Barion Pixel

Softrobotok és az evolúciós tornaterem

Benedek Csanád

2022.04.10.

12 perc

Hogyan tervezzek olyat, amit nem tudok megtervezni? Tervezz egy tervező robotot, aki tervez egy softrobotot!

A fura válasz a közeljövő valósága. A jelenlévő jövő-sorozatunkban írtunk már a metaverzumról, a digitális ikreinkről, ideje egy lágyabb témát is felvetni, ami bekúszik a küszöb alatt: softrobotok világa és önmagukat megalkotó evolúciója.

Az MIT CSAIL tudósai új rendszert hoztak létre a puha intelligens robotok agyának és testének együttes optimalizálására, és azt találták, hogy ezek gyakran felülmúlják a „kézzel” tervezett robotokat.

Az „Evolution Gym” egy nagyszabású kísérlet és egyben etalon, az intelligens puha robotok
tervezésére és betanítására szolgáló rendszerekhez. A természetből és az evolúciós folyamatokból
merít ihletet, de a robotok mintha egy másik valóságból, egy másik természetből üzennének nekünk.

Tegyük fel, hogy meg akarod építeni a világ legjobb lépcsőmászó robotját vagy a leghatékonyabb súlyemelő robotot! A funkciót ellátó rendszer számára optimalizálni kell egy csúcstechnológiás géptestet megfelelő algoritmussal párosítva. Úgy is mondhatnám, tapasztalat és tökéletes test kell hozzá. Az ember és a természeti evolúció követ egyfajta logikát, ez alól nagyon nehezen tudod kivonni magad, főleg hogy ez a logika hatékony. A bolygónkon a gyorsan futó lényeknek lábai vannak. Lehetne ez másképp? Úgy látszik igen. Egy evolúciót nem ismerő, semmilyen előfeltevéssel nem rendelkező tanuló szoftver, mint egy idegen világból érkező élőlény, teljesen más logikát követ. Az „alienek” itt vannak, és mi építettük meg őket, hogy ők meg olyan új robotokat építsenek, amit mi az emberi logikával el sem tudunk képzelni.

Az MIT Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratóriumának (CSAIL) tudósai az „Evolution Gym” megtervezésével igyekeztek pótolni a hiányt, amiről nem tudtuk, hogy hiánypótló. Ez egy nagyszabású tesztelési rendszer a softrobotok tervezésének és vezérlésének együttes optimalizálására, a természetből és az evolúciós folyamatokból merítve az ihletet.

Az egyelőre még programban létező robot először megérti a környezetet (gravitáció, víz, szilárd terep) az eszközöket és a lehetőségeket. Ezek alapján gondolkozik, tervez. Másképp mint ahogy az emberi logika várná.

A szimulátorban lévő robotok kicsit úgy néznek ki, mint a puha, merev, mozgatható Tetris-elemek, amelyek puha, merev és mozgatható „cellákból” állnak. A softrobot szoftvere maga dönti el, hogy a rendelkezésére álló „képességekből” hogyan alkotja meg magát.

A robot alkalmasságának tesztelésére a csapat kifejlesztette saját algoritmusait szabványos módszerek és a megerősítéses tanulási (RL) technikák kombinálásával.

Hogyan tervez a mesterséges intelligencia tervező?
Ennél a módszernél a gépi tanuló algoritmus kezdetben nulla tudással rendelkezik; csak úgy, mint egy élőlény, a környezetének hatásaira reagálva dönti el, hogy a cselekvés, amelyet végrehajt helyes-e vagy sem. A robotikában mára már fizikailag szinte tökéletes hardvereket lehet építeni. A probléma inkább az, hogy ezeket nem tudjuk felruházni a szükséges intelligenciával, hogy azokból általános feladatokat ellátó robotokat tudjunk készíteni. Így a robotok készítése mára már inkább szoftveres kihívás, mintsem hardveres. Igen, ez már kicsit a kapuja a mesterséges intelligenciának, de ezen a kapun nehéz átlépni.

A szabadság nehézsége
Itt a modellnek nem mondjuk meg, hogy hogyan kell a műveleteket végrehajtani, vagy épp mi a feladat optimális végrehajtásának a módja.
A megerősítéses tanulásnál jutalmakat és büntetéseket használunk annak jelzésére, hogy a megtett művelet jó vagy rossz. Tehát a modellünk csak akkor kap visszajelzést, amikor elvégzi a teljes feladatot. Maga a megerősítéses tanulás egy természetes mintán alapul: a környezettel való interakción keresztül megtanuljuk hogyan kell viselkedni különböző helyzetekben. Az ember általában másolni próbál. A világot a saját tapasztalataink alapján kell felfedeznünk, nincs olyan példa, ahonnan mindent lemásolhatnánk. A robot pedig kombinál, ahogy nekünk sosem menne.

Az eredmény úgy néz ki, mint egy kis robotolimpia.
A gép agya maga jön rá a legegyszerűbb dolgokra is, hogy mi az a séta, az ugrás, a mászás, a billenés, az egyensúlyozás és a lépcsőzés. Aztán ezeket kombinálja.

