211service.com
Budowa robotów jutra
Informatyk Daniela Rus z MIT marzy o naszej pełnej robotów przyszłości. 24 października 2017 r.
Josh Mathews
Kiedy Brandon Araki przybył do MIT w 2015 roku jako kandydat na magistra inżynierii mechanicznej, przywiózł ze sobą pikobuga, maleńkiego robota, który potrafi latać, czołgać się i chwytać małe przedmioty. Zanim Araki dołączył do Distributed Robotics Lab (DRL) Danieli Rus, pracował ze współpracownikami z kilku uniwersytetów nad maleńką autonomiczną maszyną, która waży 30 gramów i mieści się w jego dłoni. Nie był do końca pewien, co może zrobić dalej z pikorobą, ale kiedy jego nowa szefowa obserwowała go w akcji, była oczarowana. Chcę ich setki! - powiedział Ruś.
Ta prośba nie była tylko chciwym podnieceniem. Rus, który jest jednocześnie dyrektorem Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji (CSAIL), wyobraża sobie przyszłość pełną autonomicznych maszyn zdolnych do latania, prowadzenia pojazdów, wykonywania prostych operacji i nie tylko. Moim wielkim marzeniem jest mieć świat z wszechobecnymi maszynami, wszechobecną robotyką wkomponowaną w tkankę codziennego życia, pomagającą wszystkim w pracy fizycznej i zadaniach poznawczych – mówi.
W ramach projektu, którego celem było zaprojektowanie drukowalnych, łatwych do zbudowania robotów, wyprodukowano te funkcjonalne boty wykonane z zadrukowanego plastiku.
W przypadku projektu Arakiego wyobraża sobie flotę większych autonomicznych dronów śmigających po mieście dostarczających paczki. Ale to tylko jeden z kilkudziesięciu systemów, które Rus i jej badacze opracowują, które mogą wpływać na wiele dziedzin życia codziennego. Niedawno zademonstrowali roboty wielkości pigułek, które mogą poruszać się w ciele, aby naprawić wewnętrzne rany. Zaprogramowali drony, aby sparowały się z samojezdnymi samochodami, lecąc do przodu i skanując martwe pola. Opracowali nowe techniki komunikacji i modele bezpieczeństwa dla systemów wielorobotowych. Jej laboratorium wyprodukowało nowatorską rękę robota, wydrukowaną w 3D rybę, która pływa jak prawdziwa, nadający się do noszenia system nawigacji dla osób niewidomych, amortyzujące roboty skórki i wiele innych.
Rus, genialna stypendystka MacArthura w 2002 roku, zdobyła dzięki niej światowe uznanie pionierskie prace w robotach modułowych i rekonfigurowalnych, systemach wielorobotowych i algorytmach sterowania. Jest laureatką nagrody National Science Foundation Career Award i członkiem Association for the Advancement of Artificial Intelligence, IEEE, AAAS i Alfred P. Sloan Foundation, żeby wymienić tylko kilka z jej wyróżnień. Wiele rzeczy, które zrobiła, na początku wygląda jak magia, ponieważ są to genialne pomysły, o których nikt nie pomyślał, mówi robotnik Hod Lipson z Columbia University. Ona wyprzedza swój czas.
A jej uczniowie uczą się dzielić swoim pomysłowym, ale rygorystycznym podejściem do robotyki. Wraz z innymi współpracownikami, ona i jej uczniowie przedstawili 15 referatów na 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation w Singapurze, obejmujących wszystkie obszary tej dziedziny, od nowatorskich algorytmów po nowe typy sprzętu. Jest to niesamowicie produktywne laboratorium, które naprawdę tworzy różnorodne projekty, z których wszystkie są kreatywne i rozwiązują niektóre problemy w tak solidny sposób, mówi informatyk z Uniwersytetu Harvarda, Radhika Nagpal. Techniczne piękno matematyki w jej pracy to jedno, ale w budowanych przez nią robotach jest też wiele technicznego piękna. Osiągnięcie obu jest niezwykłe. Osiąganie obu w tak wielu różnych dziedzinach jak ona jest całkowicie niezwykłe.
Różne roboty inspirowane origami z wielu projektów stoją na półkach w laboratorium Rus. Kilka z nich składa się samoczynnie.
