Una startup di Shenzhen, EngineAI Robotics, ha appena reso disponibile un pacchetto completo di risorse open‑source per agevolare lo sviluppo di robot umanoidi e bipedi. L’iniziativa mira a semplificare l’intero iter, dalla progettazione alla sperimentazione nel mondo reale.
In primo piano c’è EngineAI RL Workspace, una piattaforma di apprendimento rinforzato costruita su misura per la locomozione bipede. Si tratta di un’infrastruttura modulare suddivisa in quattro cluster principali: ambienti di simulazione, motori algoritmici, strumenti condivisi e livelli d’integrazione. Ogni componente funziona in modo indipendente, permettendo agli sviluppatori di intervenire su singole parti senza compromettere l’intero sistema. Questo approccio rende più efficiente il lavoro in team e favorisce lo sviluppo collaborativo.
La piattaforma è progettata per coprire tutte le fasi del ciclo di sviluppo, dalla configurazione dell’ambiente fino alla valutazione delle prestazioni. Include strumenti per la registrazione dinamica, il tracciamento delle versioni e un esecutore algoritmico unificato che permette di passare con fluidità dall’addestramento all’inferenza. In questo modo, i programmatori possono concentrarsi sull’innovazione algoritmica piuttosto che sulla gestione infrastrutturale.
In parallelo al modulo di addestramento, la suite include una componente per il deployment basata su ROS2, pensata per facilitare l’integrazione degli algoritmi nei robot reali. La disponibilità di guide utente dettagliate consente a ricercatori e sviluppatori indipendenti di integrare gli strumenti rapidamente nei propri progetti, abbattendo le barriere tecniche.
EngineAI punta chiaramente a creare un ecosistema di sviluppo accessibile, che favorisca la condivisione e la sperimentazione. L’ambizione è quella di stimolare un ambiente fertile per la crescita di startup, centri di ricerca e creatori individuali, con l’obiettivo finale di arrivare al robot umanoide general-purpose più avanzato al mondo.
Dal 2023 a oggi, la giovane azienda ha presentato diversi modelli tra cui il robot bipede SA01, il più avanzato SE01 e il compatto PM01. Ognuno ha mostrato capacità fisiche notevoli, tra cui mobilità ad alta velocità e manipolazione precisa in ambienti industriali.
La suite open-source include anche il repository “engineai_legged_gym”, che sfrutta il simulatore NVIDIA Isaac Gym per addestrare i robot in ambienti virtuali complessi. L’interfaccia è progettata per il passaggio automatico dai modelli simulati a quelli reali, riducendo il tempo di transizione tra test e applicazione.
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