Лондонская компания Humanoid представила KinetIQ Ascend – подход к обучению гуманоидных роботов методом проб и ошибок прямо на реальных производственных задачах. Технология использует обучение с подкреплением (RL), позволяя системе не просто копировать действия человека, а самостоятельно улучшать поведение через сигналы об успехе или ошибке. По заявлению разработчика, это первая опубликованная демонстрация сквозного RL на основе зрения для производственных VLA-моделей на реальной двурукой платформе.

В тестах на трех задачах KinetIQ Ascend показал значительный прирост эффективности: пропускная способность выросла на 42–85%, а успешность манипуляций поднялась с 77–80% до 98–99%. Компания подчеркнула, что замеры проводились через параллельное A/B-сравнение с текущей базовой моделью, что важно для учета переменных производственной среды – освещения, положения объектов, износа оборудования. Также навык переносился на объекты, которых робот не видел во время обучения.

Humanoid активно масштабирует промышленное внедрение: в мае компания объявила о партнерстве с Bosch для выпуска роботов HMND 01 в Европе, а также подписала соглашение со Schaeffler на развертывание 1000–2000 роботов к 2032 году. На фоне растущей конкуренции со стороны Figure, Apptronik и китайских разработчиков Humanoid делает ставку на обучение в реальных условиях как ключевое преимущество для достижения 99,9% надежности манипуляций.