Ciało i mózg
54-letnia Rus urodziła się i wychowała w komunistycznej Rumunii, gdzie już od najmłodszych lat podsycała jej zainteresowanie fantastyczną technologią. Jej ojciec był informatykiem i pociągały ją gadżety Star Trek , technologię Juliusza Verne'a i niezwykłą holenderską kreskówkę, Barbapapa , który zawierał rodzinę zmieniających kształt blobów, w tym wynalazcę, który zbudował niesamowite maszyny. Po emigracji rodziny do Stanów Zjednoczonych studiowała informatykę i matematykę na Uniwersytecie Iowa, a następnie obroniła doktorat pod kierunkiem słynnego teoretyka informatyki Johna Hopcrofta na Cornell University. (John powiedział, że wiele klasycznych algorytmów zostało rozwiązanych i że teraz nadszedł czas na wielkie aplikacje, wspomina. A dla niego te wielkie aplikacje oznaczały robotykę.) Jednak gdy opracowała algorytmy, które pomagają robotom chwytać i manipulować obiektami. na potrzeby swoich badań doktoranckich odkryła, że możliwości systemów robotycznych w późnych latach 80. i wczesnych 90. nie pasowały do wizji science fiction z jej dzieciństwa. Miałam te piękne algorytmy, które bardzo dobrze działały w symulacji, wspomina, ale nie było palców robota, które mogłyby wywierać taki rodzaj sił i momentów, jakich potrzebowały moje algorytmy.
Po Cornell, Rus została profesorem informatyki w Dartmouth College, gdzie założyła Dartmouth Robotics Lab. Pracowała już nad zespołami robotów działających wspólnie i rozszerzyła swoje zainteresowania o modułowe, samorekonfigurujące się roboty, które mogły przybierać różne formy i kształty — podobnie jak postacie z kreskówek z jej dzieciństwa. Mimo to napotkała to samo wyzwanie. Systemy te można było w pełni zademonstrować jedynie w symulacjach komputerowych. Nie zbudowano jeszcze maszyn do wykonywania jej algorytmów.
Tworzy atmosferę, w której ludzie są bardziej kreatywni i próbują czegoś, co może z góry nie ma sensu, ale byłoby naprawdę dzikie i fajne, gdyby było to możliwe. — Radhika Nagpalu
Rus zdał sobie sprawę, że aby roboty były naprawdę zdolne, ich mózgi i ciała muszą być równie zaawansowane. Potrzebujesz mózgu, który będzie w stanie kontrolować ciało, ale ciało musi być zdolne do wykonania zadania, które mu zlecisz, mówi. Musisz więc pomyśleć o możliwościach ciała, a następnie o nauce i matematyce, które dają organizmowi system kontroli, którego potrzebuje.
W 2003 roku Rus dołączyła do wydziału w MIT, zabierając ze sobą swoje laboratorium i zmieniając jego nazwę na Distributed Robotics Lab, aby dostosować się do jej wizji: przyszłości wszechobecnych robotów. Została współdyrektorem Centrum Robotyki CSAIL w 2005 roku i zastępcą dyrektora CSAIL trzy lata później; do 2012 roku rozważała wzięcie urlopu naukowego i uruchomienie startupu. Jej pasja do badań nie osłabła — po prostu szukała czegoś innego. Potem dowiedziała się, że w CSAIL otwiera się stanowisko dyrektora. To taka niezwykła organizacja i odegrała tak dużą rolę w kształtowaniu przyszłości – mówi. Bycie w stanie kształtować postępy CSAIL, aby uczynić go bardziej wpływowym — to było trochę jak amerykański sen.
Urlop mógł poczekać.
Czterowirnikowy robot siedzi na bocie opartym na kołach, wzorowanym na łazikach marsjańskich; oba zostały zaprojektowane z niedrogich materiałów. Czterowirnikowy robot był używany do śledzenia wielorybów i demonstrowania latających kamer w celu stałego nadzoru.
