Мегаминкс – это механическая головоломка в форме додекаэдра. Каждая из 12 граней представляет собой правильный пятиугольник, который поворачивается на 72° (1/5 оборота). В отличие от кубика Рубика 3×3×3, здесь 12 фиксированных центров и 50 подвижных элементов: 20 углов и 30 ребер.
Эта головоломка появилась в начале 1980-х годов. Идея возникла независимо у нескольких человек. В 1981 году Керстен Майер (Германия) запатентовал конструкцию. Похожие прототипы создавали Бен Халперн (США), Борис Хорват (Югославия), Барри Локвуд (Великобритания) и другие изобретатели. А массовое производство начал Уве Мефферт в 1982 году.
Пространство возможных состояний мегаминкса – 1,01×10⁶⁸. Для сравнения, у кубика Рубика 3×3×3 – 4,3×10¹⁹. Минимальное число ходов сборки для любой конфигурации мегаминкса – «число Бога» – пока не вычислено. Для кубика Рубика God's Number составляет 20 ходов, и было найдено в 2010 году командой Томаса Рокицки с использованием вычислительных мощностей Google.
С 2025 года мегаминкс входит в число официальных дисциплин Всемирной ассоциации кубика (WCA). И на сегодняшний день это единственная дисциплина спидкубинга, где первенство принадлежит россиянам. В декабре 2025 года на соревнованиях Tashkent Open 2025 пятнадцатилетний капитан школьник Тимофей Тарасенко установил сразу два мировых рекорда WCA по сборке мегаминкса: 21,99 секунды в одиночной сборке и 24,38 секунды по среднему времени.
Пока люди крутят додекаэдр за считанные секунды, роботы отстают в разы (в отличие от солверов классического кубика Рубика 3×3×3, где актуаторы робота собирают кубик за доли секунды, а пальцы человека только недавно преодолели трехсекундный барьер).
Роботы для сборки головоломок типа кубика Рубика начали появляться в 2000-х. Один из самых известных разработчиков – британский инженер компании ARM Дэвид Гилдей в начале 2010-х годов создал серию роботов на базе LEGO Mindstorms. Наиболее успешный робот – CubeStormer. В 2014 году Дэвид совместно с Майком Добсоном представили CubeStormer 3, который собрал кубик Рубика за 3,253 секунды. Этот рекорд был зафиксирован книгой рекордов Гиннесса. С тех пор его много несколько раз перебивали более совершенные роботы других разработчиков. Сейчас рекорд принадлежит роботу Purdubik's Cube, созданному студентами Purdue University (США) и составляет 0,103 секунды.
Роботы Гилдея ставили рекорды по сборке кубиков 4×4×4, 7×7×7, 9×9×9, Void-куба, кубоида 3×3×7. В 2010 году Гилдей спроектировал робота для сборки мегаминкса ARM Powered Android Megaminxer.
Механика Megaminxer была реализована на LEGO Mindstorms NXT. Камера смартфона HTC Desire на Android сканировала цвета, алгоритм решал головоломку. Команды сервомоторам передавались по Bluetooth. В видео и описаниях 2010 года Дэвид не раскрывал детали реализации своего алгоритма (код не открыт), но из его постов на форумах ясно, что это был табличный метод (own table driven algorithm), а не двухфазный поиск в графе (как в более поздних CubeStormer для кубика Рубика). Решения алгоритма Гилдея, очевидно, были длиннее оптимальных. Худший кейс, который упоминает Дэвид – 194 хода в метрике HTM; он рассматривает его как, возможно, верхнюю границу своего алгоритма. Реальное же God’s Number (минимальное число ходов для худшей позиции) намного меньше – минимум 45 в HTM (по предварительным подсчетам Герберта Коцембы и других математиков), но точное значение пока не известно. Тем не менее, алгоритм Гилдея давал хоть и большое, но не огромное и вполне предсказуемое время сборки. Лучший результат, который в 2011 году удалось показать роботу Megaminxer, составил 8 минут 4 секунды.
До начала 2026 года громких попыток побить рекорд Гилдея не предпринималось. И вот спустя 15 лет Лаборатория интеллектуальных технологий робототехники МФТИ анонсировала проект «Создание робота для сборки головоломки Мегаминкс, проведение соревнований и хакатона по разработке самого быстрого алгоритма по сборке». Команда физтеха под руководством Ильи Осокина ставит цель – побить текущий мировой рекорд и преодолеть 8-минутный барьер.
Конструкция робота уже представлена – это первый в мире робот с независимым ��ращением каждой грани (без переворота всей головоломки, в отличие от конструкции Гилдея), что должно существенно сократить время сборки.
У команды проекта уже готов прототип и симулятор на Python для тестирования алгоритмов. Организаторы ожидают, что студенты МФТИ и другие энтузиасты разработают собственные алгоритмы оптимального решения мегаминкса.
В настоящее время в чате проекта обсуждаются перспективные подходы, которые ускорят сборку. Вот несколько наиболее интересных идей:
1. Полный перебор для отдельных подзадач. Применяя BFS, посчитать точное God's Number для этапа «звезда» (5 белых ребер на своих местах) – всего 547 миллионов конфигураций. BFS на 100–500 млн вершин вполне реален на современном железе. Это даст точную оценку того, насколько хороши человеческие методы на этом этапе, и улучшит начальные этапы сборки робота.
2. Оптимизация многофазных алгоритмов. Взять уже существующий подход с разделением сборки на несколько этапов и сильно его улучшить. Сейчас лучший известный способ гарантирует решение не длиннее 116 ходов. Если добавить современные приёмы поиска – beam search (лучевой поиск с шириной до 100 миллионов), hill climber (локальное улучшение уже найденного пути), non-backtracking (запрет возврата назад) – средняя длина решения может упасть до 90–120 ходов. Плюс можно сразу учитывать реальную динамику робота — например, поворот на 144° (2/5 оборота) быстрее, чем дважды по 72°.
3. Нейронные сети и обучение с подкреплением (RL). Обучить нейронку на готовых данных с соревнований по оптимальному решению мегаминкса CayleyPy Megaminx Solve Optimally на Kaggle, где есть уже сильные бейзлайны (включая решения от Томаса Рокицки, известного по проекту cube20 и доказательству God’s Number для кубика Рубика). Если задать максимальную глубину поиска около 140 ходов, то модель обучится сама находить хорошие последовательности ходов. Такой подход уже показал себя на других головоломках, он хорошо масштабируется и может дать алгоритм, который реально уложится в несколько минут на роботе. Особенно перспективно, если подключить мощное железо для ускорения.
4. Сшивка перестановок и коммутаторы. Сначала найти кратчайшие пути для каждого элемента по отдельности (независимо от остальных), а потом оптимально «сшить» эти пути в общую последовательность. Можно обобщить методы, которые используют в слепой сборке (коммутаторы и конъюгаты). Этот идея может подойти для головоломок, где большие слои или мало зависимостей между частями. Робот МФТИ позволяет крутить сразу несколько граней, – идеально ложится на такой подход и может дать более короткие решения на финальных стадиях сборки, где число затронутых элементов невелико.
В мае 2026 года пройдут офлайн-соревнования, где будет определен победитель, чей алгоритм соберет мегаминкс быстрее остальных. Если удастся существенно сократить время по сравнению с 8 минутами, это станет заметным достижением в робототехнике и алгоритмах для сложных головоломок. Подробности проекта – на сайте Фонда целевого капитала МФТИ, который поддержал проект.
Видео с первой встречи участников проекта уже выложена на Youtube-канале Starkit Robots.
Будем наблюдать – и пусть всё сложится!
