Humanoidni robot Optimus tvrtke Tesla dosegao je ključnu razvojnu prekretnicu, demonstrirajući impresivan niz sposobnosti zahvaljujući revolucionarnom pristupu učenju.
U video demonstraciji objavljenoj 21. svibnja 2025., robot Optimus prikazan je kako izvodi raznovrsne zadatke, uključujući kućanske poslove poput usisavanja, miješanja hrane, zatvaranja zavjesa, ali i industrijske operacije poput rukovanja komponentama za Tesla vozila. Ono što ovo postignuće čini posebnim jest činjenica da su svi zadaci izvedeni pomoću jedne neuronske mreže, pri čemu je robot učio iz videozapisa iz prve osobe na kojima ljudi izvode slične radnje.
Milan Kovač, Teslin potpredsjednik za projekt Optimus, opisao je ovo postignuće kao "značajan iskorak" u razvoju robota. "Nedavno smo ostvarili veliki napredak i sada možemo prenijeti velik dio učenja izravno s ljudskih videozapisa na robote," objasnio je Kovač. Ova metoda dramatično ubrzava sposobnost robota da usvaja nove zadatke u usporedbi s prijašnjim pristupom teleoperacije, koji je zahtijevao intenzivnije ljudsko sudjelovanje.
Trenutni sustav fokusira se na videozapise iz perspektive prve osobe, no Teslin tim planira proširiti ovu mogućnost i na snimke iz treće osobe s nasumičnih internetskih izvora. To bi potencijalno omogućilo Optimusu da uči iz goleme baze instruktivnih videozapisa dostupnih na internetu, eksponencijalno povećavajući brzinu stjecanja novih vještina.
Planovi za proizvodnju Optimusa već su u tijeku, a Tesla cilja na ograničenu proizvodnju tijekom 2025. za internu upotrebu u svojim tvornicama. Prema nedavnim najavama, Tesla planira proizvesti oko 5.000 robota Optimus ove godine, s ciljem povećanja proizvodnje na oko 50.000 jedinica do 2026., kada bi roboti trebali postati dostupni i drugim tvrtkama. Elon Musk je sugerirao potrošačku cijenu od oko 30.000 dolara kada robot naposljetku stigne na šire tržište.
Iako su neki stručnjaci za robotiku i dalje skeptični oko vremenskog okvira za univerzalnog humanoidnog robota, nedavna Teslina demonstracija predstavlja značajan napredak u sustavima učenja robota koji bi mogao ubrzati razvoj cijele industrije.