Ученые создали умного и самовосстанавливающегося робота (ФОТО+ВИДЕО)
Какой прок от робота-спасателя, если при виде опасности он просто складывает лапки и не может функционировать? Какой прок от робота, которого отправили на разведку местности, но он не может справиться с этой задачей, так как одна из его частей сломалась и требует человеческого ремонта? Правильно, никакой. Будучи дорогостоящей вехой в развитии технологий, машины пока не способны справляться с такими вещами как самовосстановление. Однако робототехники из Университета Пьера и Марии Кюри создали робота-гексапода, который способен функционировать даже тогда, когда одна из его конечностей становится поврежденной, просто адаптируясь (самостоятельно!) к ситуации.
Разработанная учеными машина использует так называемый алгоритм T-resilience (или Т-восстановления, где под префиксом «Т» подразумевается «заменяемость»). Как это все работает?
Робот, наделенный всеми шестью полностью функционирующими ногами, может передвигаться со скоростью 26 см/с. Но стоит ему потерять одну из своих конечностей, как скорость передвижения падает до 8 см/с. При этом он начинает напоминать хромую собаку, которая не может справится с равновесием. Как справиться с такой ситуацией? Оцените изящность решения! В течение 20 следующих минут робот проводит диагностику, а также целую группу симуляций и тестов, которые направлены на разработку нового стиля его походки, в результате чего, максимальная скорость оного повышается до 18 см/с, что уже вполне достаточного для того, чтобы робот добрался до базы, где его смогли бы оперативно починить.
Важной частью во всем этом является то, что за проведение тестов отвечает сам робот, а не ученые. Он сам проводит диагностику поврежденных частей своего роботизированного тельца, сам подбирает алгоритмы «ремонта» и сам же проводит тесты симуляции для правильной дальнейшей работы в условиях своих механических повреждений. Ранние исследования этого вопроса говорили о том, что в данном случае машине придется обработать гигантское количество информации для выбора правильного решения, однако нынешняя команда из Университета Пьера и Марии Кюри считает, что поиск ответа происходит намного быстрее: путем генерации числа возможных альтернативных вариантов решения задачи на основе информации о функционировании «здоровых» конечностей, тестирования выбранного решения и применения его на практике.
На обработку 25 альтернативных способов у робота уходит 20 минут. За это время специальный сенсор, установленный на роботе, считывает информацию о повреждении. Затем на основе данных о проделанном (и оставшемся) пути, его теоретической и практической производительности создается новый алгоритм передвижения, который позволяет роботу адаптироваться к сложившейся ситуации.
Такие разработки одновременно восхищают, и в то же время пугают. И объяснять причину второго мнения, думаю, не стоит.
