Исследователи Amazon FAR и трёх университетов представили FLoRe — метод обучения человекоподобного робота движениям и силе, с которой нужно воздействовать на предмет. В препринте от 26 октября система справилась с 24 из 30 попыток против восьми у варианта, обученного только движениям.

Повторить траекторию руки недостаточно: губка может пройти над доской, а толчок оказаться слишком слабым для тяжёлого груза. Авторы записывали человеческие демонстрации ручными захватами с камерами и датчиками силы, без управления роботом. Нейросеть училась по этим записям выбирать движения и усилие каждой руки; отдельная система управления исполняла команды и удерживала равновесие.

На Unitree G1 проверили три задания, по десять попыток: толкание конструкции на колёсах, поворот коробки и стирание с доски. FLoRe выполнила семь, девять и восемь попыток; сравниваемый вариант — две, три и три. Данные, архитектура нейросети и порядок обучения были одинаковыми, использовалась одна система управления. Отключение передачи команд силы снижало общий результат до 11 из 30; отключение её измерений на входе нейросети — до 20 из 30.

Это собственные испытания авторов, пока опубликованные как препринт. Для каждого задания обучали отдельную нейросеть. Результат показывает пользу передачи усилия из человеческого примера в команды роботу, но не готовность универсального помощника: даже FLoRe иногда теряла устойчивость при сильном толчке во время шага.