Skok a hranice: Převratný pokrok robotické agility

Když Charles Rosen, A.I. průkopník, který založil SRI International’s Artificial Intelligence Center, byl požádán, aby přišel s názvem pro první univerzální mobilní robot na světě, chvíli přemýšlel a pak řekl: „No, třese se to jako čert, když se to hýbe. Říkejme tomu Shakey."

Určitá variace této myšlenky pronikla velkou částí historie moderní robotiky. Roboti, jak často předpokládáme, jsou neohrabané stroje s takovou grácií jako ateistický nedělní oběd. Dokonce i sci-fi filmy si opakovaně představovaly roboty jako nemotorné výtvory, které chodí pomalými, zastavujícími se kroky.

Ta představa už prostě neodpovídá realitě.

Nedávno skupina výzkumníků z Dynamic Robotics Laboratory ve státě Oregon vzala jednu z univerzit Roboti Cassie, pár kráčejících robotických nohou, které připomínají dolní končetiny pštrosa, na sportovní hřiště, aby vyzkoušeli nejnovější algoritmy „bipedální chůze“ v laboratoři. Jakmile tam byl, robot poskakoval, chodil, cvaloval a cval, plynule přepínal mezi jednotlivými typy pohybu, aniž by musel zpomalit. Byla to působivá ukázka a ukázka, která hovoří o agilitě současných robotů s nohama – zvláště pokud je zapojena trocha tréninku založeného na hlubokém učení.

"Obvykle, když lidé aplikují učení hlubokého posílení v robotice, používají funkce odměňování, které se scvrkají na odměňování neuronové sítě za to, že přesně napodobuje referenční trajektorii." Jonah Siekmann, jeden z výzkumníků na projektu, řekl Digital Trends. „Shromáždit tuto referenční trajektorii na prvním místě může být docela obtížné, a jakmile budete mít ‚běh‘ referenční trajektorii, není příliš jasné, zda ji můžete také použít k naučení „přeskakování“ nebo dokonce „chůze“ chování."

V práci OSU tým vytvořil paradigma odměny, které zcela zrušilo myšlenku referenčních trajektorií. Místo toho rozděluje kusy času do „fází“ a trestá robota za to, že má v určité fázi na zemi určitou nohu, zatímco v jiných bodech mu to umožňuje. Neuronová síť pak zjistí „všechny těžké věci“ – jako je poloha, ve které by klouby měly být, kolik krouticího momentu použít na každý kloub, jak zůstat stabilní a vzpřímený – a vytvořit tak designové paradigma založené na odměně, které robotům jako Cassie usnadní naučit se téměř jakýkoli bipedální způsob chůze. Příroda.

Předpovídání budoucnosti

Je to působivý výkon, to jistě. Ale přináší to také větší otázku: Jak se proboha roboti stali tak agilními? I když o videa online stále není nouze ukazující kolabující roboty když se něco pokazí, není pochyb o tom, že celková cesta, na které jdou, směřuje k působivě hladké lokomoci. Jakmile byla myšlenka robota klusajícího jako poník nebo předvádění a perfektní sportovní rutina bylo by přitažené za vlasy i na film. V roce 2020 se tam dostanou roboti.

Předvídat tyto pokroky však není snadné. Neexistuje žádné jednoduché pozorování typu Mooreova zákona, které by usnadnilo zmapování cesty robotů od neohrabaných strojů k hladkým operátorům.

Moorův zákon odkazuje na pozorování inženýra společnosti Intel Gordona Moorea v roce 1965, že každý jeden až dva roky se počet součástek, které lze vtěsnat do integrovaného obvodu, zdvojnásobí. I když je třeba argumentovat, že my možná nyní dosahuje limitů Moorova zákona, výzkumník v roce 1991 mohl realisticky zjistit na zadní straně obálky, kde by mohly být počítačové schopnosti, pokud jde o výpočty, v roce 2021. Pro roboty jsou věci složitější.

„Přestože Moorův zákon předpověděl trend ve výpočetním výkonu překvapivě dobře, předpovídal a trend v robotech s nohama je jako dívat se do křišťálové koule,“ Christian Gehring, šéf technologie důstojník u ANYbotics AG, švýcarská společnost vyrábějící roboty s nohama, které se již používají pro úkoly, jako je autonomní inspekce pobřežních energetických platforem, řekl Digital Trends. "V podstatě jsou roboti s nohama vysoce integrované systémy, které se spoléhají na mnoho různých technologií, jako je ukládání energie, snímání, jednání, výpočetní technika, sítě a inteligence."

Právě pokroky v tomto spojení různých technologií, které spolupracují, činí dnešní roboty tak výkonnými. To je také důvod, proč je obtížné předvídat, pokud jde o plán budoucího vývoje. Aby bylo možné postavit takové druhy robotů, jaké by si robotici přáli, je třeba dosáhnout pokroku ve vytváření malé a lehké baterie, schopnosti snímání a vnímání, mobilní komunikace a další. To vše bude muset spolupracovat s pokroky v oblastech, jako je dee-learning A.I. vytvořit druhy strojů, které navždy zaženou obrázky neohrabaných sci-fi robotů, na kterých jsme vyrostli TELEVIZE.

Menší, levnější, lepší

Dobrá zpráva je, že se to děje. Zatímco Mooreův zákon vede k pokroku na straně softwaru, zásadní hardwarové komponenty jsou stále menší a levnější. Není to tak čisté jako formulace Gordona Moora, ale děje se to.

„Dokonce i s naším Vědecký demonstrátor Atreus [robot] před šesti nebo osmi lety byly výkonové zesilovače pro provoz našich motorů tyto třílibrové cihly; byli velcí,“ Jonathan Hurst, spoluzakladatel Agility Robotika, která postavila zmíněného robota Cassie, řekla Digital Trends. „Od té doby máme tyto malé, malé zesilovače, které mají stejné množství proudu, stejné množství napětí a dávají nám velmi dobrou kontrolu nad točivým momentem našich motorů. A jsou maličké – jen palec krát dva palce a půl palce vysoké nebo tak nějak. Na Cassie jich máme 10. To se sčítá. Máte třílibrovou cihlu o rozměrech šest palců krát čtyři palce krát čtyři palce a možná pár uncí, což je palec krát dva palce. U věcí, jako je výkonová elektronika, je to velký rozdíl.“

Hurst řekl, že věří, že roboti s nohama jsou stále v raných fázích své cesty k tomu, aby se stali všudypřítomnými technologie, které se dokážou nejen pohybovat naturalistickým způsobem jako lidé, ale zároveň hladce fungovat jim. Některé z těchto výzev jdou daleko za roztomilá (ale extrémně působivá) dema, jako je přimět roboty cválat jako poníci. Ale sestavení chytřejších strojů, které zvládnou různé druhy pohybu a budou důvěryhodné, že budou fungovat v reálném světě, je jistě důležitým krokem.

Je to krok (nebo kroky), že chodící roboti jsou stále lepší a lepší.

Doporučení redakce

• Exoskeletony s autopilotem: Nahlédnutí do blízké budoucnosti nositelné robotiky
• Jste dobrý ve StarCraftu? DARPA chce trénovat vojenské roboty pomocí vašich mozkových vln
• Nový robot MIT může hrát oblíbenou hru na skládání bloků, Jenga
• Podvodní skákací robot předvádí úžasné skákací schopnosti inspirované přírodou
• Měkká robotická ruka dává vědcům nové uchopení hlubinného mořského života