Roboti se sami naučili fungovat i s mechanickým poškozením | E15.cz

Roboti se sami naučili fungovat i s mechanickým poškozením

Roboti se sami naučili fungovat i s mechanickým poškozením
Robotická paže
• 
ZDROJ: Jean-Baptiste Mouret

Karel Javůrek

Člověk i zvířata si obvykle poradí s částečným poškozením těla a přizpůsobí se. Vědci přišli na učící se algoritmy, díky kterým se dokáže za pár sekund adaptovat i poškozený robot.

Když přijdeme o nohu či ruku a přežijeme to, velmi rychle se s tím dokážeme vyrovnat a přizpůsobit k tomu, abychom mohli v reálném prostředí fungovat i nadále – ať už vylepšením dovedností druhé nohy nebo pomocí jiných nástrojů. Podobně to samozřejmě funguje i u zvířat a dalších organismů.

Schopnost přizpůsobení novým podmínkám je tak klíčovou součástí našeho přežití, díky kterým náš mozek nebo jednodušší neuronová soustava dokáže s větší pravděpodobností přežít i částečné poškození těla. Robotům a strojů tato dovednost chyběla. Až doposud.

Roboti, kteří se dokážou adaptovat

Poškozování je běžnou součástí života nás i strojů. Zatímco organismy si ale s menším poškozením dokážou většinou vyrovnat a fungovat dále, robotické stroje pevně naprogramované na určité úkoly toho schopné nejsou.

Vědci z několika univerzit se tak spojili ve spolupráci vyvinout systém, který by si dokázal poradit s různými druhy poškození vlastní struktury. V tomto případě byly k testu požité dva různé robotické stroje – šestinohý chodící robot a malá robotická paže. Oba roboti měli rozdílené úkoly, které byly jejich „životním“ cílem. Zatímco chodící robot měl dosáhnout co nejvyšší rychlosti přímého pohybu, v případě robotické paže bylo úkolem přemístit míček přesně do připravené misky.

Nejdříve simulace a plnění úkolu bez poškození

Ještě než se pustili do svého úkolu, v rámci simulace a algoritmů si „umělý mozek“ v počítači a virtuálním prostředí vyzkoušel všechny různé kombinace pohybu a ovládání konstrukce pro nejlepší splnění daného úkolu. Všechny různé kombinace si uložil s danou hodnotou do virtuální mapy „efektivity“ pohybu.

Simulace nejefektivnějšího pohybu pro splnění úkoluSimulace nejefektivnějšího pohybu pro splnění úkoluAutor: Živě
Simulace nejefektivnějšího pohybu pro splnění úkolu

V reálném prostředí tak oba roboti splnili perfektně své úkoly. Šestinohý robot se dokázal rovnou pohybovat rychlostí 0,25 m/s a robotická paže úspěšně přesunula míček a pustila ho přesně do misky.

Výsledná mapa otestovaných způsobůVýsledná mapa otestovaných způsobůAutor: Živě
Výsledná mapa otestovaných způsobů

Jak má robot chodit nebo jak se má robotická paže pohybovat, to nenaprogramovali žádní programátoři, ale roboti se to naučili v rámci zmíněné simulace, kde vyzkoušeli všechny různé kombinace ovládání celé konstrukce a otestovali tak úspěšnost pro splnění úkolu.

Oba příklady učení tak nejsou žádnou novinkou, stejné systémy se používají pro různé systémy – ať už reálné nebo virtuální. Ta nejtěžší zkouška ale teprve následovala.

Různé stupně poškození a rychlá adaptace

Při poškození nebyly stroje schopné dokončit úkol. V případě chodícího robota s jednou poškozenou nohou došlo pouze k posunu na místě a paže s poškozeným jedním motorem pouštěla míček zcela jinde, než měla.

I s poškozenou jednou nohou dokázal robot dosáhnout až 96 procent původní rychlostiI s poškozenou jednou nohou dokázal robot dosáhnout až 96 procent původní rychlostiAutor: Živě
I s poškozenou jednou nohou dokázal robot dosáhnout až 96 procent původní rychlosti

Vědci ale vyvinuli a nasadili nový algoritmus s označením „Intelligent Trial and Error“, který robotům umožnil stát se „vědci“ v reálném čase a okamžitě vyzkoušet nové kombinace s novými podmínkami a nalézt nové funkční řešení pro splnění úkolu.

Roboti si tak začali sami postupně testovat, jaké formy pohybu by mohli fungovat s největší pravděpodobností. Nově vytvářená mapa tak okamžitě reflektovala nové testy.

Nešlo přitom o hloupé zkoušení všech kombinací (to by bylo na dlouho), ale pokud byl například znát větší pokrok při využití předních nohou, automaticky si robot spíše vyzkoušel možnosti s větším využitím předních nohou a podobně. Tímto způsobem se oba roboti dokázali velmi rychle přizpůsobit.

Umístění míčku do misky i s poškozenými dvěma motoryUmístění míčku do misky i s poškozenými dvěma motoryAutor: Živě
Umístění míčku do misky i s poškozenými dvěma motory

V některých případech poškození to byly sekundy, při větších poškozeních pak minuty. Zajímavé je, že například chodící robot dokázal i s jednou poškozenou nohou přijít na nový způsob pohybu, který mu zajistil takřka stejnou rychlost jako bez poškození (0,24 m/s).

Adaptace se samozřejmě týká nejen samotného těla, ale i změn případných okolních podmínek. Třeba pokud by se robot pohyboval na jiném povrchu (bláto vs. stůl), dokázal by během chvilky nalézt způsob pohybu, který by byl třeba efektivnější a tedy rychlejší.

Poradí si se spoustou druhů poškození

Chodící robot si poradil s šesti různými druhy poškození nohou a to včetně dvou zcela chybějících nohou. V případě jedné kombinace chybějící nohy dokonce dokázal využít gravitačního zrychlení při náklonu a přišel na způsob, jak se pohybovat ještě rychleji, než s původními šesti nohami.

Robotická paže si poradila s 14 různými druhy poškození a taktéž i s výpadkem dvou motorů v konstrukci. Oba roboti se novým podmínkám dokázali přizpůsobit během pouhých několika desítek sekund.

Samoopravné stroje se blíží

Úžasná ale stále velmi primitivní ukázka toho, co dokáží algoritmy a učící se systémy. Pokud budeme uvažovat o budoucích komplexních robotech, nejen že si poradí s poškozením, ale určitě si i sami dokáží případnou vadu opravit.

Již v minulosti jsme psali například o různých materiálech, které se dokážou samy opravit, podobně jako to zvládne třeba naše tělo v případě kůže a podobně. Téměř nezničitelní roboti, kteří se i sami opraví tak začínají vypadat mnohem reálněji. Jen doufejme, že nás nečeká i budoucnost ve stylu „Terminátora, který plní úkol“.

 
Newsletter
Využijte služby
zasílání zpráv do vaší
e-mailové schránky!