Er benyttede roboter trygge på arbeidsplassen?

En ny studie antyder at det fortsatt kan ta lang tid før vi kan trygt samhandle med benyttede roboter i den virkelige verden.

En nylig studie publisert i 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) har kastet lys over problemet med å teste og karakterisere sikkerheten til benyttede roboter. Ledet av et team av forskere ved The Ohio State University, fokuserer studien på disse typene maskiner, som bruker mekaniske lemmer i stedet for hjul for bevegelse. Funndene fra studien viser at nåværende modeller av benyttede roboter ikke alltid oppfører seg forutsigbart i sanntids-scenarier, noe som gjør det vanskelig å forutse deres suksess eller fiasko i oppgaver som involverer bevegelse.

Anti-intuitive og komplekse systemer

Bowen Weng er en PhD-student i elektroteknikk og datateknikk ved Ohio State.

“Vårt arbeid viser at disse robotiske systemene er komplekse og, enda viktigere, anti-intuitive,” sier Bowen. “Det betyr at du ikke kan stole på robotens evne til å vite hvordan den skal reagere i bestemte situasjoner, så fullstendigheten av testingen blir enda viktigere.”

Det vitenskapelige samfunnet krever nå universelle sikkerhetstest-regler for mobile roboter, ettersom de utfører stadig mer avanserte oppgaver. Integreringen av roboter og kunstig intelligens i våre daglige liv understreker behovet for standardiserte sikkerhetstiltak. Benyttede roboter, spesielt, utgjør en betydelig sikkerhetsrisiko, da de ofte er laget av metall og kan nå hastigheter på opptil 20 mph. Når de opererer i sanntids-miljøer sammen med mennesker, understreker usikkerheten i disse miljøene enda mer behovet for strenge sikkerhetsregler.

“Testing er virkelig om å vurdere risiko, og vårt mål er å undersøke hvor mye risiko robotikk nå presenterer for brukere eller kunder mens de er i arbeidstilstand,” sier Weng.

Weng påpeker at det fortsatt ikke finnes noen felles enighet om å teste benyttede roboter i feltet, selv om det nå finnes noen sikkerhetsspesifikasjoner på plass for utrulling av benyttede roboter.

Utvikling av et nytt rammeverk for testing av benyttede roboter

Studien er den første til å utvikle et data-drevet, scenario-basert sikkerhetstest-rammeverk for benyttede roboter.

“I fremtiden kan disse robotene få sjansen til å leve sammen med mennesker side om side, og vil sannsynligvis bli produsert samarbeidende av flere internasjonale parter,” sier Weng. “Så å ha sikkerhet og testing-regler på plass er ekstremt viktig for suksessen til denne type produkter.”

Studien utnytter sample-basert maskinlæring-algoritmer for å bestemme hvordan simulerings-roboter kan feile under sanntids-tester. Den ble delvis påvirket av Wengs erfaring som forsker på kjøretøy-sikkerhet ved Transportation Research Center, en partner av National Highway Traffic Safety Administration.

Teamet evaluerte en rekke betingelser som sikrer en robots stabilitet mens den navigerer i en ny miljø, noe som regnes som en av de kritiske faktorene for å bestemme dens totale sikkerhets-ytelse. Ved å bruke algoritmer avledet fra tidligere robot-eksperimenter, designet teamet flere scenarier for robot-simuleringer.

En prøve konsentrerte seg om å undersøke robotens evne til å bevege seg mens den utførte oppgaver i forskjellige gangarter, som å gå bakover eller å trå i stedet. I en annen prøve testet forskerne robotens stabilitet når den ble presset med nok kraft til å endre retning.

Resultatene viste at en robot ikke klarte å holde balansen i 3 av 10 prøver når den ble bedt om å øke sin ganghastighet. Imidlertid var en annen robot i stand til å holde seg oppreist i 100 prøver når den ble presset fra venstre side, men falt over i 5 av 10 prøver når samme kraft ble brukt på høyre side.

Selv om det kan ta noen tid, har forskernes rammeverk potensialet til å støtte kommersiell utrulling av benyttede roboter og gi en sikkerhets-benchmark for roboter med forskjellige strukturer og egenskaper. Weng nevnte at det vil være en stund før rammeverket kan implementeres.

“Vi tror at denne data-drevne tilnærmingen vil hjelpe til å skape en upartisk, mer effektiv måte å observere roboter i test-miljøets forhold,” sier Weng. “Hva vi arbeider mot, er ikke umiddelbart, men for forskere lengre fremme.”