Четверо студентов из Университета Пердью в США создали робота, способного собрать кубик Рубика за 0,103 секунды - это быстрее, чем моргнуть глазом.
Теперь ждем, когда появится азиатский школьник, способный побить и этот рекорд.
Upd: Из комментов сюда вынесу - подробно про разработку аналогичного робота.
Вообще считается, что профессии, требующие физического труда, находятся в относительной безопасности с той точки зрения, что там нельзя заменить специалистов ИИ.
Просто ИИ - нельзя, а роботом с ИИ, как выяснилось, можно.
Бостонский стартап в области робототехники Automated Tire на этой неделе представил роботизированную платформу для замены шин на базе ИИ под названием SmartBay, которая может не только менять шины, но и выполнять сопутствующие задачи, такие как балансировка колес и осмотр автомобилей. Робот использует компьютерное зрение и машинное обучение для выполнения задач и не нуждается во вмешательстве человека.
Компания утверждает, что SmartBay не повторяет фиксированные рутинные движения, как это делают традиционные автоматизированные заводские линии, а вместо этого полагается на ИИ, который учится на предыдущем опыте и адаптируется к каждому автомобилю.
Компания описывает SmartBay как запатентованную технологию, позволяющую менять шины без снятия колеса с автомобиля. Демонстрационное видео (ниже), выпущенное компанией, показывает, как робот поднимает автомобиль, как традиционный подъемник, но вместо того, чтобы откручивать гайки и снимать колесо, он снимает шину с диска, пока колесо остается на автомобиле.
После установки новой шины SmartBay выполняет балансировку колес с помощью запатентованной компанией технологии Real Force Balance, которая позволяет сбалансировать «весь узел колеса, включая все вращающиеся компоненты в колесной нише».
SmartBay призван автоматизировать утомительную работу по замене шин и балансировке колес, тем самым снижая зависимость от персонала автосервиса. Компания заявляет, что один техник может одновременно обслуживать до трех постов, сокращая как время обслуживания, так и затраты на рабочую силу.
Обычное обслуживание шин техником занимает около 75 минут, в то время как SmartBay может сделать это всего за 30 минут, позволяя одной установке обрабатывать до 24 шин в час, по сравнению с всего лишь четырьмя шинами за час и 15 минут, которые могут обслужить механики в традиционных сервисных постах.
Компания планирует сдавать SmartBay в аренду автосалонам, шиномонтажным мастерским и сервисным центрам за 4900 долларов в месяц, что, по ее утверждению, экономичнее, чем наем квалифицированных техников.
И эта установка уже работает в нескольких автосервисах.
Ну и вот как это выглядит.
Китайская фирма Unitree Robotics представила пилотируемого робота-трансформера GD01. Машина полностью готова к серийному производству. Один экземпляр стоит от $650 тыс. Рост робота более чем вдвое превышает рост взрослого человека, вместе с пилотом он весит около 500 кг.
Его еще снабдить автоматическим оружием, и будет прям экзоскелет Куаритча из "Аватара".
Автономный робот Project Ace от Sony AI во время испытаний по настольному теннису.
Новый прорыв в роботехнике!
Sony показала автономного робота Project Ace, который умеет играть в настольный теннис и уже начал обыгрывать очень сильных игроков, включая профессионалов. Это не просто "роборука с ракеткой", а пример того, как ИИ выходит из виртуального мира в реальный, где всё быстрее, сложнее и непредсказуемее.
Ace построен на связке из быстрых камер, датчиков, обучения с подкреплением и очень шустрой механики. Он отслеживает положение мяча в 3D, считывает вращение и скорость почти в реальном времени, а потом мгновенно выбирает, как отбить удар.
До этого ИИ чаще блистал в играх и симуляциях — шахматы, го, автогонки, то есть в цифровой среде. А настольный теннис — это уже живая физика: мяч летит быстро, вращается, может срываться с сетки, и на всё это нужно реагировать за миллисекунды.
