«Гибкие» роботы очень скоро станут частью нашей реальности

Гибкие физически и логически

Термин soft robotics включает в себя не только bio-inspired robotics и biomimicry. Концепт soft robotics заключается в том, чтобы робототехническую систему можно было гибко встроить в определенную инфраструктуру. Soft robotics гибкие не обязательно только с физической точки зрения, они также гибкие с точки зрения логической адаптивности.

Другая часть soft robotics — так называемые co-robots или collaborative robots. Их можно внедрить в любой технологический процесс, в неопределенную среду, для задач, которые нельзя решить стандартными средствами промышленной робототехники.

Есть термин «специальная», то есть не промышленная, не индустриальная робототехника. Это те задачи, которые не выполняются в рамках производственного цеха, а относятся к работе с заведомо непонятной обстановкой, к примеру, в опасной зоне, где непредсказуемы последствия любых действий.

Еще одна часть soft robotics — то, что относится к новым формам построения роботов. Это искусственные мышцы, новые конструктивные материалы, замена стандартных двигателей, гидро и пневмоцилиндров. Мышцы живых существ — наиболее эффективные из существующих на сегодняшний день «приводных механизмов». Пневматические мышцы сейчас достаточно широко развиты, но имеют определенные особенности и ограничения. У них есть зоны нечувствительности, к тому же они объемны и сложны в обслуживании. Электропривод более компактный, но у него тоже есть свои ограничения — по скорости, позиционированию, моменту, мощности работы.

Сегодня много усилий направлено на создание искусственных мышц с использованием широкого спектра материалов, от высокотехнологичных графеновых нанотрубок до обычной рыболовной лески, но они еще не дошли до промышленного исполнения. На фундаментальном уровне этот вопрос нашел свое решение, но до практического приложения еще очень и очень далеко.

Роботы и люди

Задача soft robotics — создание гибкого и безопасного инструмента для замены человека в каких-то опасных или неопределенных ситуациях. Там, где потенциал человеческого разума избыточен, а физические возможности — недостаточны. Уже сейчас подобные машины используются в опасных условиях, там, где есть воздействие вредных факторов среды, или требуется выполнение однообразных рутинных операций.

К примеру, одна из машин, которые мы разработали, это робот с дистанционным управлением весом 2,5 тонны. В ее основе — гусеничная платформа, в которую интегрирован модуль с манипуляторами антропоморфного типа. Человек, который управляет мобильной платформой, надевает на себя экзоскелет и 3D-очки, подключается к машине и, с помощью интуитивно понятных движений, управляет роботом. Да, такая машина может замещать человека в опасных условиях.

К примеру, есть трехкомнатная квартира. Как домашнего помощника соориентировать? Его можно привести, за ручку поводить по квартире, чтобы он построил себе карту. Или же он сам по какому-то алгоритму пройдет по квартире и запомнит все. Этот первый режим обучения позволит роботу в квартиру «встроиться».

Это все возможно сделать уже сейчас. А вот безопасность машины, ее взаимодействие с человеком, социализация машины — эти вопросы только-только начинают обсуждаться. В правовой области нет прецедента или закона, который бы регламентировал нахождение антропоморфного робота рядом с человеком.

В промышленности все просто. Человек никогда не войдет в зону работы машины, и так обеспечивается безопасность. А вот с точки зрения нахождения человека рядом с роботом — его никто не защитит. Как робот с человеком будет взаимодействовать? Как человек должен подавать команды? Как роботу на них реагировать? Что будет, если робот наступил на ногу человеку? Или зацепился за что-то, упал на человека и поранил его? Робот ведь тяжелый. Кто за это должен отвечать? Тот, кто создал робота? Кто его запрограммировал? Кто его продал? Или хозяин? Сейчас еще нет ответов на эти вопросы. И именно они, а не технологические особенности, будут тормозить встраивание роботов в повседневную жизнь.

Антропоморфность это создание робототехнической системы повышенной сложности. Такой, которая позволяет встроить ее в окружающую среду здесь и сейчас. Потому что человекоподобие подразумевает комфортное погружение в среду: если надо открыть дверь, робот открывает ее, потому что у него есть рука, а если необходимо подняться по лестнице — у него есть ноги.

Невозможно адаптировать инфраструктуру человека, городскую среду, под новую машину. Это потребует огромного количества денег. Представьте себе уровень затрат, который понадобился во всем мире, что оборудовать общественные места пандусами для людей с ограниченными возможностями. Мы сделали это для человека. Но будем ли мы делать это для робота? Вряд ли. Лучше и проще адаптировать роботов к нашей реальности, сделать их человекоподобными.

Гибкие системы

Я бы говорил о термине soft robotics именно с точки зрения встраивания в среду. Известны принципы построения робототехнической системы: электрический, гидравлический или пневматический привод. Это то, с помощью чего робот двигается. И на основе этих классических приводных решений нужно создавать устройство, которое будет гибким и обладать достаточным количеством степеней подвижности — по аналогии со «степенями свободы» в движении суставов людей.

У человека на любое движение есть две группы мышц, которые сжимают в одну и другую сторону. Степень свободы — это плоскость, в которой двигается любой сустав. К примеру, запястье человека имеет две степени. Для робота — плоскость, в которой работает шарнир, это степень подвижности.

Сейчас уже есть машины, в которых свыше 60 степеней подвижности. Допустим, есть линейный манипулятор. И общее количество степеней подвижности — ротация, качание и другие — от шести-семи до десяти. А это только один манипулятор! А здесь — 60 степеней, и ими всеми нужно управлять, всеми в совокупности.

Значит, нужно знать не только как один двигатель повернуть, а понимать, как, если повернуть один двигатель, который управляет голеностопом, должны отработать другие электродвигатели. И вот о такой системе можно говорить, что она гибкая. К примеру, человек — это гибкая система. И возможности человека встраиваться в среду, его уровень адаптивности — это то, к чему стремится машина концепции soft robotics.

Чем выше мощность вычислителя с точки зрения скорости обработки информации, тем выше уровень автономности машины, тем больше задач он может решать. И либо мы встраиваем суперкомьютер в робота, либо весь его «мозг» выносим в «облако». Но дальше встанет вопрос, как обеспечить быстродействующую связь между облачной технологией и самим роботом.

Вторая задача это автономность. Причем не столько с точки зрения разума, сколько относительно питания. Сейчас весь мир над этим трудится. Изобретаются различные типы аккумуляторов, топливные элементы, водородные, кислородные. Потому как эти два фактора являются принципиальными границами для того, чтобы роботы начали развиваться дальше.

«Искусственный интеллект» или «автономность работы машины»

Сегодня очень широко обсуждается понятие искусственного интеллекта. Но те люди, которые занимаются вопросами робототехники, крайне осторожно употребляют этот термин. Потому что искусственного интеллекта сейчас еще не существует. И до того момента, как он будет создан, у нас есть еще лет 10-15.

Сейчас к реальности ближе понятие «автономность работы машины», чем «искусственный интеллект». Это когда машина может выполнять задачу определенной сложности. Но в этом нет интеллекта.

Интеллект сам по себе подразумевает некоторую поведенческую форму, определяет возможность выбора решения, экспертный уровень принятия решения, возможность выбора с точки зрения человека. И разработка самообучающихся машин это и создание определенных баз данных — движений, траекторий, лиц. Но пока любой робот в режиме самообучения находится по развитию на уровне ребенка 1,5-2 лет.

Существуют понятия оперативной и постоянной памяти. С точки зрения человека оперативная память это цепочка нейронов, которая создается для запоминания, обучения, формирования некого шаблона. А потом эти знания переводятся в постоянную память. Это и есть способность к самообучению.

Как научить машину самостоятельно думать и принимать решения? Допустим, в чистом поле стоит робот. Перед ним стена — два метра в одну и другую сторону. Робот — ровно посередине. Его задача — оказаться на той стороне стены. В какую сторону повернет робот? 99%, что робот останется на месте. Он не сможет принять решение. А вот способный к самообучению робот — сможет.

Пока же система сенсоров и датчиков робота позволяет роботу создать свою собственную картину мира. Но он делает это только для того, чтобы исполнить какие-то определенные действия. Он не думает. И искусственный интеллект это и есть тот барьер между «не думать» и «думать».

«Снижение технологической зависимости»: надо не догонять, а срезать углы

В России робототехника начала развиваться очень давно. Мы вообще были одними из первых, кто создал робототехнические системы. Танк с телеуправлением был создан в конце 20х годов прошлого века и поставлен на вооружение. Или другой пример — российский луноход. И сейчас я не скажу, что в России эта отрасль отстает от европейской. Однако, с точки зрения компонентной базы мы проигрываем.

По оценкам экспертов, доля России на рынке мировой робототехники 0,17%. С одной стороны, говорят, у нас не хватает специалистов. С другой — количество специалистов, которое у нас выпускается в год — от 800 до 1000 человек — по направлению «робототехника» все же покрывает эту потребность.

В мире с точки зрения soft robotics есть KUKA, Univarsal Robotics, ABB и их робот FRIDA или, как сейчас он называется, YuMi, который уже может заменить человека, к примеру, на автоматизированной производственной линии. В России мы, «Андроидная техника», занимаемся soft robotics, но какие-то решения «на прилавке» сейчас еще купить нельзя.

Как сказал Дмитрий Рогозин, надо не догонять, а срезать углы. Нужно создавать новые технологические решения. Сейчас вместо термина «импортозамещение» стали использовать понятие «снижение технологической зависимости». Не нужно строить в поле завод, который будет производить редукторы, если их можно закупить. Лучшие осваивать больше новых технологий.