Стрибки та межі: карколомний прогрес спритності роботів

Коли Чарльз Розен, А.І. Піонера, який заснував Центр штучного інтелекту SRI International, попросили придумати назву для перший у світі мобільний робот загального призначення, він подумав на мить, а потім сказав: «Ну, воно тремтить як пекло, коли воно рухається. Назвемо це просто Шейкі».

Деякі варіанти цієї ідеї пронизували більшу частину історії сучасної робототехніки. Роботи, як ми часто вважаємо, — це незграбні машини з такою ж витонченістю, як недільний обід атеїста. Навіть у науково-фантастичних фільмах роботи неодноразово уявлялися незграбними створіннями, які ходять повільними, запинаючись.

Така ідея просто не відповідає реальності.

Нещодавно група дослідників з Лабораторії динамічної робототехніки в штаті Орегон взяла одну з університетських Роботи Кессі, пару крокуючих ніг робота, які нагадують нижні кінцівки страуса, на спортивний майданчик, щоб випробувати новітні алгоритми лабораторії «двоногої ходи». Опинившись там, робот стрибав, ходив, галопував і галопом, плавно перемикаючись між типами рухів, не сповільнюючи швидкість. Це була вражаюча демонстрація, яка свідчить про спритність нинішніх лапких роботів — особливо, коли залучено трохи глибокого навчання на основі навчання.

«Зазвичай, коли люди застосовують глибоке навчання з підкріпленням до робототехніки, вони використовують функції винагороди, які зводяться до винагороди нейронної мережі за точне імітування еталонної траєкторії», Йона Зікманн, один із дослідників проекту, розповів Digital Trends. «Спочатку зібрати цю еталонну траєкторію може бути досить складно, і коли ви «запуститеся» еталонної траєкторії, не дуже зрозуміло, чи можна використовувати її для вивчення поведінки «пропуск» або навіть «ходьба» поведінка».

У роботі OSU команда створила парадигму винагороди, яка повністю відкинула ідею еталонних траєкторій. Натомість він розбиває відрізки часу на «фази», караючи робота за те, що певна нога стоїть на землі під час певної фази, але дозволяє йому робити це в інші моменти. Потім нейронна мережа визначає «всі складні речі» — наприклад, положення, в якому мають бути з’єднання, який крутний момент потрібно застосувати до кожного з’єднання, як залишатися стабільним і вертикальним — щоб створити парадигму дизайну на основі винагороди, яка полегшить роботам, таким як Кессі, навчитися майже будь-якій двоногій ході, яку можна знайти в природи.

Передбачення майбутнього

Безсумнівно, це вражаючий подвиг. Але це також викликає більш масштабне питання: як на Землі роботи стали такими спритними? Хоча в Інтернеті все ще не бракує відео показує роботів, що руйнуються коли щось йде не так, немає сумніву, що загальний шлях, на якому вони рухаються, спрямований на вражаюче плавне пересування. Одного разу з’явилася ідея робота, який галопує, як поні, або виконує a ідеальна спортивна програма було б надуманим навіть для фільму. У 2020 році роботи досягають цього.

Однак передбачити ці досягнення непросто. Немає простого спостереження типу закону Мура, яке б полегшило планування шляху, який проходять роботи від незграбних машин до гладких операторів.

Закон Мура посилається на спостереження, зроблене інженером Intel Гордоном Муром у 1965 році, що кожні один-два роки кількість компонентів, які можна втиснути в інтегральну схему, подвоюється. Хоча є аргумент, що ми зараз може досягти межі Закону Мура, дослідник, скажімо, у 1991 році міг реалістично розрахувати на звороті конверта, де могли б бути комп’ютерні можливості, з точки зору розрахунків, у 2021 році. З роботами все складніше.

«Хоч закон Мура напрочуд добре передбачив тенденцію в обчислювальній потужності, прогнозуючи «Тенденція до роботи з ногами схожа на погляд у кришталеву кулю», — Крістіан Герінг, головний технолог офіцер при ANYbotics AG, швейцарська компанія, що виготовляє роботів з ногами, які вже використовуються для таких завдань, як автономне інспектування морських енергетичних платформ, розповіли Digital Trends. «По суті, ногі роботи — це високоінтегровані системи, що спираються на багато різних технологій, таких як накопичення енергії, відчуття, дії, обчислення, мережа та інтелект».

Саме прогрес у цій комбінації різних технологій, що працюють разом, робить сучасних роботів такими потужними. Через це їм також важко передбачити дорожню карту майбутнього розвитку. Щоб створювати таких роботів, які б хотіли робототехніки, потрібен прогрес у створенні маленькі та легкі батареї, можливості сприйняття та сприйняття, стільниковий зв’язок тощо. Усе це має працювати разом із досягненнями в таких галузях, як глибоке навчання штучного інтелекту. створити види машин, які назавжди виключать образи незграбних науково-фантастичних ботів, на яких ми виросли, спостерігаючи телевізор.

Менше, дешевше, краще

Хороша новина полягає в тому, що це відбувається. У той час як закон Мура веде до прогресу на стороні програмного забезпечення, основні апаратні компоненти є також стає меншим і дешевшим. Це не так акуратно, як формулювання Гордона Мура, але це відбувається.

«Навіть з нашими Науковий демонстратор Атрея [робот] шість-вісім років тому підсилювачами потужності для роботи наших двигунів були ці трифунтові цеглини; вони були великими», – Джонатан Герст, співзасновник Робототехніка спритності, яка побудувала вищезгаданого робота Кессі, розповіла Digital Trends. «З тих пір у нас є ці маленькі крихітні підсилювачі, які мають однакову величину струму, однакову величину напруги і дають нам дуже хороший контроль над вихідним крутним моментом наших двигунів. І вони крихітні — лише дюйм на два дюйми на півдюйма заввишки або щось подібне. У нас є 10 таких на Кессі. Це додає. У вас є трифунтова цегла розміром шість дюймів на чотири дюйми на чотири дюйми проти, можливо, пари унцій, які становлять дюйм на два дюйми. Це має велике значення для таких речей, як силова електроніка».

Херст вважає, що ногі роботи все ще перебувають на ранніх стадіях свого шляху до повсюдного поширення технології, які можуть не тільки рухатися натуралістично, як люди, але й безперебійно функціонувати поруч їх. Деякі з цих завдань виходять далеко за рамки милих (але надзвичайно вражаючих) демонстрацій, як-от змусити роботів галопувати, як поні. Але створення розумніших машин, які можуть освоїти різні види руху та працювати в реальному світі, безперечно, є важливим кроком.

Це крок (або кроки), на якому крокуючі роботи стають усе кращими й кращими.

Рекомендації редакції

• Екзоскелети з автопілотом: погляд на найближче майбутнє носимої робототехніки
• Хороший у StarCraft? DARPA хоче навчити військових роботів за допомогою ваших мозкових хвиль
• Новий робот Массачусетського технологічного інституту може грати в улюблену гру зі складанням блоків Jenga
• Підводний стрибаючий робот демонструє дивовижні здібності до стрибків, натхненні природою
• М’яка роботизована рука дає вченим новий контроль над морським життям