Print

Právě jsme jednu robotickou ruku oblékli do elektronické pokožky Airskin

-- 29.01.20

Výzkum toho, jak robot vnímá své tělo a jeho bezprostřední okolí, je parketou Matěje Hoffmanna, vědce z pražského ČVUT, který, zjednodušeně řečeno, učí roboty reagovat na vnější podněty. Kam všude ho výzkum zavedl, jak složité je tvořit specifické algoritmy a čemu všemu se věnují na pracovišti pro robotické vidění a autonomní systémy, nám přiblížil v rozhovoru pro časopis Control Engineering.

Než se dostaneme k vaší práci a výzkumu, zeptal bych se na vaši zkušenost z působení v Italském technologickém institutu v Janově. Proč Janov a co vám tamní tříleté působení dalo?

Italský technologický institut je v tamějším prostředí skutečně výjimečná špičková instituce, která se od svého založení v roce 2006 stále dynamicky rozvíjí a kde se dělá věda podle světových standardů. Já jsem si jej vybral především kvůli humanoidnímu robotu iCub; jedná se o robota svými rozměry i senzorickou a motorickou výbavou kopírujícího čtyřleté dítě. Jedinečnou vlastností tohoto robota je kůže citlivá na dotyk (tlak) po celém těle. Vývoj robota začal právě v Janově před více než deseti lety; od té doby jej používá přes 40 laboratoří po celém světě a sdílí plody svého výzkumu – v tomto případě softwarové moduly. Pro můj výzkum, který se zaměřuje na to, jak se děti učí vnímat své tělo a prostor kolem něj a jak podobné mechanismy přenést do robotů, je to ideální platforma. V Janově se mi podařilo na tomto poli udělat první důležité kroky, na které plynule navazuji i teď po svém návratu.

Laicky řečeno, učíte roboty vnímat. Jak složité je naprogramovat pocity?

Já osobně se zaměřuji více na to, jak mozek, potažmo algoritmus v počítači dokáže na základě vjemů z různých senzorických modalit („smyslů“), jako je zrak a hmat, vytvořit reprezentaci vlastního těla jako objektu v prostoru. Jde o mechanistický přístup, o to, jak nejlépe zkombinovat informace, které mají různý charakter, různou přesnost, nejistotu atd. Pocity, jako je radost, smutek atd., ponechávám stranou; maximálně robotům, resp. algoritmům, předepíšu motivaci, tj. odměnu za to, že model, který se robot naučil, je správný nebo užitečný.

Klíčem k dokonalejšímu vnímání sebe samého je takzvaný peripersonální prostor, „bublina“ kolem těla, kterou v lidském či zvířecím mozku reprezentují specializované nervové buňky. Vaší snahou je, aby si podobnou bublinu vytvořil i robot. Jakých metod k tomu využíváte?

Obecně metod strojového učení. Soustředíme‑li se na pochopení detailů mozkových procesů, saháme po umělých, v počítači simulovaných neuronových sítích. Důležité je ale pochopení problému i na vyšší úrovni abstrakce, kde zkoušíme algoritmy běžné v umělé inteligenci, jako je např. posilované učení. Tyto modely jsou zároveň i relevantnější pro použití v praxi.

Při „učení“ robotů čerpáte z poznatků vývojové psychologie. Existují ještě jiné vědní disciplíny, které při své práci využíváte?

Z vývojové psychologie čerpáme tzv. behaviorální data, tj. zda například dítě určitého věku dokáže sáhnout po předmětech v zorném poli nebo zda se pozná v zrcadle. Pro pochopení vnitřních procesů nám naopak pomáhají data z neurověd, ať už ze zobrazovacích metod, či přímo z neuronů v mozku – v tomto případě hlavně u opic. Získané poznatky pak konfrontujeme s algoritmy běžnými v robotice a umělé inteligenci. Jinými slovy porovnáváme, jak dítě a mozek poznávají své tělo, s tím, jak robot provádí „sebekalibraci“.

