5 Minuten
Nuo Boston Dynamics Atlas akrobatinių demonstracijų iki humanoidų, tokių kaip Figure, kraunančių skalbimo mašinas – šiandieniniai robotai iš pirmo žvilgsnio atrodo įspūdingai pajėgūs. Žiūrint išbaigtą demonstracinį vaizdo įrašą, lengva pagalvoti, kad likęs iššūkis slypi tik programinėje įrangoje: pagerinti AI, sustiprinti aplinkos suvokimą ir šie humanoidai bus pasiruošę sklandžiai integruotis į namus bei darbo vietas. Tačiau vis daugiau robotikos laboratorijų ir kompanijų sutaria – tikrasis kliuvinys yra fizinis dizainas, o ne tik išmanesni algoritmai.
Sony paskelbtoje mokslinių tyrimų programoje aiškiai pasakyta: dauguma humanoidų ir gyvūnus imituojančių robotų turi „ribotą jungčių kiekį“, ir dėl to jų judesiai neatitinka gyvų sistemų, kurias jie bando atkartoti. Paprastai tariant, robotų kūnai dažnai riboja jų „smegenų“ galimybes. Bendrovė ragino kurti naujas lanksčias konstrukcijas – kitaip tariant, sumanesnę, prisitaikančią aparatūrą, kuri leistų pasiekti gyvesnį, efektyvesnį judėjimą.
Dabartinių humanoidų neefektyvumas dažnai kyla dėl vadinamosios „smegenų-pirma“ architektūros: pagrindinis dėmesys skiriamas galingiems procesoriams, jutikliams, LIDAR ir centralizuotai kontrolei, o standus robotų karkasas ir ribotas jungčių kiekis nesugeba realistiškai imituoti žmogaus ar gyvūno kūno elastingumo ir smulkių niuansų. Pavyzdžiui, sportininko judesių efektyvumas grindžiamas lanksčiomis jungtimis, elastingais sausgysliais ir lankstu stuburu, kurie pasyviai sugeria ir išskiria energiją. Standžiuose roboto aktuatoriuose tokių pasyvių savybių nėra, tad jam reikia nuolat atlikti milijonus aktyvių pataisų, kad išlaikytų pusiausvyrą – tai reikalauja daug skaičiavimo išteklių, eikvoja bateriją ir riboja veikimo laiką.
Skaičiai aiškiai parodo problemą: skelbiama, kad Tesla Optimus robotas paprasčiausio ėjimo metu sunaudoja apie 500 W/s. Palyginimui, žmogus spartaus ėjimo metu eikvoja apie 310 W/s, ir tai – sudėtingesnis judesys. Taigi, robotas sunaudoja beveik 45 % daugiau energijos atlikdamas paprastesnę užduotį – tai didelė neefektyvumo problema, trukdanti autonomijai ir komerciniam pritaikymui.
Tobulėjant AI, ribotai prisitaikantis roboto korpusas vis dažniau tampa pagrindiniu sėkmės stabdžiu. Demonstracijos, kaip Optimus robotas lanksto marškinėlius, atskleidžia ne tik programinės įrangos pažangą, bet ir fizinius trūkumus: žmonės rūbus lanksto naudodamiesi lytėjimu ir natūralia kūno adaptacija, kai standžios roboto rankos priklauso nuo tikslaus vaizdo apdorojimo ir preciziško valdymo. Susiglamžęs rūbas ar netvarkingas paviršius gali tapti per dideliu iššūkiu – ne todėl, kad AI trūksta strategijos, o todėl, kad kūnas neturi pakankamos mechaninės inteligencijos.
Panašiai Atlas robotas atlieka stulbinančius triukus, tačiau rutininiai testai, kaip pasivaikščiojimas akmenimis ar šakomis padengta vietove, reikalauja lytėjimo grįžtamojo ryšio ir pasyvios prisitaikymo savybės. Without tokios mechaninės adaptacijos šie humanoidai kol kas išlieka tyrimų platformomis, o ne tvirtais komerciniais robotais.
Kodėl robotų korpusų inovacijos sudėtingos dabartinėms įmonėms? Dauguma lyderiaujančių robotikos kompanijų turi gilų programinės kontrolės išmanymą, efektyvias grandines motorams, jutikliams ir skaičiavimams. Tačiau mechaninės inteligencijos diegimas reikalauja naujų medžiagų, procesų ir kompetencijų – lanksčių aktuatorių, minkštosios robotikos, bioįkvėptų struktūrų, kurioms reikalingos modernizuotos gamybos ekosistemos. Tai ilgas ir brangus pokytis. Dažniausiai pasirenkama tobulinti programinę įrangą ar galingesnius variklius, nors šis kelias ilgainiui prideda svorio, didina galios poreikius ir dar labiau sumažina efektyvumą.
