Как Boston Dynamics, Amazon и MIT делают роботов

Как Boston Dynamics, Amazon и MIT делают роботов

Машины работают на складах, преподают и пишут музыку.

Роботы, которых придумал Карл Чапек, не имеют ничего общего со сложными механизмами, известными нам. Их уже используют на производстве и в медицине. 

Рассказываем, как еще современная робототехника помогает людям. 

Не андроиды считают овец
 

Boston Dynamics известна многим благодаря YouTube-видео со своими роботами. 

В 2013 году компания презентовала робота Atlas, которого планировала использовать в поисково-спасательных операциях. Робота постоянно обучают. Сейчас, например, он уже умеет делать акробатические трюки. 

Создатели называют Atlas самым подвижным роботом в мире. Его программное обеспечение балансирует каждую конечность и туловище отдельно. Это помогает Atlas реалистично двигаться и быстрее восстанавливать равновесие. 

Также новые алгоритмы управления позволяют задавать сложные движения и маневры. Робот сам рассчитывает нужные движения всех моторов и переходит к следующей команде без паузы. Atlas учитывает инерцию, вес собственного тела и местоположение в пространстве, поэтому обучается быстрее. 

Другой известный продукт компании — робопес Spot. В июне 2020 он вышел на рынок. Купить собаку-робота можно за $75 000. 

Boston Dynamics сотрудничает с компанией-производителем операционных систем для роботов Rocos. Вместе они создают платформу для использования Spot’а в сельском хозяйстве. Робот может строить маршруты, отслеживать рост урожая или пасти скот. 

Кроме того, один из прототипов Spot’а уже служит в полиции и помогает в обезвреживании бомб, а другой — работает на норвежской нефтедобывающей вышке. 

Робопса можно оптимизировать под свои запросы. В начале 2020 года Boston Dynamics выложила в открытый доступ набор средства разработки (SDK). Теперь любой девелопер может самостоятельно создавать дополнительные приложения или адаптировать оборудование для робота. 

Больше роботов — больше работы
 

Чаще всего роботов используют на производстве и складах. Больше всех в этом преуспел Amazon. Еще в 2012 году он купил производителя складских роботов Kiva Systems. Его переименовали в Amazon Robotics. 

К 2016 году, по данным отчетов, роботы справлялись с транспортировкой грузов на складах в несколько раз лучше, чем люди. В начале 2020 года на складах Amazon работало уже 200 000 роботов Kiva. 

Хотя роботы хороши в транспортировке и логистике, без людей им пока не обойтись.

Машины сложно обучить выбирать и упаковывать продукцию, но они помогают с погрузкой или подсказывают, где лежит товар. 

В 2021 году Amazon Robotics планирует открыть центр робототехники за $40 млн и привлечь к работе в нем 200 специалистов. 

Философия Amazon и других подобных компаний заключается в создании тандема «робот-человек»: люди будут управлять помощниками, которые избавят их от рутинных операций. 

Роботов создают не только специализированные компании. Этим занялся даже Boeing. В мае 2020 он представил первый боевой беспилотный самолет Loyal Wingman («Верный напарник»), а в августе — провел его испытания. 

Предполагается, что беспилотник будет помогать команде: переносить оружие, а также работать с истребителями и патрульными самолетами. Loyal Wingman летает на расстояния до 3700 км. Управлять им будут из пилотируемых самолетов, хотя он может действовать автономно. 

Человеческое, слишком человеческое
 

Часто тренды в робототехнике задают исследовательские институты. Многие разработки — это попытки научить робота возможностям человеческого тела и придать машине его свойства. Например, ученые из MIT создали «сенсорную» кожу, работая в направлении «мягких роботов». Это ветвь робототехники, которая конструирует роботов из материалов, подобных тканям живых организмов, для более плавного движения и безопасного контакта с человеком.

В MIT использовали поверхность из материалов, проводящих ток, на которых удобно размещать датчики. С помощью лазера ее нарезали тонкие полоски, соединенные в цепь. Это позволило создать поверхность, которая способна лучше растягиваться и сминаться. 

Потом исследователи обучили нейросеть, которая анализирует датчики с «кожи» и позволяет роботам определять свое местоположение в режиме реального времени без камер. Технологию можно применить для производства более функциональных роботов и протезов. 

Ранее исследователи из того же университета создали искусственные мышцы для роботов и механизированных конструкций. Использовали два типа полимеров: очень растяжимый и более жесткий, и соединили их в волокно. При нагревании на 1° C волокно стягивается, производя большую тяговую силу. Новое волокно может поднимать груз в 650 раз больше собственного веса. Кроме этого, в «мышцы» можно вплетать электроды или оптические волокна. 

Исследователи пытаются передать роботам не только физические возможности людей, но и их способность к творчеству. Например, робот Shimon пишет музыку и даже выступает со своими создателями из Технологического института Джорджии. Робот играет на маримбу (разновидности ксилофона), использует мимику и двигается в такт песням. 

Для создания песен в Shimon’а загрузили 50 тысяч песен разных жанров, и используя deep learning научили робота создавать собственные тексты. Кроме этого, команда работает над умением робота понимать соответствия лексики семантическому значению, чтобы тексты имели смысл. Также робота специально обучали петь, используя сотни песен для постановки голоса. 

В марте 2020 Shimon выпустил собственный альбом на Spotify.

Обоюдное обучение
 

Первый прототип робота-учителя появился еще 2009 году в Японии. Saya знала несколько языков, умела выражать базовые эмоции и строить простые диалоги. 

Сейчас роботы-учителя помогают выучить иностранный язык или работают с детьми, как Tega, которого создали в MIT. Он рассказывает детям несложные истории, задает вопросы и отображает задания на планшете. 

Роботы могут и помогать в обучении взрослых. Например, читать лекции по философии, как это делала Bina48. Ее создали в компании Hanson Robotics, известной благодаря роботу Sophia. В ходе занятий Bina48 она не только рассказывала новый материал, но и отвечала на вопросы студентов. Ей ассистировали двое профессоров.  принадлежит благотворительному фонду Terasem Movement, который поддерживает исследования в области биотехнологий и киберсознания. Роботы, подобные Bina48, не способны и не должны заменить людей-преподавателей. Цель таких разработок — повысить эффективность обучения. Но говорить о реальных результатах пока рано.

Ещё статьи
Как системы работают с высокими нагрузками.
Зачем нужны библиотеки для векторизации.