Робототехніка та фізичний ШІ

Чи безпечні роботизовані системи з ногами на робочому місці?

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Нове дослідження свідчить про те, що ще може бути довго до того, як ми зможемо безпечно взаємодіяти з роботизованими системами з ногами в реальному світі.

Нещодавнє дослідження опубліковане на 2022 IEEE/RSJ Міжнародній конференції з інтелектуальних роботів і систем (IROS) пролили світло на проблему тестування та характеристики безпеки роботизованих систем з ногами. Під керівництвом команди дослідників з Університету штату Огайо дослідження зосереджується на цих типах машин, які використовують механічні кінцівки замість коліс для руху. Результати дослідження показують, що поточні моделі роботизованих систем з ногами не завжди поводяться передбачувано в реальних сценаріях, що робить складним передбачити їх успіх або невдачу в завданнях, які включають рух.

Системи, що суперечать інтуїції та складні системи

Боуен Венг – аспірант кафедри електротехніки та інформатики в Університеті штату Огайо.

“Наша робота показує, що ці роботизовані системи складні та, що ще важливіше, суперечать інтуїції”, – сказав Боуен. “Це означає, що ви не можете покладатися на здатність робота знати, як реагувати в певних ситуаціях, тому повнота тестування стає ще важливішою.”

Наукове співтовариство вимагає універсальних правил тестування безпеки для мобільних роботів, оскільки вони все частіше виконують більш складні завдання. Інтеграція роботів та штучного інтелекту в нашу повсякденну життя підкреслює необхідність стандартизованих заходів безпеки. Роботизовані системи з ногами, зокрема, становлять значний ризик для безпеки, оскільки вони часто виготовлені з металу та можуть розвивати швидкість до 20 миль на годину. Коли вони працюють в реальних умовах поряд з людьми, непередбачуваність цих умов ще більше підкреслює необхідність суворих правил безпеки.

“Тестування – це фактично оцінка ризику, і нашою метою є дослідження того, який ризик зараз представляють робототехніка для користувачів або клієнтів під час роботи”, – говорить Венг.

Венг зазначає, що хоча зараз існують деякі правила безпеки для розгортання роботизованих систем з ногами, все ще немає загальної згоди щодо тестування їх на полі.

Розробка нового框架у для тестування роботизованих систем з ногами

Дослідження є першим, яке розробило дані-орієнтований, сценарій-орієнтований框架 тестування безпеки для роботизованих систем з ногами.

“У майбутньому ці роботизовані системи можуть мати можливість жити поряд з людьми, і, ймовірно, будуть спільно вироблені кількома міжнародними сторонами”, – говорить Венг. “Отже, наявність правил безпеки та тестування дуже важлива для успіху цього типу продукції.”

Дослідження використовує алгоритми машинного навчання на основі вибірки для визначення того, як симульовані роботизовані системи можуть вийти з ладу під час реальних тестів. Воно було частково під впливом досвіду Венга як дослідника безпеки транспортних засобів у Центрі досліджень транспорту, який є партнером Національної адміністрації безпеки дорожнього руху.

Команда оцінила набір умов, які забезпечують стабільність роботизованої системи при навігації в новому середовищі, що вважається одним з критичних факторів визначення її загальної безпеки. Використовуючи алгоритми, отримані з попередніх експериментів з робототехнікою, команда розробила кілька сценаріїв для симуляції роботизованих систем.

Одне випробування було спрямовано на вивчення здатності роботизованої системи рухатися під час виконання завдань на різних швидкостях, таких як рух у зворотному напрямку або кроки на місці. У іншому випробуванні дослідники перевірили стабільність роботизованої системи, коли її штовхали з достатньою силою, щоб змінити її напрям.

Результати показали, що одна роботизована система не змогла зберегти рівновагу у 3 з 10 випробувань, коли її просили збільшити швидкість руху. Однак інша роботизована система змогла залишитися на ногах у 100 випробувань, коли її штовхали з лівого боку, але впала у 5 з 10 випробувань, коли така ж сила була застосована до її правого боку.

Хоча це може зайняти деякий час,.framework дослідників має потенціал для підтримки комерційного розгортання роботизованих систем з ногами та надання стандарту безпеки для роботизованих систем з різними структурами та властивостями. Венг зазначив, що це займе деякий час, перш ніж цей框架 буде реалізований.

“Ми вважаємо, що цей дані-орієнтований підхід допоможе створити необ’єктивний, більш ефективний спосіб спостереження за роботизованими системами в умовах тестового середовища”, – говорить Венг. “То, до чого ми прагнемо, не є негайним, а для дослідників в майбутньому”.

Алекс Макфарленд - журналіст та письменник з питань штучного інтелекту, який досліджує останні розробки в галузі штучного інтелекту. Він співпрацював з численними стартапами та виданнями з штучного інтелекту у світі.