Эра роботов и большие вызовы на пути к человеческой жизни

Роботы и физический интеллект вступают в период расцвета. Большие возможности сопровождаются большими вызовами, заставляя учёных искать решения «сложных» проблем в эпоху роботов.

В то время как мир становится свидетелем бурного развития автоматизации, робототехники и искусственного интеллекта (ИИ), сенсорные технологии и интеллектуальные интерактивные системы становятся основой промышленности, сферы услуг и здравоохранения . Эти инновации не только повышают производительность и оптимизируют затраты, но и открывают новые подходы к улучшению качества жизни и продвижению к устойчивому развитию.

Это содержание доклада на семинаре «Роботы и интеллектуальная автоматизация», организованном VinFuture Foundation утром 4 декабря в Ханое .

В ходе обсуждения обсуждались многие важные аспекты робототехники: гуманоидные роботы с возможностями социального взаимодействия, коллаборативные роботы в сфере услуг и медицины, реабилитационные роботизированные системы, а также актуальные вопросы безопасности ИИ и этики технологий. Эти вопросы отражают тенденцию развития робототехники в сторону гуманизма, безопасности и устойчивого развития.

Мягкие материалы: основа гибких роботов

На семинаре профессор Курт Кремер, почётный директор Института исследований полимеров Общества Макса Планка (Германия), подчеркнул, что мягкие материалы открывают новые горизонты для робототехники благодаря своей гибкости, простоте изготовления и экологичности. Полимеры, широко используемые благодаря своей дешевизне, распространённости и возможности регулирования твёрдости, развиваются в направлении повышения несущей способности и более эффективной биодеградации.

По его словам, главное заключается в том, что это «умные» материалы, способные расширяться или менять форму под воздействием таких факторов, как температура, pH, давление или изменения окружающей среды. Благодаря своей чувствительности и быстрой реакции они могут управлять клапанами, создавать механические силы или превращаться в высокотехнологичные роботизированные компоненты.

Профессор Курт Кремер — почётный директор Института исследований полимеров Общества Макса Планка (Германия). (Фото: Минь Сон/Vietnam+)

Когда полимеры объединяются в сложные структуры, такие как гели или «щетки», материалы могут выполнять сложные механические задачи, помогая создавать мягкие приводы, которые позволят роботам выполнять более мягкий и точный захват.

Многие полимеры также обладают высокой проводимостью или диэлектрическими свойствами, что открывает возможности для органической электроники. Хотя они не могут конкурировать с кремнием по скорости, они дешевле, проще в производстве, не требуют редкоземельных элементов и нашли применение в органических светодиодах (OLED), складных телефонах и органических солнечных панелях.

Профессор Кремер считает, что, сочетая все три элемента: мягкость, отзывчивость и электронные свойства, органические материалы могут развиться до «нейроморфной» формы, имитирующей адаптацию нервной системы. Это считается основой для будущих поколений роботов, которые будут гибкими, безопасными и экономичными.

С точки зрения практического применения профессор Хо Ён Ким (Сеульский национальный университет, Корея) отметил, что роботы сталкиваются с большими трудностями при работе с мягкими материалами — группой материалов, которые встречаются повсюду: от одежды, продуктов питания, пластиковых пакетов, электрических проводов до медицинских принадлежностей.

Традиционные роботы оптимизированы для работы с жёсткими объектами, сохраняющими форму. Но мягкие материалы совершенно иные, сказал он. Например, когда робот держит футболку, простое изменение точки захвата меняет форму рубашки, её поверхность может сгибаться и морщиться, создавая бесчисленное множество сложных параметров.

Профессор Хо Ён Ким из Сеульского национального университета, Южная Корея. (Фото: Мин Сон/Vietnam+)

То, что люди могут делать за считанные секунды, например, закатывать рукава или складывать бельё, для роботов — серьёзная проблема. По его словам, в этом и заключается парадокс современного искусственного интеллекта: он может решать уравнения и запоминать огромные объёмы данных, но испытывает трудности с выполнением базовых домашних задач.

В ходе своего исследования его команда разработала систему захватов с использованием эластичных мембран, которая позволяет стабильно поднимать отдельные ткани, поднимая даже мягкие биологические объекты, например, апельсиновую корку.

