Video ukazuje roboty „transformátorů“, které vidí, přemýšlejí a transformují

Tým robotistů učinil další krok směrem k nevyhnutelné budoucnosti, kde se nachází skutečný život Transformátory pohybovat se mezi námi.

Ve středu byl publikován nový výzkum modulárních, autonomních robotů, který ukazuje, jak mohou roboti vidět, přemýšlet a rozhodnout se transformovat svou podobu na základě výzvy, kterým čelí.

Šestičlenný tým publikoval tento výzkumný článek - „Integrovaný systém pro vnímání řízené autonomie s modulárními roboty“ - v deníku Věda robotika. Výzkumníci pocházejí z Cornell University a University of Pennsylvania.

Zde jsou klíčové oblasti, jak robot dělá, co dělá, slovy výzkumníků.

„Mnoho lidí to vidělo ve filmech, pokud jste to viděli Transformátory nebo Velký hrdina 6, roboti, kteří mohou změnit svůj tvar, “říká Mark Yim, profesor z University of Pennsylvania, modulárních robotů odhalených tento týden. „Měli jsme spoustu příkladů robotů, kteří mohou dělat věci, jako je chůze nebo šplhání po schodech… ale všechny tyto věci byly prováděny odděleně. Je to poprvé, co jsme vlastně měli systém, který by mohl všechny tyto věci dělat autonomně. “

Za prvé, jak tento robotický systém vidí svět kolem něj? Zde je výzkumník Jonathan Daudelin:

Používáme 3-D kameru namontovanou na našem senzorovém modulu, abychom mohli v reálném čase vnímat a vytvářet 3-D mapu prostředí robota, a pak máme sadu algoritmů vnímání, které používají tato data k tomu, aby dělaly věci, jako je například nasměrování robota. kde zkoumat neznámé oblasti a charakterizovat prostředí z hlediska schopností robotů.

A jak tento robotický proto-transformátor ví, jaké tvary? Tady je Daudelin:

To může rozpoznat schody nebo úzké štěrbiny, ploché plochy, et cetera, a pak na vysoké úrovni plánovač používá tyto informace, aby se rozhodl, které položky z knihovny, které akce, které tvary robotů jsou potřebné k plnění úkolů vzhledem k podmínkám prostředí.

Co bude dál pro tohoto robota? Výzkumník Tarik Tosun vypráví Inverzní Mohou existovat dvě situace, kdy se používá: Zóna katastrof - scénář běžně používaný robotiky - a každodennější situace typického domova, s koberci a dřevěnými podlahami a schody a možná i hromadou špinavého prádla.

„Pokud jedete do zóny katastrofy, nemusí být ani jasné, co je před tím, než skutečně vstoupíte, ne? Pokud jedete do sbalené budovy, nevíte, jak to vypadá na vnitřní straně, nebo zda tam jsou lidé, kteří by vás chtěli zachránit, “říká Tosun.

„Takže robot, který je opravdu velmi všestranný, by mohl být v tomto scénáři užitečný, protože může jít dovnitř, posoudit okolí a pak se možná rozhodnout stát hadem, který projde malou trhlinou nebo dokonce útočištěm na ochranu lidí před padajícími sutinami, něco takového."

Tito roboti by mohli přijít i domácí pomocníci, říká Tosun:

O něco méně vzrušený příklad nebo doména může být jen kolem domků lidí. Pokud chcete mít malého robota, který pracuje v něčem doma, naše domovy a kanceláře a vnitřní prostředí mají velmi komplikovaná prostředí. Často se vyskytuje nepořádek, spousta různých povrchů, které by mohl robot potřebovat k procházení, a které mají například schopnost proměnit se v robota, což je tvar, který je vhodný pro lezení po schodech, když potřebujete vylézt po schodech, nebo je dobrý při přiblížení. přes podlahu, pokud máte rovnou podlahu. Mohlo by to být velmi užitečné i v domácnosti.

Co je to, co tito roboti ještě nedokážou udělat? Záleží na tom, jak si robot myslí a jak by to mohlo být silnější, říkají vědci.

To řekne Tosun Inverzní že modulární roobti jsou velmi dobří v tom, že jsou flexibilní, ale nejsou příliš silní; nemohou zvedat velmi těžké předměty. Výzkumníci mohou kombinovat svou modulární povahu s výkonnějšími roboty nebo roboty. Modulové roboty by mohly být také použity pro stavbu konstrukcí, které by umožnily jejich využití v nových kapacitách, jako je například škálování velkých konstrukcí.

Další zajímavá oblast, kterou by modulární proto-Transformer mohl zlepšit, by se týkala umělé inteligence nebo strojového učení. Modulární robot má v současné době knihovnu rozhodnutí nebo akcí, které se ukládají lokálně. Zde je Hadas Kress-Gazit, další výzkumník týmu a profesor na Cornell:

„Opravdu zajímavá otázka by mohla být automatizace nějakým způsobem?“ Říká Kress Gazit Inverzní. „Můžeme tedy používat strojové učení? Můžeme použít různé (atomizační) algoritmy, abychom je mohli vytvořit, nebo přinejmenším soubor kandidátských tvarů a chování, které opět pokrývají větší množinu úkolů, které nyní můžeme dělat. To je tak zajímavá výzkumná otázka, kterou zkoumáme. “