Skoki i ograniczenia: karkołomny postęp zwinności robotów

Kiedy Charles Rosen, specjalista ds. sztucznej inteligencji pionier, który założył Centrum Sztucznej Inteligencji SRI International, został poproszony o wymyślenie nazwy dla pierwszy na świecie robot mobilny ogólnego przeznaczenia, pomyślał przez chwilę, a potem powiedział: „No cóż, trzęsie się jak cholera, kiedy się porusza. Nazwijmy to po prostu Shakey.

Pewne odmiany tego pomysłu przenikały przez większą część historii współczesnej robotyki. Często zakładamy, że roboty to niezgrabne maszyny z takim samym wdziękiem, jak niedzielny lunch ateisty. Nawet filmy science fiction wielokrotnie przedstawiały roboty jako niezgrabne stworzenia, które poruszają się powolnymi, zatrzymującymi się krokami.

Ta koncepcja po prostu nie pokrywa się już z rzeczywistością.

Niedawno grupa badaczy z Laboratorium Dynamic Robotics w stanie Oregon zajęła się jednym z uniwersytetów Roboty Kasi, parę kroczących nóg robota przypominających kończyny dolne strusia, na boisko sportowe, aby wypróbować najnowsze algorytmy laboratoryjne „chodu dwunożnego”. Tam robot podskakiwał, chodził, galopował i galopował, płynnie przełączając się między różnymi rodzajami ruchu, bez konieczności zwalniania. Była to imponująca demonstracja, która świadczy o zwinności obecnych robotów nożnych — zwłaszcza gdy w grę wchodzi odrobina szkolenia opartego na głębokim uczeniu się.

„Zazwyczaj, gdy ludzie stosują uczenie się głębokiego wzmacniania w robotyce, korzystają z funkcji nagradzania, które sprowadzają się do nagradzania sieci neuronowej za dokładne naśladowanie trajektorii odniesienia” Jonasza Siekmanna, jeden z badaczy biorących udział w projekcie, powiedział Digital Trends. „Po pierwsze zebranie tej trajektorii referencyjnej może być dość trudne, a kiedy już będziesz mieć „bieżącą” trajektorię trajektorii odniesienia, nie jest zbyt jasne, czy można jej również użyć do nauki zachowania polegającego na „przeskakiwaniu” lub nawet „chodzenia” zachowanie."

W pracach OSU zespół stworzył paradygmat nagrody, który całkowicie odrzucił ideę trajektorii odniesienia. Zamiast tego dzieli fragmenty czasu na „fazy”, karząc robota za trzymanie określonej stopy na ziemi w określonej fazie, pozwalając mu to robić w innych momentach. Następnie sieć neuronowa rozwiązuje „wszystkie trudne rzeczy” – takie jak położenie, w jakim powinny znajdować się stawy, jaki moment obrotowy należy przyłożyć do każdego stawu, jak pozostać stabilnym i wyprostowanym — aby stworzyć paradygmat projektowania oparty na nagrodach, który ułatwi robotom takim jak Cassie naukę niemal każdego chodu dwunożnego występującego w Natura.

Przewidując przyszłość

To imponujący wyczyn, to pewne. Ale rodzi to także szersze pytanie: jak, u licha, roboty stały się tak zwinne? Chociaż nadal nie brakuje filmów w Internecie pokazujący upadek robotów kiedy coś pójdzie nie tak, nie ma również wątpliwości, że ogólna ścieżka, na której podążają, zmierza w stronę imponująco płynnego poruszania się. Kiedy pojawił się pomysł robota galopującego jak kucyk lub wykonującego: idealny obraz sportowego programu byłoby to naciągane nawet w przypadku filmu. W 2020 roku dostaną tam roboty.

Przewidywanie tych postępów nie jest jednak łatwe. Nie ma prostej obserwacji zgodnej z prawem Moore’a, która ułatwiałaby wyznaczenie ścieżki, jaką poruszają się roboty od nieporęcznych maszyn do sprawnych operatorów.

Prawo Moore’a odnosi się do obserwacji poczynionej przez inżyniera Intela Gordona Moore’a w 1965 roku, że co rok do dwóch liczba komponentów, które można wcisnąć w układ scalony, podwaja się. Chociaż można argumentować, że my może teraz osiągnąć granice prawa Moore’a badacz, powiedzmy, w 1991 r. mógł realistycznie obliczyć na odwrocie koperty, jakie możliwości komputera pod względem obliczeniowym mogą znajdować się w 2021 r. W przypadku robotów sprawa jest bardziej skomplikowana.