Mechaninė inteligencija (MI) siūlo kitaip – suprojektuoti robotų kūną taip, kad jis pats atliktų dalį skaičiavimo. MI principai matomi gamtoje: pušų kankorėžiai savaime atsidaro ir užsidaro reaguodami į drėgmę, o bėgančių gyvūnų elastinės sausgyslės kaupia ir atiduoda energiją judant. Žmogaus ranka – puikus pavyzdys: minkšti audiniai ir jautri oda prisitaiko prie daiktų, o pirštų drėgmė leidžia saugiai sugriebti silpnai laikant. Jei Optimus roboto ranka turėtų panašią odą ir lanksčius sąnarius, ji galėtų efektyviau manipuliuoti audiniais ir trapiais objektais, naudodama mažiau energijos ir be sudėtingos mikroplanavimo.
Svarbiausi mechaninės inteligencijos sprendimai – elastingi sąnariai, aktuatoriai su reguliuojamu standumu, hibridinės vyrių sistemos, minkštos lytėjimo odos su jutikliais ir struktūrinė skaičiavimo integracija – leidžia robotams tapti efektyvesniems ir patikimesniems realiomis sąlygomis, užtikrina saugesnę žmogaus ir roboto sąveiką.
Modernūs humanoidai daugiausiai remiasi tvirtomis šarnyrinėmis konstrukcijomis, tiksliais enkoderiais ir galingomis centrinėmis sistemomis. Mechaninės inteligencijos robotai įdiegia naujus kūno elementus: segmentuotas stuburas energijos kaupimui ir šoko sugėrimui, spyruokliškos kojos sausgyslių imitavimui, hibridiniai vyrai leidžia judėti keliomis ašimis, o minkšta oda užtikrina prisitaikymą ir daiktų aptikimą lytėjimu. Palyginus su tradiciniais robotais, MI sprendimai sumažina kontrolės poreikius, optimizuoja energijos vartojimą, padidina patikimumą nestruktūruotoje aplinkoje ir užtikrina didesnį saugumą žmonių tarpe. Testuose MI robotai rodo ženkliai geresnius energijos ir atstumo parametrus nei standžios konstrukcijos.
Mechaninės inteligencijos privalumai – energijos efektyvumas, didesnis atsparumas netipiškoms sąlygoms, mažesnė skaičiavimų našta ir saugumas. Naudojimo sritys: paslaugų ir buities robotai, kurie turi švelniai liesti bei tvarkyti daiktus, gelbėjimo robotai nelygiomis vietomis, bendradarbiaujantys gamyboje, bei sveikatos ar pagyvenusių žmonių priežiūros robotai, kuriems reikalingi švelnūs, adaptuojantys sugriebimai.
Rinkos perspektyva: Mechaninė inteligencija tampa svarbia konkurencine kryptimi. Pramonės žaidėjai investuoja į naujas medžiagas, minkštus aktuatorius, pažangią gamybą. Sony kvietimas kurti lanksčias struktūras rodo, kad supratimas apie būtinybę pertvarkyti tiekimo grandines jau pasiekė ir dideles korporacijas. Startuoliai, galintys pramoniniu mastu gaminti lankščius variklius ir minkštą robotų odą, gaus ankstyvų galimybių paslaugų robotikos rinkose.
Mokslo sritis intensyviai kuria ir testuoja perspektyvius prototipus – spyruokliškos kojos, įkvėptos gepardo anatomijos, užtikrina ekonominį bėgimą; hibridiniai vyriai jungia tvirtumą su šoko sugeriamumu daugiaašiam judesiui. Šių idėjų diegimas į pilno dydžio humanoidus reikalauja AI tyrėjų, mechanikos, medžiagotyros ir gamybos specialistų bendradarbiavimo.
Komercializacijos žingsniai: komponenčių standartizavimas, pažangesnė gamyba, projektavimo ir kontrolės įrankių plėtra bei partnerystės tarp programavimo ir aparatūros įmonių.
Išvada: Ateities humanoidai nugalės sunkumus tik derindami AI ir mechaninės inteligencijos progresą. Korpusuose integruotas pasyvus skaičiavimas (elastingi sąnariai, spyruokles imituojantys elementai, taktilinė oda) leis AI fokusuotis į aukštesnio lygio užduotis ir strategijas, o ne nuolat micromanageriuoti pusiausvyrą ir sugriebimą.
Robotams norint peržengti laboratorijų, namų, ligoninių ir ekstremalių zonų ribas, būtina investuoti į pažangesnius kūnus – tai reikalauja naujų medžiagų, tiekimo grandinių ir komandų, sujungiančių biomechaniką, materialius mokslus, minkštąją robotiką ir AI.
Svarbiausia: humanoidiniai robotai jau demonstruoja įspūdingus gebėjimus, bet jų dabartinė fizinė architektūra riboja efektyvumą, prisitaikymą ir praktinę naudą. Mechaninės inteligencijos ir morfologinės skaičiavimo integravimas gali sumažinti energijos sąnaudas, pagerinti našumą nestruktūruotoje aplinkoje ir paspartinti robotų perėjimą iš prototipų į kasdienę buitį.
Quelle: sciencealert
Kommentare