Humanoid запустила KinetIQ Ascend для RL‑обучения

Лондонская компания Humanoid выпустила KinetIQ Ascend, систему обучения гуманоидных роботов методом подкрепления (reinforcement learning, RL) непосредственно на реальном промышленном оборудовании. В компании заявили, что в тестах на трёх производственных задачах система увеличила скорость работы и долю успешных операций по сравнению с базовой моделью.

KinetIQ Ascend расширяет существующий фреймворк KinetIQ. При RL робот самостоятельно пробует варианты действий, получает сигнал об успехе или ошибке и постепенно улучшает поведение на основе этих сигналов. Humanoid отмечает, что обучение запускается не только в симуляции, но и на реальном оборудовании в производственных сценариях круглосуточно. В материалах компании KinetIQ Ascend названа первой опубликованной демонстрацией сквозного RL на основе зрения для производственных VLA‑моделей, обученных на двухручной гуманоидной платформе в условиях развертывания.

В материалах Humanoid объясняют переход к RL критикой подхода, основанного только на имитации человеческих демонстраций: «Модель, копирующая демонстрации, не может превысить скорость или качество демонстратора и не учится цене ошибки». По версии компании, для достижения очень высокой надёжности и скоростей выше человеческой требуется обучение через повторение задач в реальных условиях.

Humanoid провела параллельное A/B‑сравнение KinetIQ Ascend и текущей базовой модели на трёх типичных операциях. В задаче установки стальных подшипниковых колец пропускная способность выросла на 42% — до 412 колец в час против 291 у базовой модели. В задаче передачи предмета человеку пропускная способность увеличилась на 85%, средняя длительность эпизода сократилась на 35%, а доля успешных операций выросла с 80% до 98%. В тесте подъёма контейнера двумя руками пропускная способность возросла с 122 до 279 контейнеров в час, средняя длительность эпизода снизилась с 22,9 до 12,8 секунды, а успешность увеличилась с 77,6% до 98,9%.

Компания также выделила два дополнительных наблюдения: улучшение самого сложного этапа операции может заметно поднять результат всей задачи, и навыки, полученные в ходе RL‑обучения, переносятся на объекты, которых робот не видел в тренировке. Humanoid указывает на значение этих свойств в условиях изменения освещения, положения объектов и износа оборудования.

У Humanoid более 250 инженеров, исследователей и специалистов; офисы расположены в Лондоне, Бостоне и Ванкувере. Компания объявила о партнёрстве с Bosch для контрактного производства модели HMND 01 на европейском рынке; в рамках тестов роботы автономно переносили коробки с конвейера на тележку, работая с пятью размерами коробок. 13 мая Humanoid сообщила о поэтапном обязывающем соглашении с Schaeffler о развертывании от 1 000 до 2 000 роботов на глобальных производственных площадках партнёра к 2032 году. Основатель компании Артем Соколов охарактеризовал соглашение как «критический шаг в дорожной карте, соединяющий проверку концепции и крупномасштабное развертывание».

Сегмент гуманоидной робототехники привлекает крупные инвестиции: в 2025–2026 годах несколько компаний привлекли раунды финансирования на сотни миллионов и миллиарды долларов, а некоторые государственные программы вложили значительные суммы в развитие робототехники. При этом массовые коммерческие поставки гуманоидных платформ остаются ограниченными; по оценкам участников рынка, в прошлом году было реализовано порядка 12 000 единиц, в основном для исследовательских целей.

Humanoid называет KinetIQ Ascend инструментом для ускорения перехода от пилотных проектов к промышленным развертываниям.