Több mint 30 különböző környezetben a botok ügyesen teljesítettek olyan egyszerű feladatokat, mint például a séta vagy egy tárgy hordozása, de a „nehezebb” szituációkban, mint például az elkapás, alulmaradtak, ami megmutatja a jelenlegi algoritmusok korlátait. Például néha az optimalizált robotok elkeserítően nyilvánvaló rossz döntést is hoztak. Például a „fogó” robot gyakran előredőlt, hogy elkapjon egy leeső blokkot, amely mögötte esett le, mert a számolása alapján 50%-nál nagyobb az esélye hogy előtte fog leesni, ezért hiába tud pillanatok alatt döntést hozni, és akár korrigálni is, nem a „szemének” hitt, hanem a statisztikának.

Ennek ellenére, hogy néha fura döntéseket hoznak, a robottervek a semmiből, előzetes ismeretek nélkül, autonóm módon fejlődtek ki, egy újabb lépést tettek a robotikus evolúcióban.

Az Evolution Gymmel az a célunk, hogy kitágítsuk a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia algoritmusainak határait” – mondja Jagdeep Bhatia, az MIT egyetemi hallgatója, a projekt vezető kutatója.

Hogyan működik az Evolution Gym?
Bizonyos esetekben a robotok ugyanúgy tanulnak, mint az emberek, „try and fail„ (a próbálkozás-hiba- újrapróbálás körei), ami a feladat megértésének legjobb teljesítéséhez is vezethet. Az érdekes az, hogy a robotok logikája néha más eredményekhez vezet, mint ahogy az ember gondolkodna.

A robot méri magát, hogy mennyire jól teljesít (a „jutalom”). Minél jobban végrehajt egy feladatot, annál nagyobb a jutalom. (A belső logikája a kísérletezés: „Növelhetem-e a jutalmamat ugrással?”) Tulajdonképpen a robot minden külső segítség nélkül feltalálja maga számára az ugrást, mint olyat.

Az Evolution Gym nyílt forráskódú és ingyenesen használható.
A kutatók azt remélik, hogy munkájuk új és továbbfejlesztett algoritmusokat inspirál.

A MIT CSAIL PhD hallgatói a kutatást a 2021-es Neurális Információfeldolgozó Rendszerek Konferencián mutatták be. Ezek azok a „partyk”, ahol nem a pezsgő, hanem a jövő nyílik ki.

Mi is az a Soft robotics?
Nem összekeverni a software robotics fogalmával!

A puha robotika a robotika azon részterülete, amely a merev anyagok helyett lágy anyagokból álló robotok tervezésével, vezérlésével és gyártásával foglalkozik.
A fémből, kerámiából és kemény műanyagból épített merev testű robotokkal szemben a softrobotok biztonságosak az emberrel való érintkezés során. A softrobot anyaga bármi lehet, ami programozható, és élő organizmusokat is másol vagy alapulhat azon. Talán mi magunk is softrobotok vagyunk? Brrr.

A teljesen puha testű robotokban óriási lehetőségek rejlenek. Egyrészt rugalmasságuk lehetővé teszi számukra, hogy olyan helyekre préselődjenek be, amelyeket merev testek nem tudnak, ami hasznos lehet katasztrófa elhárítását segítő megoldásokban. A puha robotok biztonságosabbak, nemcsak az említett emberi interakcióknál, de az emberi testen belüli alkalmazásoknál is. Igen, softrobotok az emberi testen belül. Mielőtt valami perverz sci-fire gondolnál, nézd inkább úgy, hogy nem a sebészkés vág beléd, hanem lenyelsz egy kapszulát és mint egy kis tengeralattjáró, ő megy el a helyszínre a hibát kijavítani benned.

A természet gyakran ad ihletet a puha robotok tervezéséhez, mivel maguk az állatok is többnyire lágy „alkatrészekből” állnak. A softrobotokat gyakran úgy tervezik, hogy ismerős lényeknek tűnjenek, például polipszerűnek.

Mindazonáltal rendkívül nehéz manuálisan megtervezni és irányítani a puha robotokat. Éppen az, ami a softrobotokat hasznossá teszi (a rugalmasságuk, préselhetőségük) megnehezíti az irányíthatóságukat. Az elmúlt évszázadok során a merev testek tervezésére kifejlesztett matematika általában nem terjed ki a puha robotokra. Ezért merült fel, hogy a robotok tervezzék meg maguk magukat, Ez egy érdekes, új irány első lépései.

Így a softrobotokat általában részben automatizált tervezőeszközök (például evolúciós algoritmusok) segítségével tervezik, amelyek lehetővé teszik, hogy egy puha robot alakja egy adott feladatra tervezhető és optimalizálható legyen.

E robotok természetéből adódóan a lágy, működtető rendszereknek képesnek kell lenniük az élőlények csontjaként funkcionáló merev anyagok vagy a merev robotoknál megszokott fémváz használata nélkül mozogni.

