Якщо ви стежите за новинами на тему штучного інтелекту, ви не могли пропустити, як штучний інтелект став чемпіоном в го і в шахах . Але чи знаєте ви, який еквівалент цих ігор можна знайти в робототехніці? Настільний теніс. Просто подумайте про те, наскільки точних рухів і сприйняття вимагає ця гра і як важко машині оволодіти цим мистецтвом.
І хоча змагальні ігри між роботами і людьми це завжди весело, на ділі вони показують набагато важливіші речі. Вони перевіряють готовність технології до практичного застосування в реальному світі – на кшталт самоврядних автомобілів, які можуть уникати несподіваних пішоходів на вулиці.
Зазвичай ми думаємо про роботів як про незграбних машинах, які годяться лише для монотонної повторюваної роботи, але новітні технології роблять ці машини швидше, сильніше, дешевше і навіть восприимчивее, так що вони можуть розуміти і взаємодіяти зі своїм оточенням. Згадайте про робота Atlas компанії Boston Dynamics , який може пробиратися крізь сніг, переміщати коробки, триматися на ногах після поштовху хокейною ключкою і навіть підніматися на ноги після падіння. Зовсім недавно було неможливо уявити, що робот може бути здатний на все це.
На конференції Exponential Manufacturing експерт в області робототехніки і директор Creative Machine Labs при Колумбійському університеті Хід Липсон розглянув п’ять показових тенденцій, які формують і форсують розвиток майбутньої галузі робототехніки.
- Покращення в області енергоживлення
Енергія, харчування, електрику – необхідна умова роботи робототехнічних систем, тому поліпшення паливних елементів, будь то підвищена ємність батарей або енергоефективність, є важливим двигуном прогресу в робототехніці. Як говорить Липсон, «пристрою тепер споживають менше енергії і можуть зберігати більше енергії на кілограм.Два цих моменту сприяють експоненційної тенденції поліпшення використання енергії ».
Комп’ютери, які використовують роботи, стають швидше, дешевше і більш енергоефективні, ніж були колись.
- Нові матеріали
Нові матеріали мають потенціал змінити процес будівництва роботів, а разом з тим – завдання, які вони можуть виконувати. М’яка робототехніка вже успішно зарекомендувала себе в розробці роботів для водного середовища.
Не так давно група вчених розробила мишцеподобний матеріал, який сильніше м’язів людини, але досить м’який, щоб їм можна було легко керувати. Такого роду матеріали знаходять застосування в області створення протезів, але також можуть дозволити створювати роботів, які раніше були немислимі.
- Досягнення в області обчислювальної техніки
Обчислювальна техніка стає менше, простіше у використанні, дешевше і доступніше.«Комп’ютер на 1 ГГц зараз коштує 35 доларів, – каже Липсон. – Його можна використовувати для чого завгодно, і вони стають все менше і менше ». У міру того як технологія стає дешевше, вона також потрапляє в руки все більше юних поколінь. Учні середньої школи навчаються будувати роботів, але ж лише кілька років тому цим займалися мало не люди з докторським ступенем, а університети ледь могли дозволити собі утримувати подібні ініціативи.
Крім того, «саморобна» революція руйнує бар’єри цін в традиційному виробництві.Виробництво машин, які колись коштували десятки тисяч доларів, тепер фінансується на Kickstarter і вимагає набагато менше грошей. Makerarm зібрала майже півмільйона доларів на перший маніпулятор, який встановлюється на робочий стіл і який створювався цілком і повністю цифровим шляхом.
- Виробництво робототехніки
Завдяки новим технологіям на кшталт 3D-друку, швидкість виробництва роботів теж зростає. Компанії можуть 3D-друкувати роботів цілком і по частинах в стислі терміни, а значить, і більше експериментувати з новими проектами. Це дозволяє компаніям створювати більш гнучкі і органічні форми, на кшталт безпілотника, який імітує крила комах і кажанів і може плескати крилами і парити.
На думку Липсона, 3D-друковані внутрішні частини на зразок приводів, м’язів і батарей також змінюють правила гри для галузі. «Все це дозволяє нам робити роботів, які не просто є з’єднаними разом деталями, а більш органічною, цікавою і здатною системою».
- Великі дані і алгоритми
Хоч у індустрії робототехніки з’явилися швидкі комп’ютери і сенсори, їй не вистачало правильних алгоритмів для грамотного аналізу всіх зібраних даних. Але часи змінюються.
«Штучний інтелект дозволяє нам наділяти роботів здатністю бачити і розуміти, що відбувається навколо них», говорить Липсон.
Крім того, вдосконалені алгоритми машинного навчання дозволяють роботам бути більш автономними і здатними реагувати і адаптуватися до складних ситуацій – роботи, які залежать від програмування, на таке не здатні.
Що все це означає для майбутнього виробництва?
Липсон вважає, що всі разом ці п’ять експоненційних тенденцій можуть перетворити промислові заводи цілком і повністю. Уявіть собі завод, фабрику, яка управляється не окремими роботами, а однією хмарної системою, де всі машини постійно взаємодіють, навчаються і ростуть як одна гнучка система – система, яка може вчитися і автономно відновлюватися після збою.
«Те, що знає один робот, стане відомо і іншим роботам, – каже Липсон. – Виробничі роботи, які роблять огляд і працюють на фабриках, отримуватимуть досвід тисячі життів, і це знову ж прискорить всі попередні тенденції ».