Sterowanie CSAIL
CSAIL miał już ugruntowaną pozycję jako najlepsze na świecie centrum badawcze w dziedzinie informatyki, gdy Rus — pierwsza kobieta kierująca laboratorium — przejęła ją w 2012 roku. Dziś CSAIL ma siedmiu zwycięzców MacArthura, ośmiu laureatów nagrody Turinga i rycerza (Tim Berners- Zawietrzny). Największe laboratorium badawcze MIT, mieści 115 głównych badaczy (PI), setki naukowców i studentów oraz ponad 800 projektów badawczych. Jest tu wiele pomysłów, a każdy z naszych PI to wielki marzyciel, mówi Rus. Jesteśmy czymś w rodzaju unii marzeń, a moją rolą jest upewnienie się, że mamy środowisko do kultywowania tych wielkich marzeń i pomysłów.
Aby to zrobić, Rus pracuje nad utrzymaniem kultury, która wspiera rozwój wszystkich w CSAIL, od personelu administracyjnego po luminarzy wydziału. Stara się zachować poczucie wspólnoty za pomocą zwykłych metod, w tym regularnych spotkań, spotkań towarzyskich i sympozjów. Ale jej wysiłki na tym froncie są również bardzo osobiste – robotnik opowiadał o tym, jak pomogła mu przejść przez rozwód – po kapryśne. Kiedyś pianino, które Rus kupiła dla swojej córki, zostało omyłkowo wysłane do laboratorium zamiast do jej domu, a ludzie zaczęli siadać w ciągu dnia, aby grać. W ciągu tych dwóch tygodni dowiedziałam się, że wielu moich uczniów było w rzeczywistości bardzo utalentowanymi artystami – wspomina. Pewnego dnia usłyszałem, jak jeden z uczniów gra Chopina i to było takie piękne. Kiedy usunięto fortepian, kupiła laboratorium klawiaturę i zaimprowizowane koncerty trwały dalej.
Pozostałe dwa filary jej strategii prowadzenia CSAIL — zasoby i pomysły — są bezpośrednio ze sobą powiązane. Rus identyfikuje problemy w informatyce, które mogą mieć największy wpływ, a następnie nawiązuje współpracę, aby zapewnić finansowanie niezbędne do ich rozwiązania. Inicjatywa big data została uruchomiona, gdy została dyrektorem w 2012 r., a od tego czasu rozpoczęła cztery kolejne duże inicjatywy sponsorowane przez przemysł lub rząd, koncentrujące się na cyberbezpieczeństwie, pojazdach autonomicznych, uczeniu maszynowym i opiece zdrowotnej.
Na przykład Rus sfinalizował z Toyotą program pojazdów autonomicznych o wartości 25 milionów dolarów, tworząc Wspólne Centrum Badawcze Toyota-CSAIL. Zamiast całkowicie pozbawionych kierowcy samochodów, takich jak te, które próbuje zbudować Google czy Uber, wyobraża sobie pojazdy wyposażone w dalmierze laserowe i inne zaawansowane czujniki, które mogłyby pomóc ludziom bezpiecznie jeździć w zatłoczonych miastach lub przy złej pogodzie. Samochód przejmie pełną kontrolę tylko wtedy, gdy na przykład zbliżasz się do niebezpiecznie szybkiego zakrętu lub zmieniasz pas, gdy inny samochód już tam jest.
Samo to przedsięwzięcie obejmuje 17 różnych projektów angażujących różne laboratoria CSAIL, w tym jej własne DRL i grupy, które koncentrują się na wizji komputerowej, uczeniu maszynowym i rozwoju czujników. Bardzo interesują mnie projekty, które obejmują wiele dziedzin informatyki i są większe niż to, co może zrobić każdy indywidualny badacz, wyjaśnia. Jako dyrektor, Rus postrzega się również jako rzecznik prasowy laboratorium, rodzaj naukowej gawędziarza, który dosłownie podróżuje po świecie, racząc badaczy na konferencjach i spotkaniach, opowiadając o najnowszych osiągnięciach CSAIL. Nagpal mówi, że przemówienia Rus inspirują jej własną grupę na Harvardzie i podejrzewa, że ma taki sam wpływ na innych. To osoba, która sprawia, że czujesz, że to powinno być zabawne, mówi Nagpal. Tworzy atmosferę, w której ludzie są bardziej kreatywni i próbują czegoś, co może nie ma sensu z góry, ale byłoby naprawdę dzikie i fajne, gdyby było to możliwe.