Vraťme se k výzkumu. Před dvěma lety jste „strašil“ humanoidní roboty plyšovými chobotnicemi a snažil se, aby robot reagoval na tento podnět sám od sebe. Posunul jste se někam dále? Popřípadě na čem aktuálně pracujete?

Od plyšových hraček jsme se posunuli především k interakci robota s lidmi. Člověk jako „předmět“, se kterým je robot v kontaktu, je nejzajímavější, nejsložitější a zároveň pro praxi nejdůležitější. Zabýváme se tzv. fyzickou interakcí člověka s robotem a její bezpečností: jak mohou stroj a člověk společně vykonávat úlohu ve sdíleném prostoru. To je úloha pro dnes populární kolaborativní roboty (coboty) a i my zde nahrazujeme humanoidní roboty kolaborativními manipulátory. Ani zde nicméně nezapomínáme na kůži; právě jsme jednu robotickou ruku oblékli do elektronické pokožky Airskin.

Zároveň začínáme pracovat na sociální interakci lidí a strojů, opět v přímé návaznosti na peripersonální prostor a kůži citlivou na dotek. Řešíme, jak má robot reagovat na dotek nebo na to, když k němu přijdeme příliš blízko.

Kde všude najde robotické vnímání smysluplné uplatnění? Předpokládám, že to bude hlavně v průmyslu?

V průmyslu jde o dlouhodobý trend, kdy roboty získávají větší autonomii, např. nespoléhají, že daný výrobek bude vždy v daný čas na přesně dané pozici; v případě cobotů musejí navíc detekovat přítomnost, popřípadě i intence operátora. Naším cílem je rozšířit možnosti bezpečnostních závor a skenerů používaných v současnosti o zpracování informace z nových senzorů, jakými jsou běžné kamery, RGB‑D kamery a právě elektronická kůže.

Rychle se rozvíjejícím trhem jsou ale i roboti asistenti, kteří nám budou pomáhat v domácnosti či v nemocnici. Ti by měli být schopni jak sociální interakce, což může být zábava, ale i cílená kognitivní rehabilitace, tak i fyzické pomoci. Tato prostředí, která jsou mnohem méně strukturovaná, než je tomu v průmyslu, kladou na roboty ty největší nároky: roboti musejí být bezpeční a zároveň fyzicky i mentálně co nejschopnější a nejpřirozenější.

Jak ve vašem oboru vnímáte otázku etiky? Existují vůbec jasně vymezené mantinely, kam až můžete ve vašem výzkumu zajít?

Já osobně mám pocit, že se schopnosti umělé inteligence a robotů zveličují a uměle se vytváří hrozba. To může být důsledkem nevědomosti, vlivu sci‑fi či novinářské preference pro zprávy s negativní valencí. Úspěchy tzv. hlubokého učení či videa robotů např. od Boston Dynamics budí dojem, že už je možné leccos. To je na jednu stranu pravda, ale jedná se stále o úzce definované problémy, které týmy inženýrů dříve či později vyřeší a vytvoří algoritmus/stroj specializovaný na danou úlohu. Neplyne z toho, že existuje umělá inteligence jako nějaká entita, která umí vše a která může jednou začít sledovat vlastní zájmy. Ve fyzickém světě toto platí dvojnásob: roboti/roboty za námi zaostávají i hardwarově, což je vidět např. na šikovnosti při jemné manipulaci. Přestože pracuji s nejmodernějšími technologiemi, rozhodně se nebojím, že by nám jednou robot „vykráčel z laboratoře“. Ponechat robota o samotě pro nás stále představuje hlavně riziko, že se prostě rozbije. Z těchto důvodů pro mě etické otázky zatím nejsou na stole – snažíme se jen vytvořit inteligentnější a přirozenější pomocníky. Pro střízlivý pohled na současný technologický „hype“ doporučuji blog Rodneyho Brookse.

