Науковці допомагають роботам еволюціонувати – дивно або цілком зрозуміло?

Еволюція роботів? Нещодавно це звучало як наукова фантастика, а сьогодні – це реалії. Які результати отримують вчені під час своїх досліджень і які висновки вони роблять – читайте у матеріалі, який переклала наша редакція.

Еволюція – це подорож. З одного боку, це простий механізм: ті, хто пристосовуються до свого середовища, мають більше потомства, а особини з нижчим рівнем адаптації – розмножуються не настільки активно, в той час як їхні гени взагалі відфільтровуються із системи. Але з іншого боку, еволюція призвела до появи дивовижної кількості організмів. Деякі тварини мають оперені крила, інші – мембрани між пальців. Деякі біжать на двох ногах, інші – на чотирьох. Кожен адаптується до свого середовища по-своєму.

Еволюція неймовірно потужна, і це та сама сила, в якій робототехніки шукають натхнення для своєї роботи. У рамках підтвердження обґрунтованості концепції, команда вчених з Австралії досліджує, як еволюційні алгоритми можуть створити робо-ноги, призначені для переміщення по конкретних поверхнях. Результати одночасно логічні, парадоксальні й дивні, а також підштовхують робототехніків на новий спосіб створення ходячих машин.

Дослідники починають з 20 рандомізованих форм цифрових ніг, обмежених до певного розміру (тобто, не слід очікувати 5-метрових ніг з фільмів жаху). Кожна схема засновується на елементах, що називаються кривими Безьє.

« – Крива Безьє – це коли ви знаходитесь в Microsoft Paint, і визначаєте криву, клацнувши на пару контрольних точок, але у трьох вимірах, – пояснює науковий співробітник Девід Ховард (David Howard) з Державного об’єднання наукових і прикладних досліджень Австралії. – Система проектує ці криві на решітку з 3D пікселів, відомих як вокселі. Будь-де, де крива перетинається з вокселем, ми розміщуємо матеріали у цей воксель. Все інше порожнє».

Це надає кожній схемі свою унікальну форму.

Симуляція перевіряє придатність та пристосованість даної ноги для ходіння по одній з трьох поверхонь: жорсткий ґрунт, гравій або вода. Тільки замість того, щоб вибирати такі можливості, як гарний зір або маскувальне забарвлення, як би було при природному відборі, система обирає, скільки крутних моментів має зробити механізм, щоб змусити ногу йти по одній з поверхонь. Іншими словами, гарна нога – енергоефективна нога. Також був бонус за ноги, які потребували значно меншу кількість матеріалу.

« – Якщо у нас є гравійна поверхня, по якій йде нога, ми розраховуємо сили, що діють на кожному окремому камінці гравію», – говорить Ховард. – Це дає нам високоточне уявлення про те, що насправді робить нога в навколишньому середовищі». Те саме з водою і жорстким грунтом.

Далі дослідники беруть ці оригінальні 20 ніг і об’єднують їх з тими, що продемонстрували себе найкращим чином. Тобто, вибирають найбільш придатні ноги для створення дочірніх ніг. « – Ми просто робимо це знову і знову і знову», – говорить Ховард. Впродовж сотні поколінь. Врешті-решт, вони видалили половину популяції з найнижчими показниками, як несприятливі фактори навколишнього середовища можуть знищити популяцію тварин. « – І тоді ми отримуємо автоматичну адаптацію до навколишнього середовища».

Подивіться на зображення вище. Зверху розташовані ті ноги, які за визначенням еволюційного алгоритму, найбільш ефективно ходитимуть по жорсткому ґрунту. Середній рядок найкраще підійде для гравію, а нижній для води.

Ноги, що мають лезоподібну форму, добре підходять для ходіння по твердій землі. Через те, що поверхня тверда, кінцівки не проникатимуть в ґрунт. « – Ось чому ноги для гравію дещо товщі, їм потрібні ширші сліди», – розповідає Говард. Це допомогло б ногам ходити по гравію, не провалюючись. Як снігоходи.

Товсті ноги адаптовані для води? Вони трохи загадкові.

« – Вода була незвичним завданням, ми розраховували на лезоподібні моделі, як і у випаду з ґрунтом», – розповідає Ховард. – Це дозволило б розрізати воду. Крім того, мі очікували, що система надаватиме перевагу тоншим ногам. Але вона не надала. Ми не впевнені – чому саме».

Також трохи дивними є виступи, які можна побачити на деяких ногах, особливо ґрунтових. « – Бажана теорія полягає в тому, що вони насправді служать своїй меті. Але, дійсно, коли ми зображаємо криві Безьє у воксельній решитці, то крива, яка здається недоцільною, насправді є частиною набагато більшої кривої, яка забезпечує структуру всередині ноги» – каже Говард. Виступи виглядають «металево як ніколи», але вони просто артефакти, які, ймовірно, не допомагають або не заважають продуктивності ноги. Ховард та його колеги налаштували систему, щоб автоматично їх виявляти та видаляти.

Дослідники також видрукували ці ноги на 3D принтері та прив’язали їх до робота-гексапода. Тепер планується перевірити, як вони справляються зі своїм завданням на реальній поверхні в порівнянні з ногами, розробленими людьми. Команда вже завантажила у симулятор стандартні людські ноги, і зауважила, що ноги, отримані «шляхом еволюції» нічим не поступаються і навіть перевершують штучні ноги.

Але навіщо проходити через проблеми еволюційного симулювання роботів? По-перше, дослідники можуть надати роботу вузьку спеціалізацію для того, щоб він ходив в певній області, а не покладатися на ноги загального призначення. Теоретично, це дозволить роботу ефективніше впоратися із ходінням в певних ситуаціях навколишнього середовища, наприклад, піщаними дюнами.

« – Якщо ви хочете використовувати робота в іншому середовищі, ви можете просто перезапустити алгоритм, – говорить Тоннес Нігард (Tonnes Nigard), який вивчає роботів, які змінюють форму під впливом еволюції в університеті Осло (але не брав участі в цій новій роботі). – Якщо ви робите це в системі, яку створили та призначили для однієї конкретної програми, то можете не мати можливості долучитися до процесу на пізній стадії».

Власна система Нігарда, чотириногий робот з телескопічними ногами, насправді розвивається в процесі. Через проби й помилки він навчається ходити, наприклад, по крижаній поверхні, укорочуючи ноги, щоб понизити центр тяжіння. У приміщенні, він може подовжити їх для більш довгих кроків і, отже, більш ефективного руху. Може колись вдасться поєднати ці два методи: використовувати симуляцію, щоб отримати гарний дизайн ноги, а потім вбудувати його в реальну машину.

І якщо в еволюції щось виходить добре, то це дивує.

« – Еволюція шукає набагато ширші простори», – говорить Ховард. – Її не хвилює те, на що саме схожі її витвори. Це може виглядати зовсім несхоже на роботу технолога. Але якщо це працює – це єдине, що має значення».

ВАРТО ЧИТАТИ:

Джерело: Wired

Читайте также:

4 з 10 перекладачів втрачають роботу через штучниий інтелект

Новий Atlas від Boston Dynamics

Тонкий еластичний і міцний, як сталь: чи може графен нарешті змінити наш світ?

У Гарварді створили «розумну» рідинувластивості якої можна програмувати