Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy

Recommended Posts

Studenci z University of Southampton dowodzą, że do licznych zadań lepiej zaprzęgnąć całą grupę tanich robotów, z których każdy będzie wykonywał inną pracę. Stworzenie takich maszyn jest znacznie mniej kosztowne i skomplikowane, niż urządzeń wielofunkcyjnych.

Brytyjscy studenci podczas konferencji Alife XI zaprezentowali niezależne roboty, z których każdy kosztował zaledwie 24 funty. Maszyny potrafiły  się poruszać i komunikować za pomocą czujników na podczerwień. Podczas pokazu celem robotów było samodzielne podzielenie się zadaniami do wykonania. O tym, które zadanie robot wybrał, informowała zapalająca się lampka. Do wyboru były dwa zadania, symbolizowane przez kolor czerwony i zielony. Robotami nie zarządzało żadne centralne oprogramowanie. Po uruchomieniu maszyny zaczęły się poruszać i komunikować ze sobą, a po chwili 80% z nich wybrało zadanie czerwone, a 20% - zielone. Studenci postanowili zasymulować awarię niektórych maszyn i zabrali część z "zielonych" robotów. Okazało się, że w chwilę potem reszta urządzeń ponownie podzieliła się zadaniami w stosunku 80:20.

Klaus-Peter Zauner, który w Southampton University kieruje pracami nad stadami robotów, mówi, że eksperyment udowodnił, iż zastosowanie grupy prostych maszyn jest bardziej opłacalne, niż skonstruowanie jednej wielozadaniowej maszyny. Jeśli bowiem wyślemy roboty na Marsa, to w przypadku jednej maszyny, gdy dojdzie do awarii kilku podzespołów, zadanie nie zostanie wykonane. Grupa maszyn nadal będzie mogła doprowadzić je do końca nawet wówczas, gdy część z nich się zepsuje.

Podczas Alife XI pokazano też inne stado robotów, która powstała w ramach Shot. To wspólny projekt Wolnego Uniwersytetu z Brukseli i Instytutu Nauk Poznawczych i Technologii w Rzymie. Roboty z grupy Shot wyposażono w "dłonie". Poruszając się i spotykając, mogły samodzielnie zdecydować, z którym ze swoich pobratymców się przywitają. Ich twórcy podkreślają, że nie zaimplementowano im typowych algorytmów, określających, jak należy postąpić w danych warunkach. Maszyny wyposażono w mechanizmy wspomagające uczenie się, dzięki którym samodzielnie dostosowują się do sytuacji.

Stada robotów mogą zostać wykorzystane nie tylko w kosmosie. Na Ziemi przydadzą się podczas poszukiwania ofiar katastrof budowlanych. Ponadto można je będzie wykorzystać np. do budowy gigantycznych, liczących setki kilometrów kwadratowych, farm energii słonecznej położonych z dala od ludzkich osiedli.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Dość dziwne wnioski. Nie wierzę, że same zdecydowały dwukrotnie, by identycznie się podzielić w stosunku 80:20. Zdecydowanie za tym stał algorytm, który wagowo preferował wykonywanie czynności "czerwonej". A komunikujące się roboty zliczały swoich kumpli i wymuszały na nich dostosowanie się do optymalnego podziału. Więc nie one wybrały, a ich system.

To, że uszkodzenie się jednego urządzenia multifunkcyjnego zakończy się niepowodzeniem przedsięwzięcia jest oczywiste, ale w w/w opisie użytych było tylko więcej takich samych urządzeń wielofunkcyjnych (każde mogło pracować i jako "czerwone", i jako "zielone"), co w ogóle nie oznacza zmniejszenia kosztów i ekonomiczności (po prostu więcej identycznych urządzeń, takie klony). Poza tym jeśli to miało sugerować polepszenie zarządzania urządzeniami specjalizowanymi (a takie przecież będzie tańsze niz all-in-one), to jak niby one mogą zmienić swoją funkcję? Robot zacznie manipulatorem ze śrubokrętem wbijać gwoździe? Sęk w tym by nie było 100 drogich robotów mogących wszystko, bo to tylko multiplikacja obecnego rozwiązania, a np. 50 robotów z młotkiem i 50 robotów ze śrubokrętem - co i będzie tańsze i dopiero wtedy pozwoli dzielić się zadaniami (oczywiście młotek i śrubokręt to tylko abstrakcyjne przykłady). Posuwając się dalej - po co nam lodówka, która upiecze pizzę i odkurzy dywan. :)

Zatem przedstawiony eksperyment pokazywał wyższość zarządzania przydziałami pracy wielu urządzeń, a nie wyższość specjalizacji tanich robotów nad wielofunkcyjnymi.