„Chociaż prawo Moore’a zaskakująco dobrze przewidywało trend w mocy obliczeniowej, prognozując a trend w robotach z nogami przypomina patrzenie w kryształową kulę” – Christian Gehring, główny specjalista ds. technologii oficer o godz Firma ANYbotics AG, szwajcarską firmę produkującą roboty na nogach, które są już wykorzystywane do takich zadań jak autonomiczne inspekcje morskich platform energetycznych, powiedział Digital Trends. „Zasadniczo roboty nożne to wysoce zintegrowane systemy opierające się na wielu różnych technologiach, takich jak magazynowanie energii, wykrywanie, działanie, przetwarzanie danych, tworzenie sieci i inteligencja”.

To postęp w połączeniu różnych technologii współpracujących ze sobą sprawia, że ​​dzisiejsze roboty są tak potężne. Z tego też powodu trudno je przewidzieć, jeśli chodzi o mapę drogową przyszłego rozwoju. Aby móc budować takie rodzaje robotów, jakie chcieliby robotycy, niezbędny jest postęp w ich tworzeniu małe i lekkie baterie, możliwości wykrywania i percepcji, komunikacja komórkowa i nie tylko. Wszystko to będzie musiało współpracować z postępem w takich dziedzinach, jak sztuczna inteligencja głębokiego uczenia się. stworzyć rodzaju maszyn, które na zawsze wyeliminują obrazy niezgrabnych botów science fiction, na których dorastaliśmy TELEWIZJA.

Mniejszy, tańszy, lepszy

Dobra wiadomość jest taka, że ​​to się dzieje. Chociaż prawo Moore’a prowadzi do postępu po stronie oprogramowania, niezbędnych komponentów sprzętowych Czy coraz mniejsze i tańsze. Nie jest to tak zgrabne, jak sformułowanie Gordona Moore’a, ale dzieje się.

„Nawet z naszymi Demonstrator nauki Atreusa [robot] sprzed sześciu lub ośmiu lat wzmacniaczami mocy do napędzania naszych silników były te trzyfuntowe cegły; były duże” – Jonathan Hurst, współzałożyciel Robotyka zwinna, która zbudowała wspomnianego robota Cassie, powiedziała Digital Trends. „Od tego czasu mamy te małe, maleńkie wzmacniacze, które mają tę samą ilość prądu i to samo napięcie i zapewniają nam bardzo dobrą kontrolę nad momentem wyjściowym naszych silników. I są malutkie – mają tylko cal na dwa cale na pół cala wysokości lub coś w tym rodzaju. Mamy 10 takich na Cassie. To się sumuje. Masz trzyfuntową cegłę o wymiarach sześć cali na cztery cale na cztery cale w porównaniu z kilkoma uncjami o wymiarach cala na dwa cale. Ma to duże znaczenie w przypadku takich rzeczy jak elektronika mocy.

Hurst powiedział, że wierzy, że roboty z nogami są wciąż na wczesnym etapie drogi do wszechobecności technologie, które mogą nie tylko poruszać się w sposób naturalistyczny jak ludzie, ale także płynnie funkcjonować obok nich ich. Niektóre z tych wyzwań będą wykraczać poza urocze (ale niezwykle imponujące) pokazy, takie jak zmuszanie robotów do galopowania niczym kucyki. Jednak zbudowanie inteligentniejszych maszyn, które potrafią opanować różne rodzaje ruchu i którym można zaufać, że działają w prawdziwym świecie, jest z pewnością ważnym krokiem.

To krok (lub kroki), dzięki któremu roboty kroczące są coraz lepsze.

Zalecenia redaktorów

• Egzoszkielety z autopilotem: spojrzenie na najbliższą przyszłość robotyki do noszenia
• Dobry w StarCrafta? DARPA chce szkolić roboty wojskowe za pomocą fal mózgowych
• Nowy robot MIT może grać w ulubioną grę polegającą na układaniu klocków, Jengę
• Podwodny robot do skakania prezentuje niesamowite zdolności skakania inspirowane naturą
• Miękka, robotyczna dłoń daje naukowcom nową kontrolę nad życiem w głębinach morskich