На основе этой технологии исследовательская группа создала машину, которая выполняет этап нумерации — важный этап, который ранее был доступен только человеку. Машина может повторять эту операцию много раз, не допуская ошибок.

По его словам, чтобы решить проблему мягких материалов, роботам необходимо преодолеть четыре препятствия: способность точно определять состояние материалов; наличие достаточно чувствительной механической руки; гибкая система управления, способная к постоянным изменениям; и способность к расширению для массового производства. Он заключил, что обработка мягких материалов — это «дверь» для роботов, позволяющая им по-настоящему войти в жизнь и производство.

Требования к гуманоидным роботам и физическому интеллекту

Профессор Тан Яп Пэн, президент VinUni, отметил, что человекоподобные роботы становятся всё более популярными, поскольку они легко функционируют в человеческой среде. Прогнозируется, что к 2050 году в мире может быть не менее миллиарда роботов, живущих и работающих вместе с людьми.

Основная проблема заключается в том, что современные роботы в основном запрограммированы на выполнение одной задачи. Чтобы перейти к многозадачным роботам, технология должна учиться на больших языковых моделях: роботы должны обучаться на больших объёмах видеоданных, чтобы развить способность понимать физический мир.

Профессор Тан Яп Пэн – директор ВинУниверситета. (Фото: Мин Сон/Вьетнам+)

Но переход от языка к видению и действию — долгий путь. Роботам необходимо наблюдать, рассуждать и получать инструкции — навыки, которые остаются открытыми.

Профессор Тан Яп Пэн также привёл примеры таких моделей, как «Физический интеллект нулевого типа», которые позволяют роботам получать изображения, видео и голосовые данные и выполнять различные действия по управлению роботом. Однако для выполнения сложных задач, таких как складывание одежды или стирка, роботам всё ещё требуется тонкая настройка и предоставление экспертных данных.

По словам профессора Тана, самым большим ограничением является то, что у роботов иная память, чем у людей. Поэтому его команда предложила хранить «фрагменты памяти» из демонстраций экспертов, что позволит роботам искать и использовать схожий опыт при столкновении с новыми задачами. Такой подход снижает количество ошибок и повышает способность выполнять длительные задачи.

При этом роботы должны решать задачи, связанные с энергопотреблением, ловкостью рук, самодиагностикой, безопасностью эксплуатации и соблюдением этических норм. По словам профессора, всё это — серьёзные проблемы, которые необходимо решить в ближайшие 30–50 лет.

Доктор Нгуен Чунг Куан, доцент кафедры авиационной и астронавтической инженерии Университета Южной Калифорнии (USC) и главный научный сотрудник (CSO) VinMotion. (Фото: Минь Сон/Vietnam+)

С промышленной точки зрения, доктор Нгуен Чунг Куан, доцент кафедры авиационной и аэрокосмической техники Университета Южной Калифорнии (USC) и главный научный сотрудник (CSO) компании VinMotion, отметил, что при переходе от цифрового ИИ к физическому интеллекту данные становятся самым дефицитным фактором. Мир активно переходит к универсальным роботам, поскольку они обладают способностью действовать, чего не может сделать чисто цифровой ИИ.

Многие прогнозы показывают, что рынок человекоподобных роботов и физического интеллекта может достичь 10 000 миллиардов долларов США в течение следующих 10 лет, учитывая нехватку рабочей силы во многих странах.

Однако, по словам доктора Куана, физический интеллект сталкивается с «порочным кругом курицы и яйца»: хороший ИИ требует реальных данных; реальные данные требуют работы роботов; а роботам, которые работают эффективно, нужен сильный ИИ.

«VinMotion подходит к модели «человек в контуре управления», внедряя роботов в реальную среду, позволяя людям контролировать, поддерживать и реагировать, когда роботы сталкиваются со сложными ситуациями. Эта модель обеспечивает безопасность и помогает ИИ быстрее обучаться, создавая платформу для масштабирования», — сказал г-н Куан.

По его словам, для создания гуманоидных роботов необходимы три фактора: качественное оборудование, качественное программное обеспечение/ИИ и безопасная система развёртывания. Вьетнам — одна из стран, способных удовлетворить все три фактора одновременно.

(Вьетнам+)

Источник: https://www.vietnamplus.vn/ky-nguyen-robot-va-thach-thuc-lon-tren-hanh-trinh-buoc-vao-doi-song-con-nguoi-post1080970.vnp