Share this post


Link to post
Share on other sites
Guest Guardian

Kosmiczne zastosowania - ok. Ale nie chciałbym mieć takie stada do odkurzania :)

Share this post


Link to post
Share on other sites

Wnioski są jak najbardziej na miejscu. Przykład podpatrzony z przyrody. Pojedynczy termit ma odnóża do poruszania, szczęki do chwytania (ew. do obrony), proste narządy zmysłów (głównie opiera się na węchu, ma słaby wzrok), prosty, chemiczny sposób komunikacji i małą pamięć (głównie zaprogramowane komendy, czyli instynkt). Żaden termit nie dostaje polecenia od królowej, a wszystkie jakoś współpracują. I tworzą imponujące termitiery.

To samo mrówki. Potrafią żyć na pustyni, w bardzo niesprzyjających warunkach.

Jeśli jeszcze dorzucić specjalistów (żołnierzy-obrona, królowa-rozmnażanie, budowniczowie, zwiadowcy) i przełożyć na świat maszyn, otrzymamy niesamowite możliwości.

Gorąco polecam książkę Michaela Crichtona (to gość który popełnił Park Jurajski, Kulę, System i maczał palce w Ostrym Dyżurze) "Rój".

Share this post


Link to post
Share on other sites

Oczywiście, że w naturze jest podział na kasty, ale nie o to tutaj chodzi. Czy wyobrażasz sobie, żołnierza budującego termitierę albo walczącą królową w obronie gromady? Fakt, że robotnice także walczą gdy polegną wszyscy żołnierze, ale to tylko dlatego, że są one ewolucyjnie również wyposażone w małe szczęki (lecz szanse w walce z wrogimi żołnierzami mają nikłe - to tylko taka ostatnia linia obrony, przez poświęcenie). Natomiast eksperyment uwzlędniał identyczne urządzenia! To tak jakby była to symulacja tylko samych żołnierzy, a kolory stanowiły: czerwony (80%) - bronimy wejscia do termitiery i wnętrza, zielony (20%) - chronimy królową. W eksperymencie nie było żadnego podziału funkcyjnego (kasty, specjalizacja), był tylko podział zadań (co robimy). Zatem wnosek:

 

Studenci z University of Southampton dowodzą, że do licznych zadań lepiej zaprzęgnąć całą grupę tanich robotów, z których każdy będzie wykonywał inną pracę. Stworzenie takich maszyn jest znacznie mniej kosztowne i skomplikowane, niż urządzeń wielofunkcyjnych.

 

nie ma związku z wielufunkcyjnością.

Share this post


Link to post
Share on other sites

tak tak były wyposażone w rozum i dobrą wolę i bez algorytmu potrafiły się tak podzielić.. btw urządzenia wielofunkcyjne są zazwyczaj gorsze od 'jednozadaniowych urządzeń' ale to nie zmienia faktu, że przedstawiony eksperyment tego nie dowodzi..

Share this post


Link to post
Share on other sites

Nawet ewolucja na to wpadła, klecąc nasz mózg z modułów.

Ta sama teza mogłaby posłużyć do udowodnienia, że warto skomplikować pojedynczą, ale za to złożoną maszynę.

Share this post


Link to post
Share on other sites

nie ma związku z wielufunkcyjnością.

 

Jak najbardziej ma. Nawet w Twoim cytacie są uwzględnione "roboty, z których każdy będzie wykonywał inną pracę", co już świadczy o wielofunkcyjności. I nie chodzi o budowanie termitier. Taka grupa robotów zaprzęgnięta do celów badawczych byłaby w stanie zobaczyć znacznie więcej w krótszym czasie. Dostają zadania, np. badaj grunt, ustaw baterie słoneczne, ustawić antenę nadawczą, itd. Dzielą się. Jeśli urządzenia będą miały budowę modułową, to z samych siebie złożą w/w aparaty. Odpowiednio zaprogramowane mogą nawet wybudować schron korzystając z zasobów mineralnych i wbudowanego planu. To są proste komendy.