MMire használják, mire használhatjuk?

Sebészet
A puha robotok az orvosi szakmában, kifejezetten invazív (a testbe szúrás vagy vágás által behatoló) sebészetben alkalmazhatók. A puha robotok alakváltoztató tulajdonságaik miatt műtétek segítésére is megalkothatók vagy felkészíthetők. Az alakváltoztatás azért fontos, mert egy puha robot az emberi test különböző struktúráiban képes eligazodni a formájának módosításával.

Exosuits
A puha robotok úgynevezett rugalmas exo-ruhák készítésére is alkalmasak. Az exo-öltönyök, fémvázak, amelyek motorizált izmokkal vannak ellátva, hogy ez által megsokszorozzák viselőjének erejét. Exoskeletonoknak (exo-csontváznak) is nevezett robotruházat váza némileg tükrözi viselőjének belső csontvázát. Egy harvardi kutató csapat ezekből az anyagokból készített exo-vázakat, hogy az exo-ruha által biztosított többleterő előnyeit hasznosíthassák anélkül, hogy a merev anyagok korlátoznák az embert a természetes mozgásában. Az exo-öltöny a felemelt tárgyakat sokkal könnyebbé, sőt néha súlytalananná teszi, ami csökkenti a sérüléseket és javítja az alkalmazkodást.

Betegek rehabilitációjára, idősek segítésére, vagy csak egyszerűen a felhasználó erőnlétének növelésére is használhatók. Hadászatban is segítség, egy sérült katona kinyit egy ilyen ruhát és ideig-óráig tud vele haladni.

Együttműködő robotok
Hagyományosan a gyártórobotokat biztonsági szempontok miatt elszigetelték a munkásoktól, mivel az emberrel ütköző merev robot könnyen sérüléshez vezethet a robot gyors mozgása miatt. Az „ember legonak” sajnos nem lehet visszatenni a fejét, ha leesik. A puha robotok azonban biztonságosan dolgozhatnak együtt az emberekkel, mivel ütközés esetén a robot megfelelően adaptált váza megakadályozza vagy minimálisra csökkenti az esetleges sérüléseket.

Biomimikri
A biomimikri a lágy robotikán keresztül történő alkalmazása az óceánok mélyén vagy az űrkutatásban lehet hasznos. A puha robotokkal olyan tengeri élőlényeket lehetne utánozni, amelyek hatékonyan képesek manőverezni a vízben. A Nasa olyan puha robot megtervezését tűzte ki célul, amely a lámpáshalat utánozza ahogyan a nagy nyomás alatt a mélyvízben mozog. A cél, hogy eljuttassák a Jupiter holdjára (az Európán), a jégréteg alatt lévő óceán vizsgálására. Az utóbbi idők egyik legnagyobb felfedezése az űrkutatásban az Európa jégpáncélja alatt lévő lehetséges életjelek kutatása.

2021-ben a kínai Zheijang egyetem tudósai egy saját meghajtású puha robotot mutattak be, melyet mélytengeri műveletekhez építettek, és amely képes ellenállni az óceán legmélyebb részén lévő Mariana-árokban lévő nyomásnak is.

A robot hajlékony anyagokból készült mesterséges izmokkal és szárnyakkal rendelkezik, a szilikontestben pedig elektronika található. Használható mélytengeri feltárásra és környezeti megfigyelésre. 2021-ben a Duke Egyetem csapata egy szitakötő alakú puha robotról számolt be, amelyet DraBotnak neveztek, és amely képes figyelni a víz savasságának változásait, hőmérséklet-ingadozásait és az olajszennyező anyagokat.

Ez mind nagyon szép és jó, csak aztán nehogy egyből a Terminátor Kettő cseppfolyós szuperrobotja kopogtasson be John Connort keresve.

Tisztelt Olvasó!
A magazinnak szüksége van a segítségedre, támogass minket, hogy tovább működhessünk!

A 4BRO magazint azért hoztuk létre, hogy olyan egyedi és minőségi tartalmak születhessenek, amelyek értéket képviselnek és amik reményeink szerint benneteket is érdekelnek.

Az ilyen tartalomalkotás azonban időigényes és egyben költséges feladat, így ezen cikkek megszületéséhez rátok, olvasókra is szükség van.
A magazin működtetésére nagylelkű és folyamatos támogatásotok mellett vagyunk csak képesek. Kérjük, szállj be te is a finanszírozásunkba, adj akár egyszeri támogatást, vagy ha megteheted, legyél rendszeres támogatónk.

Amennyiben értékesnek érzed munkánkat, kérlek támogasd a szerkesztőséget a cikkek megosztásával.
Kapcsolódó cikkek

Merrick Morton morcos képei, avagy Los Angeles alulnézetből

Ed Repka – a thrash metál Picassója

Alain Robert, a francia pókember

Rakim, az ember, aki feltalálta a flow-t

Paweł Kuczyński az internet lengyel lelkiismerete

„Az örök vesztesek” legnagyobb győztese Al Bundy