Sony тестировала Ace по правилам ITTF против пяти элитных игроков и двух профессионалов. Робот выиграл 3 из 5 матчей против элитных соперников и показывал очень высокий процент возврата мяча. В более поздних испытаниях он стал ещё лучше и начал побеждать профессионалов более уверенно.
Главная идея тут не в том, что робот "знает" как играть в настольный теннис а в том, что он умеет очень быстро воспринимать ситуацию, принимать решение и действовать. Sony называет это шагом к физическому ИИ — системам, которые смогут нормально работать в реальном мире, а не только в симуляциях.
Если говорить совсем по-простому, это как если бы ИИ из "шахматного гения" внезапно стал ещё и спортсменом с суперреакцией. Он не думает как человек, но в узкой задаче уже способен действовать не хуже, а местами и лучше сильных игроков.
И вот видеоролик, где об этом рассказывается.
Робот Honor Lightning бежит к финишу во время второго Пекинского полумарафона E-Town и полумарафона гуманоидных роботов в Пекине, Китай, 19 апреля 2026 года. REUTERS/Максим Шеметов
19 апреля этого года в Пекине провели интересный полумарафон, в котором участвовали люди и гуманоидные роботы. Причем роботы там продемонстрировали стремительный прогресс, потому что в предыдущем аналогичном забеге, состоявшемся в прошлом году, большинство роботов не смогли дойти до финиша, многих из них приходилось физически поддерживать в процессе забега, также большинство из них управлялось дистанционно. При этом прошлогодний чемпион-робот показал время 2 часа 40 минут, что более чем в два раза превышало время победителя-человека в этом забеге.
Но сейчас все было уже иначе. Количество команд участников-роботов увеличилось с 20 в прошлом году до 100, а несколько лидирующих роботов были заметно быстрее профессиональных спортсменов, опередив победителей-людей более чем на 10 минут.
В отличие от прошлого года, почти половина участвовавших роботов преодолевала более сложный рельеф автономно, а не под управлением дистанционного пульта во время 21-километровой гонки. Роботы и 12 000 мужчин и женщин бежали по параллельным трассам, чтобы избежать столкновений.
Победивший робот, разработанный китайским брендом смартфонов Honor, завершил гонку за 50 минут и 26 секунд, что на несколько минут быстрее, чем мировой рекорд в полумарафоне, установленный угандийским бегуном Джейкобом Киплимо в Лиссабоне в прошлом месяце.
Команды из Honor заняли три призовых места, все роботы двигались в автономном режиме и показали результаты, превосходящие мировые рекорды. В Honor рассказали, что робот-победитель разрабатывался в течение года, он оснащен ногами длиной 95 см, и в нем используется технология жидкостного охлаждения, применяемая в смартфонах компании.
Вот как это выглядело - отсюда.
Ну и впечатляющий финиш!
Основатель компании Shouxing Technology Юйхан Ху (Yuhang Hu) опубликовал видео в соцсети X, в котором человекоподобный робот Origin F1 моргает, осматривается и реагирует на происходящее вокруг, демонстрируя очень реалистичную мимику.
На мой взгляд, выглядит очень круто.
Ровно 50 лет назад, 1 апреля 1976 года, Стив Джобс, Стив Возняк и Рональд Уэйн основали компанию Apple Computer. И эта компания оказала огромное влияние на всю компьютерную индустрию.
Исследователи из университета Пекина сумели обучить гуманоидного Unitree G1 играть в теннис.
Одной из главных проблем при обучении роботов спортивным навыкам является отсутствие точных данных о движениях человека. В теннисе это особенно сложно из-за больших перемещений по корту, скорости мяча до 30 м/с и очень короткого времени контакта ракетки с мячом, составляющего всего несколько миллисекунд.
Вместо записи полных матчей исследователи пошли по другому пути. Они собрали только фрагменты основных движений, которые игроки используют во время игры: удар с форхенда, с бэкхенда, шаги в стороны и другие движения.
