Дрожжи и границы: головокружительный прогресс в гибкости роботов

Когда Чарльз Розен, ИИ. пионера, основавшего Центр искусственного интеллекта SRI International, попросили придумать название для первый в мире мобильный робот общего назначения, он на мгновение задумался, а затем сказал: «Ну, он чертовски трясется, когда движется. Давайте просто назовем его Шейки».

Некоторые варианты этой идеи присутствовали на протяжении большей части истории современной робототехники. Мы часто полагаем, что роботы — это неуклюжие машины, обладающие таким же изяществом, как воскресный обед атеиста. Даже в научно-фантастических фильмах роботы неоднократно представлялись неуклюжими созданиями, которые ходят медленными, неуверенными шагами.

Эта идея просто больше не соответствует реальности.

Недавно группа исследователей из Лаборатории динамической робототехники штата Орегон взяла одно из университетских исследований. Кэсси роботы, пару ног шагающего робота, напоминающих нижние конечности страуса, на спортивную площадку, чтобы опробовать новейшие алгоритмы лаборатории «двуногой походки». Оказавшись там, робот прыгал, шел, галопировал и скакал, плавно переключаясь между каждым типом движения без необходимости замедляться. Это была впечатляющая демонстрация, которая говорит о ловкости нынешних роботов с ногами, особенно когда задействовано небольшое обучение, основанное на глубоком обучении.

«Обычно, когда люди применяют глубокое обучение с подкреплением в робототехнике, они используют функции вознаграждения, которые сводятся к вознаграждению нейронной сети за то, что она точно имитирует эталонную траекторию», Иона Зикманн, один из исследователей проекта, рассказал Digital Trends. «Во-первых, собрать эту эталонную траекторию может быть довольно сложно, и как только у вас будет «работающая» эталонной траектории, не очень ясно, можно ли ее использовать для изучения поведения «прыжков» или даже «ходьбы». поведение."

В работе OSU команда создала парадигму вознаграждения, которая полностью отказалась от идеи эталонных траекторий. Вместо этого он разбивает отрезки времени на «фазы», ​​наказывая робота за то, что он стоял определенной ногой на земле во время определенной фазы, но позволяя ему делать это в других точках. Затем нейронная сеть выясняет «все сложные вещи» — например, в каком положении должны находиться суставы, какой крутящий момент прикладывать к каждому суставу, как оставаться стабильными и прямостоящими — чтобы создать парадигму проектирования, основанную на вознаграждении, которая позволит таким роботам, как Кэсси, легко научиться практически любой двуногой походке, обнаруженной в природа.

Предсказание будущего

Конечно, это впечатляющий подвиг. Но это также порождает более серьезный вопрос: как роботы стали такими проворными? Хотя недостатка в видеороликах в сети по-прежнему нет. показывая, как роботы рушатся когда что-то идет не так, нет никаких сомнений в том, что общий путь, по которому они идут, ведет к впечатляюще плавному движению. Когда-то идея робота, скачущего галопом, как пони, или выполняющего идеальная спортивная программа было бы притянуто за уши даже для фильма. В 2020 году туда доберутся роботы.

Однако предсказать эти достижения непросто. Не существует простого наблюдения типа закона Мура, которое позволило бы легко наметить путь, по которому роботы проходят от неуклюжих машин до гладких операторов.

Закон Мура относится к наблюдению инженера Intel Гордона Мура, сделанному в 1965 году, о том, что каждые один-два года количество компонентов, которые можно втиснуть в интегральную схему, удваивается. Хотя есть аргумент, что мы возможно, сейчас достиг предела Согласно закону Мура, исследователь, скажем, в 1991 году мог бы реально определить на обратной стороне конверта, какими могут быть вычислительные возможности компьютера в 2021 году. С роботами дела обстоят сложнее.

«Несмотря на то, что закон Мура удивительно хорошо предсказал тенденцию изменения вычислительной мощности, прогнозируя Тенденция к появлению роботов на ногах подобна взгляду на хрустальный шар», — Кристиан Геринг, главный технолог офицер в АНЙБОТИКС АГ, швейцарская компания, производящая роботов на ногах, которые уже используются для таких задач, как автономно инспектировать морские энергетические платформы, рассказал Digital Trends. «По сути, роботы на ногах — это высокоинтегрированные системы, основанные на множестве различных технологий, таких как хранение энергии, сенсорное восприятие, действия, вычисления, сетевые технологии и интеллект».

Именно достижения в сочетании различных технологий, работающих вместе, делают современных роботов такими мощными. Это также то, что затрудняет прогнозирование дорожной карты будущего развития. Чтобы создавать роботов, которые нужны робототехникам, необходимы успехи в создании роботов. небольшие и легкие батареи, возможности восприятия и восприятия, сотовая связь и многое другое. Все это должно будет работать вместе с достижениями в таких областях, как искусственное обучение с помощью искусственного интеллекта. создать виды машин, которые навсегда изгонят образы неуклюжих научно-фантастических ботов, на которых мы выросли ТВ.

Меньше, дешевле, лучше

Хорошая новость в том, что это происходит. Хотя закон Мура ведет к прогрессу в области программного обеспечения, основные аппаратные компоненты являются становится меньше и дешевле. Это не так четко, как формулировка Гордона Мура, но это происходит.

«Даже с нашим Научный демонстратор Атрея [робот] шесть или восемь лет назад усилители мощности для наших двигателей представляли собой эти трехфунтовые кирпичи; они были большими», — Джонатан Херст, соучредитель Ловкость Робототехника, которая построила вышеупомянутого робота Кэсси, рассказала Digital Trends. «С тех пор у нас есть эти маленькие, крошечные усилители, которые имеют одинаковый ток, одинаковое напряжение и дают нам очень хороший контроль над выходным крутящим моментом наших двигателей. И они крошечные — всего дюйм на два дюйма и полдюйма в высоту или что-то в этом роде. У нас есть 10 таких на Кэсси. Это складывается. У вас есть трехфунтовый кирпич размером шесть дюймов на четыре дюйма на четыре дюйма против, может быть, пары унций размером дюйм на два дюйма. Это имеет большое значение для таких вещей, как силовая электроника».

Херст сказал, что, по его мнению, роботы с ногами все еще находятся на ранних стадиях своего пути к повсеместному распространению. технологии, которые могут не только двигаться естественным образом, как люди, но и беспрепятственно функционировать вместе с ними. их. Некоторые из этих задач выходят далеко за рамки милых (но чрезвычайно впечатляющих) демонстраций, таких как заставить роботов галопировать, как пони. Но создание более умных машин, которые смогут выполнять различные виды движений и которым можно будет доверять работу в реальном мире, безусловно, является важным шагом.

Это шаг (или шаги), на котором шагающие роботы становятся все лучше и лучше.

Рекомендации редакции

• Экзоскелеты с автопилотом: взгляд на ближайшее будущее носимой робототехники
• Хорош в StarCraft? DARPA хочет обучать военных роботов с помощью мозговых волн
• Новый робот Массачусетского технологического института может играть во всеми любимую игру по сборке блоков — Jenga
• Подводный прыгающий робот демонстрирует удивительные прыжковые способности, вдохновленные природой
• Мягкая роботизированная рука дает ученым новый взгляд на глубоководную жизнь