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A roboticist at a frontier AI lab, who asked not to be named, described the moment a big, heavy robot rushed toward their arm, slowed down just in time and touched them very gently. The robot had been handed a raspberry, the lab's apparent favourite test item, and it did not crush it. Robots have been learning from filmed demonstrations for years.
Un ricercatore di un laboratorio di IA all'avanguardia, che ha chiesto di restare anonimo, ha descritto il momento in cui un robot grande e pesante si è lanciato verso il suo braccio, ha rallentato appena in tempo e lo ha toccato con estrema delicatezza. Al robot era stato consegnato un lampone, l'oggetto di prova preferito del laboratorio, e non lo ha schiacciato. Da anni i robot imparano da dimostrazioni filmate.
The startup behind it, Eka Robotics, was founded by MIT professor Pulkit Agrawal and Tuomas Haarnoja, a former Google DeepMind researcher. Its latest round, a $150 million Series A, values the company at $1.45 billion post-money, meaning after the new money is added. The round was led by the venture funds a16z and F-Prime. Raghu Raguram, the a16z general partner who co-led it, told TechCrunch he expects “superhuman performance in many dexterous manipulation tasks” within “the next few months”. That is an investor’s forecast, not a measured result.
La startup che sta dietro al progetto, Eka Robotics, è stata fondata dal professore del MIT Pulkit Agrawal e da Tuomas Haarnoja, ex ricercatore di Google DeepMind. Il suo ultimo round, una Series A da 150 milioni di dollari, valuta l'azienda 1,45 miliardi di dollari post-money, cioè dopo aver sommato i nuovi fondi. Il round è stato guidato dai fondi di venture capital a16z e F-Prime. Raghu Raguram, general partner di a16z che lo ha co-guidato, ha detto a TechCrunch di aspettarsi «prestazioni sovrumane in molti compiti di manipolazione di precisione» entro «i prossimi mesi». Si tratta di una previsione di un investitore, non di un risultato misurato.
The technical choice sits at the centre of the story. Most robot models pair vision with language, a design known as vision-language-action. Eka’s foundation model pairs vision with force, the push and pull a hand feels when it touches something. Agrawal put it plainly: “Vision tells you roughly where the object is, what the pose is, but the actual grabbing, the actual searching is happening through forces.” The hand itself was redesigned with more force sensors so it can react the instant it meets resistance. The company trains that behaviour in a physics simulator, which models the forces a robot meets when it tries to grasp something, and runs the resulting reinforcement learning, a method where a program learns by trial and reward, at scale. Eka says this produces thousands of hours of experience in minutes, instead of the slow collection of footage by gig workers or operators. The founders have not disclosed how they tuned the simulation, citing competition.
La scelta tecnica è al centro della vicenda. La maggior parte dei modelli robotici associa visione e linguaggio, un'architettura nota come visione-linguaggio-azione. Il modello di base di Eka associa invece visione e forza, cioè la spinta e la trazione che una mano avverte quando tocca qualcosa. Agrawal lo ha spiegato senza giri di parole: «La visione ti dice più o meno dove si trova l'oggetto, quale sia la sua posizione, ma la presa vera e propria, la vera ricerca, avviene attraverso le forze». La mano è stata riprogettata con più sensori di forza, così da reagire nell'istante in cui incontra una resistenza. L'azienda addestra questo comportamento in un simulatore fisico, che riproduce le forze che un robot incontra quando cerca di afferrare qualcosa, ed esegue su larga scala il risultante apprendimento per rinforzo, un metodo con cui un programma impara per tentativi e ricompense. Secondo Eka, ciò produce migliaia di ore di esperienza in pochi minuti, invece della lenta raccolta di filmati affidata a lavoratori a cottimo o operatori. I fondatori non hanno rivelato come abbiano messo a punto la simulazione, adducendo ragioni di concorrenza.
What this changes, if the figures hold, is the division of labour between machines. A general model can plan a task, while a model like Eka’s handles the physical contact. Its speed has a cost: the robot arm is strong enough to damage itself as it moves fast, and Eka’s reliability figure of more than 95% is the company’s own. The reporting gives no date for work outside demonstrations, no customer and no price. For robot builders, the next test is whether the grip still holds in a factory or warehouse, on objects the system has never seen.
Ciò che cambia, se le cifre reggono, è la divisione del lavoro tra le macchine. Un modello generico può pianificare un compito, mentre un modello come quello di Eka gestisce il contatto fisico. La velocità ha un costo: il braccio del robot è abbastanza potente da danneggiarsi muovendosi rapidamente, e la percentuale di affidabilità superiore al 95% è dichiarata dall'azienda. Le notizie non indicano alcuna data per l'uso al di fuori delle dimostrazioni, né clienti o prezzi. Per chi costruisce robot, il prossimo banco di prova sarà verificare se la presa tiene in una fabbrica o in un magazzino, su oggetti che il sistema non ha mai visto.