи. Подобная организация позволяет живому существу поддерживать себя и действовать. Возможность ее искусственной реализации становится исследовательской гипотезой.   Если продолжить эту мысль, связь разума с конкретным телом может оказаться приобретаемой и изменяемой. Тело может быть средой возникновения, развития и существования разума. Но может стать и позднее приобретенным способом его действия в мире. Более того, для такого «вселения» интеллекту даже не обязательно перемещаться внутрь робота. В HomeBody модель работает удаленно. Ее вычислительный носитель и действующее тело находятся в разных местах.   Отсюда напрашивается следующий шаг. Один разум — несколько сменяемых тел. Или несколько тел одновременно. Древний образ переселения душ обретает инженерные очертания.   Однако, если говорить о подобном в контексте трансгуманистической «загрузки разума», то меняется сама задача. Там потребуется перенести организацию психической жизни на другой носитель. И здесь возникает трудность, которую метафора переселения скрывает. Представьте, что вашу личность удалось абсолютно точно скопировать. Копия помнит ваше детство, любит ваших близких, мыслит как вы... А вы стоите рядом и смотрите на все это. Кто из вас переселился? Воспроизведение личности еще не объясняет продолжения вашего собственного существования. Даже если ваша копия обладает вашим сознанием, вопрос о том, сохранились ли именно вы, остается.   Стэнфордский HomeBody не решает проблему сознания. Но он дает повод рассмотреть первый переход: интеллект, сформированный вне конкретного тела, получает возможность действовать через него. Дальше начинается неизведанная территория, где обретение нового тела отягощается требованием сохранить прежнего субъекта. Подобрать духу другое тело может оказаться не так уж сложно. И мы, скорее всего, увидим подобное в ближайшее десятилетие. Но вот можно ли будет при этом однозначно установить, кто именно в новом теле проснулся, - большой вопрос.   #ВоплощенныйИнтеллект

🤖 AGIBOT дошла до 20 000 произведённых роботов Для сравнения: отметку 10 000 компания прошла в марте, 15 000 — в июне. То есть производство продолжает быстро масштабироваться. Но 20 тыс ед - это все роботы компании, не только гуманойды. Зато один из крупнейших реальных кейсов уже появился. Более 300 роботов AGIBOT развернули в Chimelong Spaceship Park в Чжухае. Они работают сразу в семи сценариях: проводят экскурсии, отвечают на вопросы посетителей, задействованы в отелях и торговых точках, образовательных программах, развлечениях и спортивных активностях (agibot.com) Для работы такого парка пришлось создавать уже отдельную инфраструктуру: выделенную сеть 5G-A, централизованное управление группами роботов, системы зарядки, сетевой и физической безопасности. То есть речь идёт не о 300 роботах, выставленных рядом для красивого видео, а о попытке организовать их эксплуатацию в одном большом пространстве среди реальных посетителей. Как тебе такое, Илон Маск?

Дайджест новостей ИТ-индустрии и венчурного рынка:  ✅Российская ИТ-компания Selectel приобрела провайдера M1Cloud, специализирующегося на приватных облачных решениях, примерно за 2,6 млрд рублей. Вся команда M1Cloud, занимающаяся поддержкой продукта, работой с клиентами, будет сохранена. M1Cloud работает на российском рынке более 15 лет. Компания предоставляет приватные облачные решения на базе партнерских дата-центров в Москве и специализируется на виртуальной IT-инфраструктуре с высоким уровнем отказоустойчивости; ✅“Корпорация робототехники” [входит в АФК “Система”] получила 51% доли в ГК “Фотомеханика”, которая специализируется на производстве складских роботов и систем автоматизации. В периметр сделки вошли несколько компаний группы, формирующих единый производственный и R&D-контур. Привлеченные средства будут направлены на развитие конструкторского направления “Фотомеханики” - новые модели конвейерного, сортировочного и роботизированного оборудования, а также собственное ПО для управления им. ✅Российская медицинская платформа “Здоровье ру” привлекла инвестиции от основателя компании Continuum и бывшего владельца агрохолдингов “Промагро” и “Русский лен” Константина Клюки. Согласно данным “СПАРК-Интерфакса”, связанному с Клюкой АО “Зевс холдинг” принадлежит 45,23% разработчика платформы - ООО “Здоровье города”. Часть привлеченных средств “Здоровье ру” направит на выкуп долей других миноритарных собственников сервиса, говорится в сообщении компании. В результате сделки из капитала организации полностью вышли ООО “Некстстеп”, бывший исполнительный директор КРОК Дмитрий Васильев и бывший старший вице-президент “Сбербанка” Теймур Штернлиб. Им принадлежало 10,7%, 11,04% и 11,04% соответственно. Еще два инвестора - Kama Flow и “Аюр капитал” - реализовали часть своих долей, но сохранили участие в компании.  ✅Кипрский стартап с российскими корнями Positronic Robotics привлек $2 млн. Раунд возглавил 33East при участии RTP Global Леонида Богуславского, DVC Николая и Марины Давыдовых, OK Computer Павла Данилова, Orion VC Сергея Дина, Bell Ventures VC под управлением Мартина Белла и нескольких бизнес-ангелов. Positronic Robotics был запущен Сергеем Архангельским в конце 2024 года, затем к проекту присоединился Владимир Якунин в качестве CTO. Оба предпринимателя являются выходцами из Google. Компания тестирует ИИ-модели для роботов на реальных роботах в своей лаборатории. Positronic Robotics специализируется на запуске клиентских моделей для получения сопоставимых метрик для последующего анализа.  ✅Российская медтех-компания “Моторика” приобрела 50,1% разработчика протезов “ГК Лимб”. Сделка позволит “Моторике” расширить присутствие в сегменте протезов нижних конечностей и усилить собственную сеть центров восстановления мобильности, отметили в компании. В частности, в продуктовую линейку группы должен войти гидравлический коленный модуль с микропроцессорным управлением, который находится на завершающей стадии разработки в конструкторском бюро “Лимб”.  @rusven