Η μηχανική μάθηση αποτελεί εδώ και δεκαετίες βασικό εργαλείο της ρομποτικής. Ωστόσο, η πρόσφατη επιτάχυνση της έρευνας στην Τεχνητή Νοημοσύνη και η αξιοποίηση υπολογιστικών υποδομών στο cloud έχουν μεταμορφώσει ριζικά τον τρόπο με τον οποίο τα ρομπότ σχεδιάζονται, εκπαιδεύονται και λειτουργούν. Στο επίκεντρο αυτής της μετάβασης βρίσκονται ερευνητικά κέντρα όπως το Εργαστήριο Μαλακής Ρομποτικής (Soft Robotics Lab) του ETH Zurich, όπου η ρομποτική συναντά τη βιολογία, την υλική επιστήμη και την ανάλυση δεδομένων.
Ένα εργαστήριο ανάμεσα στο παιχνίδι και την υψηλή τεχνολογία
Η εικόνα ενός σύγχρονου εργαστηρίου ρομποτικής απέχει πλέον πολύ από το στερεότυπο του ψυχρού, αποστειρωμένου χώρου γεμάτου μέταλλο και καλώδια. Στο εργαστήριο του ETH Zurich, αφρώδη μπλοκ, λούτρινα παιχνίδια και πολύχρωμα αντικείμενα συνυπάρχουν με αισθητήρες, μετρητικά όργανα και ρομποτικούς βραχίονες. Τα αντικείμενα αυτά δεν είναι διακοσμητικά· χρησιμοποιούνται συστηματικά για την εκπαίδευση της ρομποτικής επιδεξιότητας, καθώς τα μαλακά και ακανόνιστα σχήματα αποτελούν ιδανικές προκλήσεις για ρομπότ που καλούνται να αλληλεπιδράσουν με τον πραγματικό κόσμο.
Βιολογική έμπνευση και νέος σχεδιασμός
Υπό την καθοδήγηση του Robert Katzschmann, καθηγητή ρομποτικής στο ETH Zurich, η ομάδα των 19 ερευνητών αντλεί έμπνευση από τη φύση και την ανθρώπινη ανατομία. Τα ρομποτικά χέρια νέας γενιάς εγκαταλείπουν τους παραδοσιακούς κινητήρες στις αρθρώσεις και υιοθετούν τεχνητούς τένοντες, οι οποίοι κινούνται μέσω κυλιόμενων μηχανισμών. Αυτή η αρχιτεκτονική επιτρέπει μεγαλύτερη ευκαμψία, ακρίβεια και ανθεκτικότητα, προσεγγίζοντας τη λειτουργία των ανθρώπινων άκρων.
Μαλακή ρομποτική: ευελιξία και προσαρμοστικότητα
Η αντικατάσταση άκαμπτων μεταλλικών εξαρτημάτων με υβριδικά σώματα από μαλακά και σκληρά υλικά αποτελεί θεμέλιο της μαλακής ρομποτικής. Τα ρομπότ αυτά δεν είναι απλώς πιο ασφαλή στη συνεργασία με ανθρώπους, αλλά μπορούν να προσαρμόζονται δυναμικά σε νέα αντικείμενα και περιβάλλοντα. Η ικανότητα αυτή είναι κρίσιμη για εφαρμογές όπως η ιατρική, η φροντίδα ηλικιωμένων και η βιομηχανική συναρμολόγηση μικρής κλίμακας.
Από τα φυσικά μοντέλα στα δεδομένα
Όπως επισημαίνει ο Katzschmann, η ρομποτική βασιζόταν παραδοσιακά σε απλοποιημένα φυσικά μοντέλα και κλασικές μεθόδους ελέγχου. Σήμερα, η έμφαση έχει μετατοπιστεί στη μηχανική μάθηση. Μέσω της ανάλυσης μεγάλων όγκων δεδομένων, τα ρομπότ μπορούν να μαθαίνουν συμπεριφορές χωρίς να απαιτείται πλήρης κατανόηση όλων των φυσικών παραμέτρων του συστήματος. Η προσέγγιση αυτή αποδεικνύεται ιδιαίτερα αποτελεσματική σε πολύπλοκα, μη γραμμικά συστήματα, όπως τα μαλακά ρομπότ.
Εκπαίδευση μέσω προσομοιώσεων και μίμησης
Οι προσομοιώσεις στο cloud έχουν επιταχύνει δραστικά την εκπαίδευση ρομπότ. Χιλιάδες εικονικά σενάρια μπορούν να εκτελεστούν παράλληλα, επιτρέποντας στα συστήματα να αποκτούν δεξιότητες σε ελάχιστο χρόνο. Παράλληλα, η μάθηση μέσω μίμησης – συχνά από βίντεο ανθρώπινης δραστηριότητας – δίνει τη δυνατότητα στα ρομπότ να αναπαράγουν σύνθετες κινήσεις, όπως το πιάσιμο και η μεταφορά αντικειμένων, χωρίς ρητό προγραμματισμό.
Το μέλλον της ρομποτικής
Περίπου οι μισοί ερευνητές του εργαστηρίου εργάζονται άμεσα στην ανάπτυξη και βελτίωση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, γεγονός που αντικατοπτρίζει τη σημασία της προσέγγισης αυτής. Αν και ο Katzschmann αποφεύγει τον όρο «πραγματική νοημοσύνη», είναι σαφές ότι τα ρομπότ γίνονται ολοένα και πιο ικανά, ευέλικτα και αυτόνομα. Η σύγκλιση μαλακής ρομποτικής, βιολογικής έμπνευσης και δεδομενοκεντρικής μάθησης προδιαγράφει ένα μέλλον όπου τα ρομπότ θα προσαρμόζονται με φυσικό τρόπο στον ανθρώπινο κόσμο, αντί να απαιτούν από τον κόσμο να προσαρμοστεί σε αυτά.
Βρείτε μας στο Google News. Πατήστε εδώ!