Если вы следите за новостями на тему искусственного интеллекта, вы не могли пропустить, как искусственный интеллект стал чемпионом в го и в шахматах. Но знаете ли вы, какой эквивалент этим играм можно найти в робототехнике? Настольный теннис. Просто подумайте о том, насколько точных движений и восприятия требует эта игра и как тяжело машине овладеть этим искусством.
И хотя состязательные игры между роботами и людьми это всегда весело, на деле они показывают гораздо более важные вещи. Они проверяют готовность технологии к практическому применению в реальном мире — вроде самоуправляемых автомобилей, которые могут избегать неожиданных пешеходов на улице.
Обычно мы думаем о роботах как о неуклюжих машинах, которые годятся лишь для монотонной повторяющейся работы, но новейшие технологии делают эти машины быстрее, сильнее, дешевле и даже восприимчивее, так что они могут понимать и взаимодействовать со своим окружением. Вспомните о роботе Atlas компании Boston Dynamics, который может пробираться сквозь снег, перемещать коробки, держаться на ногах после толчка хоккейной клюшкой и даже подниматься на ноги после падения. Совсем недавно было невозможно представить, что робот может быть способен на все это.
На конференции Exponential Manufacturing эксперт в области робототехники и директор Creative Machine Labs при Колумбийском университете Ход Липсон рассмотрел пять показательных тенденций, которые формируют и форсируют развитие будущей отрасли робототехники.
Энергия, питание, электричество — необходимое условие работы робототехнических систем, поэтому улучшение топливных элементов, будь то повышенная емкость батарей или энергоэффективность, является важным двигателем прогресса в робототехнике. Как говорит Липсон, «устройства теперь потребляют меньше энергии и могут хранить больше энергии на килограмм. Два этих момента способствуют экспоненциальной тенденции улучшения использования энергии».
Компьютеры, которые используют роботы, становятся быстрее, дешевле и более энергоэффективны, чем были когда-либо.
Новые материалы обладают потенциалом изменить процесс строительства роботов, а вместе с тем — задачи, которые они могут выполнять. Мягкая робототехника уже успешно зарекомендовала себя в разработке роботов для водной среды.
Не так давно группа ученых разработала мышцеподобный материал, который сильнее мышц человека, но достаточно мягкий, чтобы им можно было легко управлять. Такого рода материалы находят применение в области создания протезов, но также могут позволить создавать роботов, которые ранее были немыслимы.
Вычислительная техника становится меньше, проще в использовании, дешевле и доступнее. «Компьютер на 1 ГГц сейчас стоит 35 долларов, — говорит Липсон. — Его можно использовать для чего угодно, и они становятся все меньше и меньше». По мере того как технология становится дешевле, она также попадает в руки все более юных поколений. Ученики средней школы учатся строить роботов, но ведь всего несколько лет назад этим занимались чуть ли не люди с докторской степенью, а университеты едва могли позволить себе содержать подобные инициативы.
Кроме того, «самодельная» революция разрушает барьеры цен в традиционном производстве. Производство машин, которые когда-то стоили десятки тысяч долларов, теперь финансируется на Kickstarter и требует гораздо меньше денег. Makerarm собрала почти полмиллиона долларов на первый манипулятор, который устанавливается на рабочий стол и который создавался целиком и полностью цифровым путем.
Благодаря новым технологиям вроде 3D-печати, скорость производства роботов тоже растет. Компании могут 3D-печатать роботов целиком и по частям в сжатые сроки, а значит, и больше экспериментировать с новыми проектами. Это позволяет компаниям создавать более гибкие и органичные формы, вроде беспилотника, который имитирует крылья насекомых и летучих мышей и может хлопать крыльями и парить.
По мнению Липсона, 3D-печатные внутренние части вроде приводов, мышц и батарей также меняют правила игры для отрасли. «Все это позволяет нам делать роботов, которые не просто являются соединенными вместе деталями, а более органичной, интересной и способной системой».
Хоть у индустрии робототехники появились быстрые компьютеры и сенсоры, ей не хватало правильных алгоритмов для грамотного анализа всех собранных данных. Но времена меняются.
«Искусственный интеллект позволяет нам наделять роботов способностью видеть и понимать, что происходит вокруг них», говорит Липсон.
Кроме того, усовершенствованные алгоритмы машинного обучения позволяют роботам быть более автономными и способными реагировать и адаптироваться к сложным ситуациям — роботы, которые зависят от программирования, на такое не способны.
Что все это означает для будущего производства?
Липсон полагает, что все вместе эти пять экспоненциальных тенденций могут преобразовать промышленные заводы целиком и полностью. Представьте себе завод, фабрику, которая управляется не отдельными роботами, а одной облачной системой, где все машины постоянно взаимодействуют, обучаются и растут как одна гибкая система — система, которая может учиться и автономно восстанавливаться после сбоя.
«То, что знает один робот, станет известно и другим роботам, — говорит Липсон. — Производственные роботы, которые делают осмотр и работают на фабриках, будут получать опыт тысячи жизней, и это опять же ускорит все предыдущие тенденции».
Источник:
