Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Робототехника

Soft robotics — новый тренд в робототехнике. Это «гибкие» роботы, которых можно встроить в привычную нам инфраструктуру. И именно такие роботы станут частью нашей реальности уже в ближайшие 3-5 лет — технологически они к этому уже готовы. Об этом «Хайтеку» рассказал исполнительный директор НПО «Андроидная техника» — ключевого разработчика «гибких» роботов в России — Владислав Сычков.

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.

Промышленный робот может «взять» точно и быстро предмет строго определенной формы. А перед soft robotics ставятся более широкие задачи.

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.

В обозримом будущем — через 3-5 лет — уже могут появиться роботы-домашние помощники. Технологически машина для этого готова. Сейчас решается вопрос функционала такого робота.

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.

Роботам еще предстоит доказать, что они могут работать с человеком.

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.

Сейчас перед индустрией стоит важная задача — минимизация бортового вычислителя, или главного процессора робота и всех его систем.

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.

В России нет как такового рынка специальной робототехники. И рынка soft robotics — тоже.

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.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

Дмитрий Филатов, Sistema_VC: стартапы — это в первую очередь про людей, а во вторую — про деньги
Мнения
Эра Data Science: как меняется бизнес с приходом big data и новых технологий
Тренды
Народ против транспорта: почему люди недовольны, когда в городах строят новые станции метро
Идеи
«Лиза Алерт»: как беспилотники и краудсорсинг помогают искать пропавших людей
Кейсы
Беспилотники против велосипедистов: как безопасные автомобили сделают жизнь людей хуже
Идеи
Кейсы
SONM: как люди будут зарабатывать на собственных компьютерах с помощью блокчейна
Егор Матешук, ostrovok.ru: проблемы big data можно решить, закидывая пачки денег в топку
Мнения
Художник-граффитист Миша Most: технология — это кисть, которая создает будущее
Мнения
Лунная гонка: как мировые державы собираются присвоить себе спутник Земли
Идеи
Итоги Нобелевской недели. За что дали Нобелевскую премию в 2018 году?
Тренды
Руслан Шагалеев, Иннополис: война между корпорациями и городами ведется за человеческий капитал
Идеи
Кристина Хаверкамп, DENA: цена на электроэнергию должна сильнее коррелировать c погодой: много солнца и ветра — дешево, мало — дорого
Тренды
Тренды
7 лучших книг о технологиях и науке на русском языке, вышедших в 2018 году
Микрореволюция: фермеры с помощью микробов спасут мир от голода
Идеи
Мнения
Александр Тормасов, Университет Иннополис: мозги людей могут быть совершенно не готовы к восприятию новых идей
Одежда, которая поможет миру: костюм-помощник, майка-тренер и носок-няня
Тренды
В ожидании первого удара: как США готовятся к атаке со стороны России и Китая
Тренды
Страшнее метана: какие еще промышленные выбросы разрушают озоновый слой
Тренды
Интеллект большого города: как данные и умные алгоритмы улучшают качество жизни в мегаполисах
Тренды
На защите европейцев: как GDPR стал дырой в бюджете российских ИТ-компаний
Мнения
Игорь Балк, Global Innovation Labs: в XXI веке приватности нет и не будет
Тренды
Deneum: как заниматься холодным ядерным синтезом и бороться с сомнениями ученых
Кейсы
Расист, оружие и предвзятый судья — каким станет искусственный интеллект в будущем
Тренды
На совести информаторов: как громкие скандалы вокруг АНБ, Facebook и Tesla изменили мир
Тренды
NativeOS: нативная реклама в видео без репутационных потерь и терроризма от режиссера короткометражек
Кейсы
Тренды
Тихий убийца: как микропластик вызывает болезни и останавливает репродукцию живых организмов
Гонка для JavaScript-разработчиков: как постоянные обновления мешают работе
Тренды
Big data на страже здоровья: как и зачем медицинские организации собирают и хранят данные
Тренды
Николь Миллс, Booking.com — об инновациях, agile-подходе и индустрии впечатлений
Кейсы
Слишком опасный нанопластик: как одноразовые пакеты превращаются в частицы-убийцы
Тренды
Идеи
Человек и квантовая теория: существует ли то, что мы не наблюдаем
Здесь может быть ваша реклама: НАСА планирует заработать на космосе миллионы
Тренды
Опасный криптотрейдинг: как киберпреступники угрожают виртуальным сбережениям и биржам
Тренды
Как через 20 лет будет выглядеть армия будущего
Тренды
5 финансовых инструментов, которые помогут инвесторам даже после падения криптовалюты
Тренды
Александр Лямин, Qrator Labs: наша задача — выработать у людей цифровую гигиену, чтобы они «не ели с помойки»
Кейсы
Эдуард Фош Вильяронга: люди видят в роботе только внешность, забывая, что он следит за ними
Тренды
Доктор Куэй Во-Райнард, HIT Foundation: если страна требует суверенитета данных, мы построим для нее отдельный блокчейн
Кейсы
Роботы против мигрантов: какой вклад в ксенофобию и расизм делают технологии ИИ
Тренды
Идеи
«Хакинтош»: как собрать свой собственный Mac лучше, чем у Apple
Война скриптов — искусственный интеллект против навязчивой рекламы
Тренды
Как заново изобрести супермаркет: осознанность потребления, этика производства и роботы
Тренды
Каждый человек станет сам себе банком: цифровой мир отказывается от посредников между бизнесом и клиентом
Тренды
Архитектор вычислительной инфраструктуры «Платона» Александр Варламов — о будущем ИТ-индустрии в России, стартапах и разработке
Кейсы
Дмитрий Богданов, капитан сборной России по CS:GO — о стиле жизни киберспортсмена, тренировках и блокировках РКН
Тренды
Прайсинг, трекинг, скоринг, биллинг и другие технологии, которые двигают российский бизнес
Тренды
Идеи
Космос — наш дом: что осталось решить ученым, чтобы поселить человека за пределами Земли
«Педиатр 24/7»: как телемед-стартап подарил родителям спокойствие, а врачам — работу
Кейсы
Вас снова обманули: как человечество учит компьютеры определять фейки в интернете
Тренды