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In a new demonstration video, a humanoid robot moves among a set of objects, shoves some of them across the floor, lifts others, and arranges them into the letters K, A, I, S, T. The robot is Humanoid v0.9, built by researchers at the Korea Advanced Institute of Science & Technology (KAIST), and the clip released on October 19 shows it handling loads of up to 35 kg (77.2 pounds) when pushing and up to 20 kg (44.1 pounds) when lifting.
Dans une nouvelle vidéo de démonstration, un robot humanoïde évolue parmi plusieurs objets, en pousse certains sur le sol, en soulève d'autres et les dispose en forme des lettres K, A, I, S, T. Le robot est le Humanoid v0.9, conçu par des chercheurs de l'Institut coréen des sciences et technologies avancées (KAIST), et la vidéo publiée le 19 octobre le montre manipuler des charges jusqu'à 77,2 livres (35 kg) en poussée et jusqu'à 44,1 livres (20 kg) en levage.
The difficulty is physical before it is software. When a humanoid pushes a heavy object, it has to keep its balance while applying force. When it lifts one, it has to bear the object's weight and control its posture through the whole movement. KAIST's Dynamic Robot Control & Design Laboratory (DRCD Lab) works on this coordination, in collaboration with RAILAB, which developed the robot's arms. The team's approach does not treat walking and manipulation as separate tasks: the robot moves its body while its arms apply force. The earlier v0.7 platform had shown fast running and Michael Jackson's Moonwalk. Version 0.9 shifts the focus toward physical interaction.
La difficulté est d'abord physique avant d'être logicielle. Lorsqu'un humanoïde pousse un objet lourd, il doit conserver son équilibre tout en exerçant une force. Lorsqu'il en soulève un, il doit supporter son poids et contrôler sa posture pendant tout le mouvement. Le Laboratoire de contrôle et de conception de robots dynamiques du KAIST (DRCD Lab) travaille sur cette coordination, en collaboration avec RAILAB, qui a développé les bras du robot. L'approche de l'équipe ne traite pas la marche et la manipulation comme deux tâches distinctes : le robot déplace son corps pendant que ses bras exercent une force. La plateforme précédente, la v0.7, avait montré une course rapide et le moonwalk de Michael Jackson. La version 0.9 déplace l'accent vers l'interaction physique.
The robot's skills were developed with deep reinforcement learning, a method in which a control policy is trained through repeated attempts and performance feedback, and with learning from human demonstrations, in which examples guide how a task is performed. Onboard visual feedback tells the robot where the objects are and how they sit, so it can adjust its movements as it handles them. The team describes this as a combination of perception and physical interaction, which is what the letter-arranging task was designed to show.
Les compétences du robot ont été développées par apprentissage par renforcement profond, une méthode dans laquelle une politique de contrôle est entraînée par des essais répétés et un retour sur les performances, et par apprentissage à partir de démonstrations humaines, où des exemples guident la façon d'exécuter une tâche. Le retour visuel embarqué indique au robot où se trouvent les objets et comment ils sont posés, afin qu'il ajuste ses mouvements pendant leur manipulation. L'équipe décrit cela comme une combinaison de perception et d'interaction physique, ce pour quoi la tâche de disposition des lettres a été conçue.
The demonstration is narrower than the headline figures suggest. Pushing and lifting are different tests: the force needed to slide an object depends on friction and on the surface it rests on, while lifting means carrying its full weight, so the two numbers cannot be added up or compared as one payload rating. The video establishes the loads handled in these specific tasks. It does not establish the robot's maximum sustained lifting capacity, nor how it performs under other operating conditions. The training setup, the division of work between the learning methods, and the control architecture are not described, and the video does not show that the same tasks succeed reliably across different objects, surfaces and environments.
La démonstration est plus restreinte que ne le suggèrent les chiffres phares. Pousser et soulever sont deux épreuves différentes : la force nécessaire pour faire glisser un objet dépend du frottement et de la surface sur laquelle il repose, tandis que soulever signifie porter tout son poids. Les deux valeurs ne peuvent donc pas être additionnées ni comparées comme une seule capacité de charge utile. La vidéo établit les charges manipulées dans ces tâches précises. Elle n'établit ni la capacité maximale de levage soutenue du robot, ni sa performance dans d'autres conditions d'utilisation. La configuration d'entraînement, la répartition du travail entre les méthodes d'apprentissage et l'architecture de contrôle ne sont pas décrites, et la vidéo ne montre pas que les mêmes tâches réussissent de façon fiable selon les objets, les surfaces et les environnements.
So what changes, and for whom? For now, the change is in the research agenda rather than in any deployed machine. Teams building humanoids get a clear marker that whole-body movement and force-based manipulation are being developed together, and the next measurable question is repeatability: whether the same pushes and lifts work across varied objects, floors and conditions. The source does not say what applications the platform is aimed at or when it could be used outside the lab. Until those results are published, Humanoid v0.9 is a research platform that has shown what it can do in a set of controlled tasks.
Alors, qu'est-ce qui change, et pour qui ? Pour l'instant, le changement concerne le programme de recherche plutôt qu'une machine déployée. Les équipes qui conçoivent des humanoïdes ont un signal clair : le mouvement du corps entier et la manipulation par la force sont développés ensemble. La prochaine question mesurable est la reproductibilité : les mêmes poussées et levages fonctionnent-ils sur des objets, sols et conditions variés ? La source ne précise ni les applications visées par la plateforme, ni la date à laquelle elle pourrait sortir du laboratoire. Tant que ces résultats ne sont pas publiés, le Humanoid v0.9 reste une plateforme de recherche qui a montré ce qu'elle sait faire dans un ensemble de tâches contrôlées.