Норвежские инженеры работают над 3D-печатными самообучающимися роботами
Исследовательская команда из лаборатории робототехники и искусственного интеллекта Университета Осло разрабатывает и программирует 3D-печатных роботов, способных решать комплексные задачи в ситуациях, когда присутствие людей невозможно из соображений безопасности – например, в зонах природных катаклизмов, вблизи поврежденных ядерных реакторов, в заваленных шахтах или даже на других планетах.
На сегодняшний день команда создала три поколения самообучающихся и саморемонтирующихся роботов. Первым стал «робот-цыпленок», получивший имя «Генриетта». Этот робот научился ходить и перепрыгивать через препятствия, а когда «Генриетта» потеряла одну из своих ног, робот научился передвигаться на одной оставшейся без посторонней помощи.
Второе поколение, разработанное студентом Тённесом Нюгордом, было основано на компьютерной симуляции, рассчитавшей внешний вид и конструкцию будущего робота. Программа определила необходимое количество ног, длину устройства и дистанцию между ногами. На деле же, та же программа используется самим роботом, так что можно сказать, что он частично спроектировал сам себя.
Третье, наиболее гибкое поколение было полностью спроектировано симулятором, определившим идеальное количество ног и суставов для самообучающегося, саморемонтирующегося робота. Доцент университета Хюрре Глетте описал процесс дизайна: «Мы даем программе-симулятору знать, чего мы ожидаем от робота: что он должен уметь делать, как быстро ходить, его размер и ожидаемое потребление энергии». Программа просчитывает тысячи всевозможных комбинаций, а затем выбирает наилучшее сочетание параметров, тем самым предоставляя пример машинной эволюции. Джеймс Кэмерон одобряет. Тед Качинский нервно курит в сторонке.
С каждым новым поколением процесс дизайна становится сложнее и сложнее, так как команда постоянно повышает требования, ориентируясь на выполнение все более комплексных задач. Роботы, производимые с помощью 3D-печати, проходят испытания на функциональность. Как оказалось, реальные способности машин не всегда соответствуют симулированным версиям. Преодоление разницы между способностью к самообучению симулированных версий и настоящих машин является главной сложностью, с которой столкнулись разработчики.
Как следствие, одной из текущих задач стало тестирование возможностей роботов по преодолению препятствий, ибо в идеале самообучающиеся роботы должны будут самостоятельно решать непредвиденные проблемы.
В качестве примера можно использовать следующую ситуацию: робот входит в аварийную атомную электростанцию и натыкается на лестницу, не указанную в чертежах. Робот делает снимок лестницы, анализирует препятствие и, будучи оборудованным собственным 3D-принтером, печатает и устанавливает необходимые части ходовой системы для спуска или подъема по ступенькам.
Другой сценарий предусматривает самостоятельную аугментацию для навигации труднопроходимого инопланетного ландшафта. Например, робот сможет распечатать и установить дополнительную пару ног для повышенной стабильности и ползти, как краб.
3D-принтеры рассматриваются разработчиками как инструмент для создания базовых роботов и в качестве бортового оборудования для осуществления модификаций на лету, хотя до бортовой установки печатного оборудования дело еще не дошло.
Стоит иметь в виду, что исследователи из Университета Осло в настоящее время используют профессиональные 3D-принтеры стоимостью от $58 000 до $440 000. Как правило, более дорогостоящие установки способны создавать модели более высокого качества и уровня детализации, но при этом имеют высокие габариты и вес. В настоящий момент еще не ясно, какого рода 3D-принтеры будут устанавливаться на рабочие прототипы саморемонтирующихся роботов.
Источник
