Роботи навчаються способом, який раніше вважався унікальним для людини – спостерігаючи за собою. Нове дослідження показує, що роботи можуть використовувати прості відеозаписи для розуміння власної структури та руху. Це дозволяє їм коригувати свої дії та навіть відновлювати функціональність після пошкоджень без втручання людини.
Роботи, які навчаються самостійно
Дослідники Колумбійського університету розробили метод, що дозволяє роботам глибше усвідомлювати власне тіло. Замість того щоб покладатися на інженерів для створення детальних симуляцій, ці роботи аналізують власні рухи, використовуючи звичайну камеру, і самостійно навчаються розуміти, як працює їхнє тіло. Розвиток «самоусвідомлення» у таких машин може змінити сферу автоматизації, зробивши роботів більш незалежними, адаптивними та ефективними у реальних умовах – від побутових завдань до роботи на виробництві та у зонах катастроф.
Навчання через спостереження
«Як люди навчаються танцювати, дивлячись на своє відображення в дзеркалі, так і роботи тепер можуть використовувати необроблене відео для побудови кінематичної моделі свого тіла», — пояснив Юхан Ху, докторант Лабораторії креативних машин при Колумбійському університеті та провідний автор дослідження.
«Наша мета – створити робота, який розуміє власне тіло, адаптується до пошкоджень і навчається новим навичкам без постійного втручання людини».
Традиційно роботи проходять навчання у цифрових симуляціях, які допомагають їм зрозуміти механіку рухів перед використанням у реальному світі.
«Чим точнішою є симуляція, тим легше роботу перейти від віртуального середовища до реального», — зазначив професор Год Ліпсон, керівник кафедри машинобудування Колумбійського університету.
Однак створення таких симуляцій є складним і трудомістким процесом, що потребує глибоких знань. Дослідники знайшли спосіб обійти цей етап, дозволивши роботам створювати власні моделі на основі відеоспостереження за власними рухами.
Самоусвідомлення роботів
Прорив у дослідженні став можливим завдяки використанню глибоких нейронних мереж для реконструкції 3D-рухів на основі 2D-відео. Це означає, що робот може розуміти власну форму та рух без складних датчиків. Ба більше, він може виявляти зміни у своїй конструкції, наприклад, деформацію руки, і відповідно коригувати свої дії. Ця адаптивність має важливе практичне значення.
«Уявіть собі робота-пилососа або домашнього помічника, який виявляє, що його рука зігнута після зіткнення з меблями», — каже Ху. «Замість того щоб зламатися або вимагати ремонту, він аналізує свої рухи, коригує положення і продовжує працювати. Це може зробити побутових роботів більш надійними — без необхідності постійного перепрограмування».
У промисловості ця здатність також може бути корисною. Наприклад, роботизована рука на автомобільному заводі може збитися з правильної траєкторії і потребувати коригування.
«Замість того щоб зупиняти виробництво, робот може самостійно оцінити своє положення, скоригувати рухи і повернутися до роботи, що дозволить зменшити простої та витрати», — пояснив Ху.
Чому роботам потрібне самоусвідомлення
Оскільки роботи стають невід’ємною частиною повсякденного життя, їхня здатність працювати автономно є вкрай важливою.
«Люди не можуть постійно доглядати за роботами, ремонтувати їх і налаштовувати їхню роботу. Роботи повинні навчитися самостійно піклуватися про себе, якщо ми хочемо, щоб вони були дійсно корисними», — зазначає професор Ліпсон. «Самомоделювання є ключовим фактором цього процесу».
Це дослідження є результатом понад 20 років роботи Колумбійського університету у сфері робототехніки. За цей час вчені розробляли методи, що дозволяють роботам створювати власні моделі за допомогою камер та інших сенсорів. У 2006 році роботи могли генерувати лише прості моделі на основі «скелетних» схем. Через десятиліття їм вдалося створювати детальніші моделі завдяки використанню декількох камер.
Майбутнє самодостатніх роботів
Тепер, уперше, робот зміг створити повну кінематичну модель себе, використовуючи лише коротке відео зі стандартної камери — подібно до того, як людина дивиться на себе в дзеркало.
«Люди інтуїтивно усвідомлюють своє тіло, можуть уявити себе в майбутньому і передбачити наслідки своїх дій ще до того, як їх виконати», — пояснює професор Ліпсон.
«Зрештою, ми прагнемо навчити роботів тому ж. Адже якщо машина може уявити себе в майбутньому, її можливості стають безмежними».
Здатність роботів до самомоделювання та адаптації є значним кроком уперед. Вона може привести до створення більш витривалих машин, які потребують меншого людського контролю, а також сприяти появі розумніших, автономних роботів у побуті, промисловості та за її межами. Повне дослідження опубліковане в журналі Nature Machine Intelligence.