Váš ústav Vidění pro roboty a autonomní systémy má za sebou celou řadu úspěchů oceněných i v zahraničí. Jedním z posledních byl například DARPA SubTerranean Challenge v USA. Můžete soutěž představit a vysvětlit, čím jste porotu zaujali?

Soutěž není obvyklou porotní soutěží. Přirovnal bych ji k atletickému, zde robotickému víceboji. Simuluje nasazení robotického týmu v obtížných  podzemních podmínkách. Základní pravidla jsou jednoduchá. Tým robotů s omezeným rozsahem lidské obsluhy je vysazen u místa zásahu. O místě zásahu nejsou žádné podrobné informace, neexistuje žádná mapa, nic. Tým má půl hodiny na to, aby připravil roboty k výjezdu. Po uplynutí přípravné doby může s roboty komunikovat, pokud je to vůbec technicky možné, pouze jeden lidský operátor. Roboty mají přesně jednu hodinu na to, aby zmapovaly co největší část podzemních prostor, detekovaly a přesně lokalizovaly nejrůznější, předem známé objekty. Robotický systém reportuje detekce se souřadnicemi organizátorům. Za každý správně detekovaný a lokalizovaný objekt je bod. Jede se několik jízd v několika prostředích a rozhoduje počet bodů. Nebylo tedy potřeba zaujmout porotu, bylo nutné, aby roboty efektivně prozkoumaly prostor a lokalizovaly objekty. Soutěž má tři kola (prostředí) – podzemní důl,
městské podzemí, jeskyně. Závěrečné kolo na podzim 2021 bude kombinovat všechna prostředí. Pro soutěž jsme vytvořili univerzitní tým z několika výzkumných skupin a kateder. Tým vedou kolegové Svoboda a Zimmermann. V týmu jsou pásové, kolové, létající i chodící roboty různých velikostí a s různým senzorickým vybavením. Téma soutěže je pro nás atraktivní. S jednotlivými aspekty robotického zásahu v neznámém terénu jsme měli předchozí zkušenosti. DARPA soutěž vidíme jako přirozený integrátor našich výzkumných snah. Máme dostatečnou kompetenci v různých druzích robotiky a v této soutěži to můžeme ukázat.

Autor: Vítězslav Fejfar, CE Česko


Sponzorované odkazy

 
Aktuální vydání
Reklama

Navštivte rovněž

  •   Události  
  •   Katalog  

Události

Digitální výroba 2020
2020-06-09 - 2020-06-10
Místo: Praha
Digitální logistika 2020
2020-06-10 - 2020-06-10
Místo: Brno
Marketing 4 Engineering
2020-06-11 - 2020-06-11
Místo: Praha

Katalog

BALLUFF CZ s.r.o.
BALLUFF CZ s.r.o.
Pelušková 1400
19800 Praha
tel. 724697790

EWWH, s. r. o.
EWWH, s. r. o.
Hornoměcholupská 68
102 00 Praha 10
tel. 734 823 339

B+R automatizace, spol. s r.o.
B+R automatizace, spol. s r.o.
Stránského 39
616 00 Brno
tel. +420 541 4203 -11

Schneider Electric CZ, s. r. o.
Schneider Electric CZ, s. r. o.
U Trezorky 921/2
158 00 Praha 5
tel. 00420737266673

COGNEX
COGNEX
Emmy-Noether-Str. 11
76131 Karlsruhe
tel. 720 981 181

všechny firmy
Reklama


Tematické newslettery




Anketa


Na internetu
V tištěných médiích
Na veletrzích a výstavách
Jinde

O nás   |   Reklama   |   Mapa stránek   |   Kontakt   |   Užitečné odkazy   |   Bezplatné zasílání   |   RSS   |   
Copyright © 2007-2020 Trade Media International s. r. o.
Navštivte naše další stránky
Trade Media International s. r. o. Trade Media International s. r. o. - Remote Marketing Továrna - vše o průmyslu Control Engineering Česko Řízení a údržba průmyslového podniku Inteligentní budovy Almanach produkce – katalog firem a produktů pro průmysl Konference TMI