Przy urządzeniu wielofunkcyjnym nie ma pewności, że jak coś się zepsuje, awaria nie rozejdzie się na pozostałe podzespoły.

Ten eksperyment to tylko demonstracja tego co może być. Zabawa grupy studentów. Może naprawdę rozwinąć się w coś niezwykłego.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Ale te roboty z eksperymentu były takie same. Identyczne. Zatem dzieliły się zadaniami (pracami w granicach swojej czerwono-zielonej funkcjonalności), a nie funkcjami. Chodzi mi o wyposażenie urządzeń, o manipulatory, zestaw sensorów, interfejsy komunikacyjne. Przytoczony przez Ciebie robot do badania gruntu powinien mieć zgarniarkę gleby/pompę zasysającą, jakiś spektroskop i inne urządzenia. Nie musi mieć skomplikowanego manipulatora do ustawiania paneli słonecznych i precyzyjnej kamery by na bieżąco zweryfikować postępy pracy, czy wysięgników do transportu kontenerów lub do budowy. W żadnym razie nie zaprzeczam oczywistemu wnioskowi, jakim jest to, że 10 mniejszych robotów zwiadowczych czy budowniczych szybciej wykona przydzielone zadanie, ale nie zamienią się nim (jak robot wielofunkcyjny). Mogą jedynie zmienić obszar poszukiwań czy np. przełączyć się z malowania na nitowanie (chociaż już i to będzie wymagać odmiennych manipulatorów).

 

Za słownikiem języka polskiego:

 

wielozadaniowy

1. «mogący spełniać wiele zadań»

2. inform. «dający możliwość wykonania jednocześnie wielu zadań»

 

(zadania: przenieś paczki z punktu A do B, ustaw elementy konstrukcyjne, zespawaj, zanituj, pomaluj; przykład obecny: robot montujący konstrukcje samochodowe)

 

wielofunkcyjny «mający wiele zastosowań»

• wielofunkcyjność

 

(zastosowania: robot budowniczy, robot serwisowy, robot transportowy, robot do pracy w reaktorze, robot strażniczy)

 

Wiem, że się po części czepiam słówek, ale to zupełnie inne kategorie funkcjonalności. I eksperyment prezentował ładnie tylko podział zadań. Fajniejszy eksperyment byłby, jakby były jeszcze roboty np. z czerwono-niebieskimi lampkami i np. tylko z samymi zielonymi.

 

Jeśli zaś chodzi o budowę modułową to masz tutaj rację, mogły by mieć tylko specjalne przyłącza i wymieniać się manipulatorami (spawanie, składowanie, malowanie, nitowanie).