Данные записывались с помощью системы захвата движения на небольшом корте размером 3x5 метров — более чем в 17 раз меньше стандартного теннисного корта. Записывались движения пяти различных игроков, всего было получено пять часов данных.
На основе этих данных разработанная учеными система LATENT сначала учит робота воспроизводить базовые движения, а затем комбинирует их для выполнения конкретной задачи — дотянуться до мяча, выполнить удар и вернуться в определенную часть корта.
Модель обучалась в симуляторе, где физические параметры робота и мяча, включая массу, трение и аэродинамику, варьировались случайным образом. Это помогло уменьшить разницу между симуляцией и реальным миром.
В симуляции система продемонстрировала до 96% успешных ударов с форхенда. После переноса модели на реального робота Unitree G1 он смог поддерживать серию ударов с человеком и стабильно возвращать мяч на половину соперника.
Авторы отмечают, что этот подход можно применять и к другим задачам, где сложно получить полные данные о движениях человека — например, в футболе, бадминтоне или при освоении гуманоидными роботами других спортивных навыков.
Вообще впечатляет, тем более что обучение проводилось всего на 5 часах записей, причем на сильно уменьшенном корте. Те, кто учился играть в большой теннис, знают, что даже у человека уходит много месяцев на то, чтобы просто начать более или менее попадать по корту - это очень сложный вид спорта.
Своеобразная история.
Некий программист и инженер Сэмми Аздуфал хотел получить доступ к своему роботу-пылесосу DJI Romo с помощью контроллера PS5. Он использовал Claude Code AI от Anthropic, чтобы получить доступ к протоколам связи своего Romo. Но когда его самодельное приложение подключилось к серверам DJI, около 7000 роботов-пылесосов в 24 странах начали отвечать.
Он мог смотреть их прямые трансляции с камер, слушать через встроенные микрофоны и создавать планы этажей домов, в которых никогда не бывал. Имея всего лишь 14-значный серийный номер, он точно определил местонахождение робота журналиста Verge, подтвердил, что тот убирает гостиную с 80% заряда батареи, и создал точную карту дома из другой страны.
Техническая неисправность была почти комично проста. После аутентификации с помощью одного токена устройства можно было видеть трафик с других устройств в виде обычного текста.
Отвечали не только пылесосы. Появились также портативные аккумуляторные станции DJI Power, работающие на той же инфраструктуре MQTT. Это домашние резервные генераторы, мощность которых можно увеличить до 22,5 кВт·ч, предназначенные для поддержания работы дома во время отключений электроэнергии.
Отличие этого случая от обычного обнаружения уязвимости заключается в том, как это произошло. Аздуфал использовал Claude Code для декомпиляции мобильного приложения DJI, изучения его протокола, извлечения своего собственного токена аутентификации и создания настраиваемого клиента.
Кстати, это не первый случай, когда кто-то удаленно взломал робот-пылесос. В 2024 году хакеры управляли пылесосами Ecovacs Deebot X2 в городах США, выкрикивая оскорбления через динамики и гоняясь за домашними животными. Защита PIN-кодом Ecovacs проверялась только приложением, но никогда сервером или устройством.
Схема повторяется: производители поставляют пылесосы с типичными недостатками безопасности, игнорируют исследователей, а затем суетятся, когда журналисты публикуют информацию.
Первоначальная реакция DJI усугубила ситуацию. Пресс-секретарь Дейзи Конг сообщила The Verge, что недостаток был устранен на прошлой неделе. Это заявление поступило примерно за тридцать минут до того, как Аздоуфал продемонстрировал тысячи роботов, в том числе и тестовый экземпляр журналиста, которые по-прежнему работали в режиме реального времени.
Позже DJI выпустила более полное заявление, в котором признала проблему с проверкой разрешений на бэкэнде и выпустила два патча 8 и 10 февраля.
