Algoritmi i ri krijon robotë të butë me ndjeshmëri
Janë disa detyra që robotët tradicionalë, lloji i ngurtë dhe metalik, thjesht nuk mund t’i kryejnë. Nga ana tjetër, robotët me trup të butë mund të jenë në gjendje të ndërveprojnë me njerëzit në mënyrë më të sigurt ose të futen në hapësira të ngushta me lehtësi. Por që robotët të kryejnë me besueshmëri detyrat e tyre për të cilat janë programuar, ata duhet të dinë vendndodhjen e të gjitha pjesëve të trupit të tyre. Kjo është një detyrë e gjatë për një robot të butë që të mund të deformohet në një numër praktikisht të pafund mënyrash.
Studiuesit e MIT kanë zhvilluar një algoritëm për të ndihmuar inxhinierët të krijojnë robotë të butë që mbledhin informacione më të dobishme për rrethanat e tyre. Algoritmi i të mësuarit thellë sugjeron një vendosje të optimizuar të sensorëve brenda trupit të robotit, duke e lejuar atë të ndërveprojë më mirë me mjedisin e tij dhe të kryejë detyrat e caktuara. Përparimi është një hap drejt automatizimit të dizajnit të robotit. “Sistemi jo vetëm që mëson një detyrë të caktuar, por gjithashtu edhe mënyrën e dizajnimit më të mirë të robotit për të zgjidhur atë detyrë,”- thotë Alexander Amini. “Vendosja e sensorit është një problem shumë i vështirë për t’u zgjidhur. Pra, të kesh këtë zgjidhje është jashtëzakonisht emocionuese.”
Kërkimi do të paraqitet gjatë Konferencës Ndërkombëtare IEEE të Prillit mbi Robotikën e Butë dhe do të botohet në revistën IEEE Robotics and Automation Letters. Autorë bashkë-udhëheqës janë Amini dhe Andrew Spielberg, të dy studentë të doktoratës në Shkencat Kompjuterike dhe Laboratorin e Inteligjencës Artificiale MIT (CSAIL). Bashkë-autorë të tjerë përfshijnë studenten e doktoratës së MIT Lillian Chin dhe profesorët Wojciech Matusik dhe Daniela Rus.
Krijimi i robotëve të butë që kryejnë detyra të botës reale ka qenë një sfidë e gjatë në robotikë. Homologët e tyre të ngurtë kanë një avantazh të integruar: një gamë të kufizuar të lëvizjes. Vargu i ngurtë i nyjeve dhe gjymtyrëve të robotëve të ngurtë zakonisht bën llogaritjet e menaxhueshme nga algoritmet që kontrollojnë planifikimin dhe mënyrën e lëvizjes.
Robotët me trup të butë janë fleksibël dhe të butë; ata zakonisht duken më shumë si një top i fryrë sesa një top bowling. “Problemi kryesor me robotët e butë është se ata janë pafundësisht dimensionale,”- thotë Spielberg. “Çdo pikë në një robot me trup të butë mund, në teori, të deformohet në çdo mënyrë të mundshme. “Kjo e bën të vështirë për të krijuar një robot të butë që mund të hartojë vendndodhjen e pjesëve të trupit të tij. Përpjekjet e kaluara kanë përdorur një kamerë të jashtme për të skicuar pozicionin e robotit dhe për ta futur atë informacion përsëri në programin e kontrollit të robotit. Por studiuesit donin të krijonin një robot të butë që nuk merr ndihma të jashtme.
“Ju nuk mund të vendosni një numër të pafund sensorësh në vetë robotin,”- thotë Spielberg. “Pra, pyetja është: Sa sensorë keni, dhe ku i vendosni ata sensorë në mënyrë që të merrni më shumë zhurmë?” Ekipi iu drejtua metodës së të mësuarit të thellë për një përgjigje.
Studiuesit zhvilluan një arkitekturë të re të rrjetit nervor që optimizon vendosjen e sensorit dhe mëson të kryejë në mënyrë efikase detyrat. Së pari, studiuesit e ndanë trupin e robotit në rajone të quajtura “grimca”. Shkalla e sforcimit të secilës grimcë u dha si një hyrje në rrjetin nervor. Përmes një procesi të provës dhe gabimit, rrjeti “mëson” sekuencën më efikase të lëvizjeve për të përfunduar detyrat, si kapjen e objekteve me madhësi të ndryshme. Në të njëjtën kohë, rrjeti mban shënim se cilat grimca përdoren më shpesh dhe tërheq grimcat më pak të përdorura nga grupi i hyrjeve për provat pasuese të rrjeteve.
Duke optimizuar grimcat më të rëndësishme, rrjeti sugjeron gjithashtu se ku duhet të vendosen sensorë në robot për të siguruar një performancë efikase. Për shembull, në një robot të simuluar me një dorë kapëse, algoritmi mund të sugjerojë që sensorët të përqendrohen në gishta dhe rreth tyre, ku ndërveprimet e kontrolluara saktësisht me mjedisin janë jetike për aftësinë e robotit për të manipuluar objekte. Megjithëse kjo mund të duket e qartë, rezulton se algoritmi tejkaloi jashtëzakonisht shumë intuitën e njerëzve se ku mund të vendosen sensorët.
Studiuesit kundërshtuan algoritmin e tyre kundër një serie parashikimesh të ekspertëve. Për tre shtrirje të ndryshme të robotëve të butë, ekipi kërkoi nga robotistët që të zgjedhin manualisht se ku duhen vendosur sensorët për të bërë të mundur përfundimin me efikasitet të detyrave si kapjen e objekteve të ndryshme. Pastaj ata zhvilluan simulime duke krahasuar robotët e sensifikuar nga njeriu me robotët e sensifikuar nga algoritmi. Dhe rezultatet nuk ishin të afërta. “Modeli ynë i tejkaloi jashtëzakonisht shumë njerëzit për secilën detyrë, edhe pse unë shihja disa nga trupat e robotëve dhe ndihesha shumë i sigurt se ku duhet të vendoseshin sensorët,”- thotë Amini. “Rezulton se ka shumë më tepër hollësi në këtë problem sesa prisnim fillimisht.”
Spielberg thotë se puna e tyre mund të ndihmojë në automatizimin e procesit të dizajnit të robotëve. “Përveç zhvillimit të algoritmeve për të kontrolluar lëvizjet e një roboti, ne gjithashtu duhet të mendojmë se si do t’i pajisim me sensorë këta robotë dhe se si kjo do të ndërveprojë me përbërësit e tjerë të këtij sistemi,”- thotë ai. Dhe vendosja më e mirë e sensorit mund të ketë aplikime industriale, veçanërisht kur robotët përdoren për detyra të shkëlqyera si kapja. “Kjo është diçka ku keni nevojë për një ndjesi prekjeje shumë të fuqishme, të optimizuar mire,”- thotë Spielberg. “Pra, ka potencial për ndikim të menjëhershëm.”
“Automatizimi i dizajnit të robotëve të butë të pajisur me sensorë është një hap i rëndësishëm drejt krijimit të shpejtë të mjeteve inteligjente që ndihmojnë njerëzit me detyra fizike,”- thotë Rus. “Sensorët janë një aspekt i rëndësishëm i procesit, pasi ato i mundësojnë robotit të butë të” shohë “dhe të kuptojë botën dhe marrëdhëniet e saj me botën.”
Ky hulumtim u financua, pjesërisht, nga Fondacioni Kombëtar i Shkencës dhe Fondacioni Fannie dhe John Hertz.