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Inżynierowie z amerykańsko-chińskiego zespołu zbudowali miękkiego robota z funkcjami neurobiomimetycznymi. Naukowcy twierdzą, że to pierwszy krok w kierunku bardziej złożonego sztucznego układu nerwowego.
      Prof. Cunjiang Yu z Uniwersytetu w Houston podkreśla, że dzięki temu w przyszłości powstaną protezy, które będą się bezpośrednio łączyć z nerwami obwodowymi w tkankach biologicznych, zapewniając sztucznym kończynom funkcje neurologiczne. Osiągnięcie autorów publikacji z pisma Science Advances przybliża też perspektywę miękkich robotów, które będą potrafiły myśleć i podejmować decyzje.
      Akademicy z ekipy Yu dodają, że ich odkrycia przydadzą się zarówno specjalistom z dziedziny neuroprotetyki, jak i obliczeń neuromorficznych (chodzi o przetwarzanie dużych ilości danych przy niewielkim zużyciu energii; a wszystko to za pomocą urządzeń naśladujących elektryczne działanie sieci nerwowych).
      Czerpiąc inspiracje z natury, naukowcy zaprojektowali tranzystory synaptyczne, czyli tranzystory działające podobnie do neuronów, które spełniają swoje funkcje nawet po rozciągnięciu o 50%.
      Podczas testów tranzystor umożliwiał np. powstanie potencjału postsynaptycznego pobudzającego czy zjawiska facylitacji (ang. paired-pulse facilitation, PPF), a także realizował funkcje pamięciowe.
      Koniec końców miękki robot został wyposażony w odkształcalną sztuczną skórę z gumy wrażliwej na nacisk i tranzystorów synaptycznych. Dzięki temu był w stanie "wyczuwać" interakcje ze środowiskiem zewnętrznym i odpowiednio na nie reagować.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Za kilka tygodni w Tokio ruszy kawiarnia, której pomysłodawcy wpadli na niezwykłą ideę jednoczesnego zatrudnienia osób z bardzo poważnym stopniem niepełnosprawności oraz robotów. W kawiarni mają pracować roboty, które będą kontrolowane zdalnie przez niepełnosprawnych przebywających we własnych domach.
      Androidy, wysokości mniej więcej 7-letniego dziecka, zostały wyposażone w kamery oraz mikrofony, dzięki czemu ich operatorzy zobaczą i usłyszą to, co dzieje się wokół. Pomysłodawcy mają nadzieję, że dzięki ich działaniom więcej firm zdecyduje się na zatrudnienie osób z ciężkimi niepełnosprawnościami, np. z chorobami prowadzącymi do zaniku mięśni.
      Wspomniane roboty OriHime-D. Ich operatorami będą osoby cierpiące np. na stwardnienie zanikowe boczne (choroba Lou Gehringa), tę samą chorobę, na którą cierpiał Stephen Hawking. Jeśli testy wypadną pomyślnie, to niewykluczone, że jeszcze przed Igrzyskami Olimpijskimi w Tokio w 2020 roku kawiarnia będzie na stałe zatrudniała roboty i niepełnosprawnych. Każdy powinien mieć prawo do pracy, mówi jeden z pomysłodawców, Masatane Muto, który sam cierpi na stwardnienie zanikowe boczne.
      Roboty OriHime-D mają 120 centymetrów wysokości i ważą około 20 kilogramów, będą pracowały w dzielnicy Akasaka od 26 listopada do 7 grudnia.
      Mniejsze wersje podobnych urządzeń sprzedaje około 70 japońskich firm. Są one wykorzystywane m.in. przez uczniów, którzy z jakichś powodów nie mogą chodzić do szkoły.
      Przedsiębiorstwem, które stoi za niezwykłą kawiarnią i które samo produkuje roboty, jest Ory Lab. Jego szef, Kentaro Yoshifuji, cierpiał w młodości na chorobę wywołaną stresem, przez co jako dziecko był izolowany od kolegów. Studiował robotykę na tokijskim Waseda University, chcąc opracować system porozumiewania się ludzi za pośrednictwem robotów.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Miliony ludzi na całym świecie z różnych powodów potrzebują pomocy w ubieraniu. Roboty mogłyby się sprawdzić przy tym zadaniu, na razie kłopotów przysparzają jednak skomplikowane ludzkie ciało i same ubrania. By sprostać zapotrzebowaniu, w Georgia Institute of Technology skonstruowano robota PR2, który w ciągu 1 dnia przeanalizował blisko 11 tys. symulacji ubierania człowieka i na tej podstawie "wyobraził sobie", co może czuć ubierana w szpitalną koszulę istota ludzka.
      Maszyna nie polega na wzroku, ale na dotyku oraz siłach generowanych i odbieranych podczas przesuwania ubrania przez dłoń, łokieć i ramię człowieka.
      Niektóre przeanalizowane symulacje ubierania przebiegały wzorcowo, inne były spektakularnymi porażkami - gdy koszula zahaczała się o dłoń lub łokieć, robot przykładał do ręki niebezpieczne siły.
      Na podstawie tych przykładów sieć neuronowa PR2 nauczyła się szacować siły przykładane do człowieka.
      Ludzie uczą się nowych umiejętności metodą prób i błędów. PR2 także daliśmy taką możliwość. Przeprowadzanie tysięcy prób na człowieku byłoby zarówno niebezpieczne, jak i żmudne. Za pomocą symulacji, w ciągu zaledwie jednego dnia, robot mógł się jednak swobodnie nauczyć, co człowiek czuje podczas ubierania - wyjaśnia doktorant Zackory Erickson.
      Robot nauczył się także przewidywać konsekwencje ubierania w różny sposób. Wie, że o ile pewne ruchy naprężają tkaninę, o tyle inne pozwalają przesunąć koszulę gładko wzdłuż ludzkiej ręki. Maszyna wykorzystuje te przewidywania, by wybrać ruchy, które pozwolą bezproblemowo ubrać rękę.
      Po nauce na symulacjach przyszedł czas na ubieranie prawdziwych ludzi. Ochotnicy siadali naprzeciw robota i patrzyli, jak podnosił on koszulę i zaczynał ją wkładać na ich rękę.
      Kluczem jest to, że robot zawsze myśli zawczasu. Pyta sam siebie, "czy jeśli włożę koszulę w ten sposób, na ramię człowieka zadziała większa, czy mniejsza siła? Co by się stało, gdybym to zrobił inaczej?" - opowiada prof. Charlie Kemp.
      Naukowcy manipulowali czasowaniem robota i pozwolili mu planować przyszłe ruchy na 1/5 s do przodu. Nie schodzili poniżej tego czasu, bo zwiększało to wskaźnik błędów. Na razie robot ubiera tylko jedną rękę. Cały proces zajmuje mu ok. 10 sekund.
       


