Sistemul RoboGrammar automatizează și optimizează proiectarea roboților

Forma unui robot determină ce tipuri de sarcini poate executa și în ce mediu poate funcționa. Cu limitările tehnologice actuale, nu există nicio modalitate de a construi și testa fiecare formă, dar un nou sistem dezvoltat de cercetători de la MIT permite simularea acestor forme. După simulări, pot fi selectate cele mai bune dintre ele.

Noul sistem se numește RoboGrammar, iar primul pas este să îi furnizați informații despre ce tipuri de piese de robot sunt disponibile, cum ar fi roți și articulații. Apoi, indicați tipul de teren pe care robotul va funcționa, dar asta este tot. RoboGrammar generează apoi o structură optimizată și un program de control.

Avansarea în domeniul proiectării roboților

Noul sistem reprezintă un pas mare înainte într-un domeniu avansat care este încă în mare parte manual.

Allan Zhao este autorul principal al cercetării și student doctorand în Laboratorul de știință a computerului și inteligență artificială (CSAIL) de la MIT.

“Proiectarea roboților este încă un proces foarte manual”, spune Zhao. Sistemul RoboGrammar este “o modalitate de a crea noi proiecte de roboți mai inventive, care ar putea fi mai eficiente”.

Cercetarea urmează să fie prezentată la conferința SIGGRAPH Asia din această lună.

Conform lui Zhao, roboții sunt construiți pentru tot felul de sarcini, dar “ei tind să aibă forme și proiecte foarte asemănătoare. Când te gândești la construirea unui robot care trebuie să traverseze diverse terenuri, imediat sări la o configurație cu patru picioare. Ne-am întrebat dacă aceasta este cu adevărat proiectarea optimă”.

Echipa a crezut că o nouă și mai inovatoare proiectare ar putea produce rezultate mai bune și ar putea îmbunătăți funcționalitatea, de aceea au construit un model de computer pentru sarcini. Sistemul nu a fost influențat de convențiile anterioare și au fost aplicate anumite reguli.

Zhao scrie că colecția de forme posibile de roboți “este în principal alcătuită din proiecte fără sens. Dacă poți doar să conectezi piesele în mod arbitrar, ajungi la un haos”.

https://www.youtube.com/watch?v=JmuLW5So4FU&feature=emb_title

Gramatica grafică

Echipa a încercat să dezvolte o “gramatică grafică”, care restricționează modul în care componentele robotului pot fi aranjate. Acest lucru se face astfel încât fiecare proiect generat de computer să funcționeze la nivel de bază, cu restricții precum imposibilitatea de a conecta segmente de picioare între ele, în loc de articulații.

Zhao a fost inspirat de animale, în special de artropode, atunci când a proiectat regulile gramaticii grafice.

Artropodele “sunt caracterizate prin faptul că au un corp central cu un număr variabil de segmente. Unele segmente pot avea picioare atașate”, spune Zhao. “Și am observat că acest lucru este suficient pentru a descrie nu numai artropodele, ci și forme mai familiare”.

Prin utilizarea gramaticii grafice, RoboGrammar funcționează în trei etape. Prima etapă definește problema. A doua etapă proiectează soluții robotice posibile. A treia etapă selectează cele mai bune.

Utilizatorii umani sunt responsabili pentru definirea problemei și introducerea setului de componente robotice disponibile, cum ar fi motoare, picioare și segmente de conectare. Utilizatorul introduce, de asemenea, tipul de teren pe care robotul va funcționa.

“Acesta este cheia pentru a asigura că roboții finali pot fi construiți în lumea reală”, spune Zhao.

Sute de mii de structuri

RoboGrammar ia regulile gramaticii grafice și proiectează sute de mii de structuri de roboți posibile, cu diverse aspecte.

“A fost destul de inspirator pentru noi să vedem varietatea de proiecte”, spune Zhao. “Acest lucru arată cu adevărat expresivitatea gramaticii”.

Cu toate acestea, nu toate proiectele sunt bune, și alegerea celor mai bune înseamnă că fiecare robot trebuie evaluat în funcție de mișcări și funcții.

“Până acum, acești roboți sunt doar structuri”, spune Zhao.

Echipa a dezvoltat un controler pentru fiecare robot prin intermediul unui algoritm numit Model Predictive Control, care prioritizează mișcarea rapidă înainte, și acesta este ceea ce avansează structurile.

“Forma și controlerul robotului sunt strâns legate, ceea ce înseamnă că trebuie să optimizăm un controler pentru fiecare robot în parte”, spune Zhao.

Cercetătorii utilizează apoi un algoritm de rețea neurală pentru a găsi roboți cu performanțe ridicate. Algoritmul eșantionează și evaluează diferite seturi de roboți și învață care proiecte funcționează pentru care sarcini.

Toate acestea se întâmplă fără intervenție umană.

“Această lucrare este o realizare deosebită în căutarea de 25 de ani de a proiecta automat morfologia și controlul roboților”, spune Hod Lipson, inginer mecanic și om de știință a computerului de la Universitatea Columbia. El nu a fost implicat în cercetare. “Ideea de a utiliza gramatici de formă a fost în jurul nostru pentru o perioadă, dar nicăieri această idee nu a fost executată atât de frumos ca în această lucrare. Odată ce putem face mașinile să proiecteze, să construiască și să programeze roboți în mod automat, toate pariurile sunt oferite”.

Conform lui Zhao, RoboGrammar este “un instrument pentru proiectanții de roboți pentru a extinde spațiul de structuri de roboți pe care se bazează”.

Echipa planifică acum să construiască și să testeze câțiva roboți în lumea reală, și Zhao spune că sistemul ar putea merge dincolo de traversarea terenurilor și în domenii precum lumea virtuală.

“Să zicem că într-un joc video ai vrea să generezi multe tipuri de roboți, fără a avea un artist care să creeze fiecare. RoboGrammar ar funcționa pentru asta aproape imediat”, spune Zhao.