Американська компанія Figure AI провела масштабний експеримент, аби з'ясувати, наскільки сучасні гуманоїдні роботи здатні конкурувати з людьми під час виконання складських завдань. У рамках 10-годинного змагання «людина проти машини» команди стажерів і три роботи Figure 03 працювали на рівних умовах, намагаючись максимально швидко та якісно сортувати посилки.
Як проходив експеримент: люди проти роботівПід час випробування учасники виконували ідентичну рутинну задачу: кожен мав взяти пакунок, відсканувати штрихкод і розмістити його лицьовою стороною вниз на конвеєрній стрічці. Людська команда працювала згідно з трудовим законодавством Каліфорнії — із півгодинною обідньою перервою та двома 10-хвилинними перервами. Роботи Figure 03 змінювали один одного та працювали без зупинок і відпочинку.
Переможця визначали за кількістю правильно оброблених посилок за весь час експерименту. Перед початком багато хто вважав, що роботи завдяки витривалості й стабільності обійдуть людей, які поступово втомлюються і знижують темп. Однак результати виявилися неочікуваними: стажери впевнено втримали лідерство.
Результати та перспективи для індустрії робототехнікиЗа підсумками 10-годинної зміни люди змогли відсортувати 12 924 посилки, витрачаючи в середньому 2,79 секунди на кожну. Роботам Figure 03 вдалося обробити 12 732 посилки із середнім темпом 2,83 секунди на одну. Таким чином, різниця між командами склала лише 169 пакунків, або приблизно 1,3%. При цьому роботи працювали без зупинок, а стажери витратили на відпочинок 50 хвилин, що свідчить про вищу «чисту» швидкість людей.
Кінцеві результати: F.03: 12 732 пакети | стажер Айме: 12 924 пакети. Ілюстрація: @adcock_brettХоча робот і не переміг, він значно перевершив очікування, ознаменувавши важливу віху в комерціалізації гуманоїдних роботів. Експеримент продемонстрував, що сучасні роботи не лише здатні працювати тривалий час без втручання оператора, а й майже не поступаються людській продуктивності. Такий прорив може означати, що гуманоїдні системи вже готові до впровадження на складських комплексах великих компаній, як-от BMW чи Amazon.
Завдяки інноваційним методам навчання нейромереж, машини поступово опановують складні фізичні маніпуляції, які раніше вважалися недоступними для автоматизації. Люди нині зберігають перевагу у спритності, проте роботи скорочують цей розрив, не потребуючи перерв, страхування чи відпусток.
Поки Figure AI вдосконалює своїх андроїдів, інші гіганти галузі ШІ, як-от Apple, фокусуються на питаннях приватності та персоналізації сервісів, даючи користувачам більше контролю над власною інформацією. Це підкреслює загальну тенденцію до інтеграції розумних машин у повсякденне життя.