Nauka o autonomii
Rus mówi, że praca w DRL ma na celu rozwój nauki o autonomii. Projekty generalnie stosują tę samą szeroką metodologię. Większość zaczyna od zidentyfikowania i zrozumienia problemu oraz wymyślenia robotów, które mogłyby go rozwiązać (niezależnie od tego, czy już istnieją, czy muszą być zbudowane od podstaw). Następnie naukowcy opracowują algorytmy sterowania maszynami, uruchamiają je w symulacji, a na koniec testują je w prawdziwym świecie.
Wyniki często podważają standardową definicję robotów. W 2016 roku Rus, student inżynierii mechanicznej Steven Guitron, podoktorat CSAIL, Shuguang Li, wraz z kolegami z innych instytucji przedstawili inspirowanego origami robota do spożycia. Aby to zadziałało, musieli zaprojektować robotyczne ciało, które można było skompresować w kapsułkę wielkości pigułki, a następnie rozłożyć i wykonywać zadania, gdy kapsułka się rozpuści. Miniaturowa maszyna nie została jeszcze przetestowana in vivo, ale Rus mówi, że przyszłe wersje mogą być mikrochirurgami, wykonującymi operacje bez nacięć i bólu fizycznego.
Mówi, że musimy pomyśleć o technologii, którą musimy stworzyć za 10 lat, jak myśleć o problemach, które są ważne nie tylko dla następnej iteracji, ale także dla następnych stu iteracji technologii, mówi postdoc Cristian-Ioan Vasile.
Roboty origami nawiązują do jej wcześniejszych prac nad samorekonfigurującymi się maszynami, ale odzwierciedlają również większy wysiłek, aby przeprojektować ciało robota. Rus założyła Soft Robotics Group w swoim laboratorium, ponieważ była przekonana, że sztywne, sztywne maszyny mają zbyt wiele ograniczeń. Jeden z pierwszych członków grupy, Robert Katzschmann, wykonał wydrukowaną w 3D rybę z elastycznymi siłownikami lub sztucznymi mięśniami. Później, pracując z innymi członkami nad poprawą zdolności robota do chwytania delikatnych przedmiotów — podobnie jak zadanie, które Rus próbowała rozwiązać w swojej pracy doktorskiej — Katzschmann przemodelował siłowniki, które opracował dla ryb, aby pomóc w konstruowaniu nowego rodzaju dłoni do humanoidalne roboty, takie jak Baxter. (Baxter jest pomysłem byłego dyrektora CSAIL, Rodneya Brooksa i jego firmy, Rethink Robotics). W przeciwieństwie do sztywnych robotycznych form z przeszłości, miękka, trójpalczasta dłoń Katzschmanna może zginać się i dotykać, umożliwiając chwytanie szerszego zakresu przedmiotów — i identyfikuj je bez użycia algorytmów wizyjnych.
Kwiaty robotów, które można rozkwitać lub zmieniać kolor za pomocą tabletu, mają zainteresować dzieci robotyką.
Rus pracuje również nad zwiększeniem zdolności robotów do rozumowania i podejmowania dobrych decyzji. Vasile opracowuje algorytmy, które zapewniają, że autonomiczne samochody zawsze działają bezpiecznie, unikając kolizji z innymi pojazdami i pieszymi, a także zapewniają odpowiednią równowagę między przestrzeganiem przepisów ruchu drogowego a sprawnym dotarciem do celu. (Na przykład domyślny tryb pozostawania na prawym pasie może zostać zastąpiony koniecznością obejścia placu budowy). Jednak inteligentny samochód może podejmować decyzje tylko na podstawie danych, do których ma dostęp. Na przykład pojazd nie będzie widział za rogiem w ciasnym garażu. Inna grupa DRL połączyła więc samochód-robot z autonomicznym dronem. Gdy samochód identyfikuje martwe punkty, dron leci do przodu, skanuje te obszary pod kątem potencjalnych zagrożeń, a następnie wysyła wideo z powrotem do pojazdu w celu przetworzenia.
