Przełom w robotyce: system głębokiego uczenia steruje miękkimi robotami
Tradycyjne roboty przemysłowe, choć niezawodne w stabilnych środowiskach, charakteryzują się sztywnością i ograniczonymi zdolnościami adaptacyjnymi. W przeciwieństwie do nich, roboty miękkie, inspirowane budową biologiczną, znacznie lepiej radzą sobie w niefortunnych warunkach i na trudnym terenie, oferując możliwość operowania w miejscach, które dla sztywnych maszyn są niedostępne. Dotychczas jednak, ich sterowanie wymagało skomplikowanych i kosztownych systemów.
Przełom w tej dziedzinie, opublikowany w prestiżowym czasopiśmie „Nature”, stanowi rezultat pracy zespołu badaczy z MIT. Stworzyli oni nowy system sterowania, oparty na głębokim uczeniu, który pozwala miękkim, bioinspirowanym robotom na naukę i wykonywanie poleceń, wykorzystując wyłącznie obraz z pojedynczej kamery. To rozwiązanie eliminuje potrzebę stosowania rozbudowanych czujników czy niestandardowych modeli, znacząco obniżając złożoność i koszty.
System opiera się na treningu głębokiej sieci neuronowej, która analizowała od dwóch do trzech godzin nagrań wideo z wielu kamer, przedstawiających różne roboty wykonujące losowe polecenia. Dzięki temu sieć nauczyła się rekonstruować zarówno kształt, jak i zakres ruchomości robota na podstawie zaledwie jednego obrazu. Ta metoda stanowi zasadniczą zmianę w porównaniu do wcześniejszych podejść, które wymagały specjalistycznego dostosowania i drogich systemów śledzenia ruchu. Niedostępność uniwersalnego systemu sterowania ograniczała zastosowania miękkich robotów i spowalniała rozwój.
Nowa technologia, osiągająca imponującą precyzję – błąd przegubów poniżej 3 stopni i błąd końcówek palców poniżej 4 mm – umożliwia zastosowania w ramach wielu typów robotów. Wskazuje to na ewolucję od programowania robotów w kierunku ich uczenia. Zamiast obszernego inżynieryjnego przygotowywania i skomplikowanego kodowania, przyszłość robotyki może polegać na demonstracji zadań, które roboty samodzielnie opanują.
Należy jednak mieć na uwadze, że system oparty wyłącznie na wizji może mieć ograniczenia w zadaniach wymagających precyzyjnego dotyku i manipulacji. Jego wydajność może również ulec pogorszeniu w warunkach niewystarczających wskazówek wizualnych. Badacze sugerują, że integracja czujników dotykowych i innych sensorów mogłaby rozszerzyć możliwości robotów o bardziej złożone zadania. Otwiera to również perspektywę automatyzacji sterowania szerszej gamy robotów, w tym tych z minimalną lub żadną liczbą wbudowanych czujników, co niewątpliwie wpłynie na rozwój sektora.