      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Amazon kupi firmę Kiva Systems, producenta robotów obsługujących magazyny. Transakcja warta 775 milionów dolarów to największe przejęcie dokonane przez Amazona od 2009 roku, kiedy to koncern Bezosa kupił Zappos.
      Istniejąca od 10 lat Kiva produkuje roboty, które krążą po magazynie i przewożą niewielkie przenośne regały, transportując towary, które zostały zamówione przez klientów. Roboty podjeżdżają z nimi do stanowiska, w którym pracuje człowiek realizujący zamówienie. Pracownik zdejmuje z półki towar, skanuje go, by się upewnić, że zamówienie zostanie prawidłowo zrealizowane i pakuje. Roboty czekają zaś cierpliwe w kolejce z kolejnymi regałami.
      Roboty Kiva nie są tanie. Startowy zestaw kosztuje 1-2 milionów dolarów, a wyposażenie dużego magazynu, w którym zatrudnionych jest 1000 robotów to wydatek rzędu 15-20 milionów dolarów. Przygotowanie takiego magazynu trwa około 6 miesięcy. Tyle czasu potrzeba na jego zaplanowanie, przeprowadzenie symulacji i testów. Później konieczne jest odpowiednie przeszkolenie załogi.
      Jednak taki zautomatyzowany magazyn oznacza znaczne oszczędności czasu i pieniędzy, więc inwestycja szybko się zwraca.
       
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Amerykańskie Laboratorium Badawcze Marynarki Wojennej (Naval Research Laboratory) powołało zespół, którego celem jest stworzenie humanoidalnego strażaka. SAFFiR (Shipboard Autonomous Firefighting Robot - Pokładowy Robot Pożarniczy) będzie miał za zadanie walkę z pożarami na okrętach przyszłości.
      Samo zlokalizowanie pożaru na statku jest trudne, a walka z nim wiąże się z olbrzymim niebezpieczeństwem. Stąd pomysł na zaprzęgnięcie do tych zadań maszyn. Specjaliści zdecydowali, że powinny mieć one kształt człowieka, gdyż dzięki temu będzie im najłatwiej poruszać się po pomieszczeniach jednostek pływających, korzystać z wąskich przejść, korzystać ze schodów czy drabin.
      Robot zostanie wyposażony w zaawansowane czujniki umożliwiające nawigację, czujnik gazu, kamerę i kamerę stereo na podczerwień, która pozwoli na widzenie przez dym. Urządzenie musi być w stanie obsłużyć gaśnice i rzucać specjalne granaty zawierające środek gaśniczy. Założono, że będzie wyposażony w akumulator, który zapewni mu energię na 30 minut walki z ogniem.
      SAFFiR będzie korzystał z algorytmów umożliwiających interakcję z ludźmi, podejmowanie decyzji i działanie jak członek zespołu. Ma rozumieć mowę i gesty oraz rozpoznać, na czym skupiona jest uwaga dowódcy zespołu gaśniczego.
      Pierwsze próby urządzenia mają zostać przeprowadzone we wrześniu 2013 roku. Weźmie on udział w ćwiczeniach na pokładzie pamiętającego II wojnę światową okrętu desantowego USS Shadwell, który służy do ćwiczeń pożarowych na statkach.
      W projekcie budowy robota biorą też udział Virginia Tech i University of Pennsylvania.
×
×
  • Create New...