Китайская BrainCo привезла на WAIC систему для управления роботами мыслью, которая превращает сигнал мозга в команду для робота меньше чем за 200 миллисекунд. В показе человек надевал ЭЭГ-шлем, мысленно задавал действие — и роботизированная рука уже тянулась к предмету. Без кнопок, без голосовых команд, без жестов.
Сама платформа называется Brain-Controlled Robot AI Platform. У неё простая схема: гарнитура считывает электроэнцефалографию, алгоритм ловит намерение пользователя, потом команда уходит на робототехническую систему. BrainCo говорит, что её решение можно подключать к уже готовым манипуляторам, гуманоидным машинам и четырёхногим роботам.
Для компании, которая с 2015 года работает с интерфейсами мозг-компьютер, это довольно естественный шаг. Рынок BCI давно не сводится к медицине, и BrainCo тут явно не одна: Neuralink делает ставку на импланты, Synchron тестирует сосудистый интерфейс, а китайские Neuracle и NEO идут в сторону медицинских и исследовательских решений. У BrainCo логика другая — не вживлять электронику, а заставить сигнал быстро работать с уже существующими роботами.
У BrainCo есть и прошлый опыт в нейротехнологиях. Раньше компания делала решения для реабилитации, в том числе протезы, которые управляются сигналами нервов и мышц. Для китайского рынка это полезная база: здесь одновременно растут и ассистивные устройства, и робототехника, где нужен понятный способ управления без лишней возни с интерфейсами.
В новой демонстрации внимание смещено не только на управление, но и на данные. BrainCo показала систему для обучения embodied AI — моделей, которые взаимодействуют с физическим миром через роботов. А для таких моделей нужны большие массивы реальных примеров, и именно их сейчас не хватает. Из-за этого буксуют задачи вроде складывания одежды, работы с хрупкими предметами и тонкой сборки.
Для этого компания использует мобильную установку с двумя роботизированными руками и перчаткой с сенсорами. Она записывает движения человека и одновременно фиксирует мозговую активность во время выполнения задачи. Такой набор данных может пригодиться не только для обучения манипуляторов. Он нужен и для будущих систем, где робот будет понимать намерение оператора быстрее, чем просто повторять движение.
И тут всё упирается в рынок. Китай уже выстраивает собственную робототехническую цепочку, а показы на WAIC обычно не остаются просто показами. Их быстро уносят в лаборатории и на заводские тестовые площадки. Если BrainCo удержит задержку на уровне сотен миллисекунд и докажет, что система дружит с массовыми роботами, у технологии появится шанс выбраться за пределы выставочного стенда.