Podobnie, aby Araki mógł zbudować rój robotów, o który prosił Rus, musiał przemyśleć zarówno fizyczne roboty, jak i ich systemy sterowania. Zamienił nogi pikobuga na bardziej niezawodne, łatwiejsze do kontrolowania koła. Następnie musiał wymyślić, jak jego roboty radzą sobie w symulowanym środowisku miejskim. Nigdy nie zaprojektował tego rodzaju systemu sterowania — ma wykształcenie w dziedzinie inżynierii mechanicznej — ale Rus oczekuje, że jej uczniowie będą wszechstronni. Zaadaptował więc algorytm zaprojektowany, aby pomóc rojom robotów wspólnie planować szybkie i bezkolizyjne trasy. Ponieważ jego roboty mogły latać, Araki zmodyfikował algorytm, aby obejmował również pojazdy poruszające się nad chodnikiem, a następnie zoptymalizował go pod kątem wydajności, aby drony nie wyczerpywały się szybko z baterii. Do tej pory zbudował ich osiem i z pomocą Rusa i innych członków laboratorium zademonstrował, że latające samochody mogą śmigać wokół modelu miasta o powierzchni dziewięciu metrów kwadratowych bez zderzenia.
Komunikacja jest kolejnym kluczem do realizacji wypełnionej robotami przyszłości Rus. Jeśli roje zdolnych maszyn będą działać w prawdziwym świecie, niezależnie od tego, czy latają, jeżdżą samochodem, czy toczą się po domu, będą musiały skuteczniej komunikować się między sobą i z ludźmi. Z pomocą Rusa, informatyk DRL, Stephanie Gil, opracował algorytmy, które umożliwiają robotom wykrywanie zmian siły sygnału bezprzewodowego, oszacowanie, gdzie sygnały mogą być lepsze, i przemieszczanie się do tych miejsc, aby poprawić swoją zdolność komunikowania się. Gil wyjaśnia, że może to mieć kluczowe znaczenie, jeśli wyślesz flotę robotów na miejsce klęski żywiołowej, ponieważ pozwoliłoby to wielu maszynom na skuteczne przeszukiwanie przestrzeni i szybkie udostępnianie krytycznych informacji między sobą oraz z dowolnymi ludzkimi urzędnikami.
Dowiedziawszy się więcej o tym, jak rozchodzą się sygnały bezprzewodowe, Gil znalazł również sposób na odgadnięcie prawdopodobnego źródła danego sygnału i tego, czy pochodzi on od znanej jednostki, takiej jak inny robot w pokoju, czy niezidentyfikowana osoba. Możemy zidentyfikować, czy istnieje spoofer lub złośliwy agent, który dodaje do obrazu informacje, które w rzeczywistości nie są prawidłowe, mówi. Jeśli wizja Rus zostanie zrealizowana, może się to okazać niezwykle ważne. Haker przejmujący twój komputer jest wystarczająco groźny. A teraz wyobraź sobie tę osobę chwytającą cyfrowe koło twojego autonomicznego samochodu.
Choć mogą wydawać się to odmiennymi projektami dla osób z zewnątrz, powiązania między obszarami, takimi jak zrobotyzowane ryby, ochrona, autonomiczne samochody i drony, są jasne dla Rus i jej uczniów. Można by pomyśleć, że te rzeczy są chaotyczne, ale obraz jest szerszy, mówi Katzschmann. Jeśli chcesz tworzyć roboty, które potrafią robić rzeczy, z których każdy może skorzystać, potrzebujesz innowacji w wielu różnych dziedzinach. Daniela ma wizję, która ostatecznie połączy wszystkie te rzeczy.
Ta wizja motywuje ją do zakończenia wykładu TEDx późnym wieczorem i następnego ranka do spotkania z pracownikami laboratorium lub lotu do Chin na 24 godziny, aby omówić potencjalne partnerstwo badawcze, a następnie wznowienia pracy następnego dnia. Nie ma miejsca na odpoczynek, gdy budujesz przyszłość. Dwadzieścia lat temu obliczenia były zarezerwowane dla nielicznych ekspertów, a teraz spójrzmy, gdzie jesteśmy dzisiaj, mówi. Obliczenia naprawdę zrewolucjonizowały sposób, w jaki pracujemy, jak żyjemy i jak się bawimy, i chciałbym zobaczyć ten sam wpływ robotów.