Ingeniører utvikler roboter som kan samarbeide om å flytte store objekter

Ingeniører i Intelligent Robotics and Autonomous Systems Lab ved University of Cincinnati har utviklet en kunstig intelligens (AI) for å trene roboter til å samarbeide om å flytte store objekter. Teamet demonstrerte robotenes evne til å flytte en lang stang rundt hindringer og en smal dør i datamodeller.

Ifølge Andrew Barth, en doktorgradsstudent ved UCs College of Engineering and Applied Science, er oppgaven med å flytte slike objekter en perfekt oppgave for roboter.

“Vi gjorde det litt vanskeligere for oss selv. Vi ønsker å fullføre oppgaven med så liten kommunikasjon som mulig mellom robotene,” sa Barth.

Barth er hovedforfatter av studien som er publisert i tidsskriftet Intelligent Service Robotics. Medforfatterne av forskningen inkluderte Professor Ma, UC-doktorgradsstudent Yufeng Sun og UC-seniorforskningsmedarbeider Lin Zhang.

Testing av systemet

I testene, dirigerte ingen av robotene den andre, og de delte ikke strategien før de utførte oppgaven. Robotene brukte genetisk fuzzy logikk, som er en type AI som er en intelligent kontrollteknikk hvor systemet etterligner menneskelig resonnering. Den gjør dette ved å erstatte en enkel binær klassifisering med grader av riktig og feil, og den modifiserer individuelle løsninger for å “lære” fra tidligere resultater.

“Til slutt ønsker vi å utvide dette til 10 eller flere roboter som samarbeider om et prosjekt,” sa Barth. “Hvis du ønsker å bygge en gigantisk habitat i rommet, for eksempel, vil du trenge mange roboter som samarbeider. Men hvis du var avhengig av et kommunikasjonsnettverk og det går ned, så er hele prosjektet ferdig.”

Ifølge Barth, betyr uavhengige roboter at tapet av en robot ikke vil resultere i en feil i oppgaven, siden de andre kan kompensere.

Oppgaven som ble gitt til robotene, bestod i å bære den virtuelle sofaen rundt to hindringer og gjennom en smal dør, og de fullførte den 95% av tiden i datamodellene. Robotene demonstrerte også en 93% suksessrate i en ny scenario hvor det var to ukjente objekter og en måldør i en annen lokasjon. Robotene demonstrerte en nesten lik nøyaktighetsrate og trengte ikke å bli re-trenet. Enda mer imponerende, de demonstrerte det samme når forskjellige faktorer som objektets størrelse ble endret.

“Hvis du kan trene roboter til å arbeide semi-uavhengig med så liten informasjon som mulig, så har du gjort systemet mer robust mot feil og gjort det lettere for store grupper å samarbeide,” sa Barth.

“Vårt langsiktige mål er at flere roboter skal kunne samarbeide om å utføre vanskelige oppgaver — som å flytte møbler,” sa Ma.

Skaping av nye muligheter

Ifølge Ma, kan samarbeidende roboter skape store nye muligheter i ulike felt, og nye sikkerhetsfunksjoner kan forbedre robottens sikkerhet.

“Det er en rekke applikasjoner. Hvor som helst du har jobber som flere personer gjør i fremtiden, kunne du ha flere roboter som gjør det,” sa Ma. “For tiden arbeider de fleste roboter alene. Men i fremtiden vil vi trenge flere roboter som samarbeider sammen som mennesker gjør nå.”

Teamet utvikler et kontrollsystem som er skalerbart, som muliggjør at flere roboter kan fullføre en oppgave.

“Og du trenger ikke å re-trene dem hvis plutselig det bare er fire eller seks,” sa han. “Hvis en eller to feiler, kan de andre fortsette. Det er nøkkelen.”