LOGISTIKA UURIMINE
Autorid: Jay Huang, PhD, Dien Wang, PhD, ja Weibin Liang, PhD
Foto: Unitree
Humanoidrobotid, robotite ülim vorm, millest inimkond on ammu unistanud, näivad olevat reaalsuseks saamas. Avalikkuse huvi on kasvanud ning ülemaailmsed tehnoloogiagigandid väljendavad üha suuremat entusiasmi. Siiski on tööstus endiselt prototüübi staadiumis.
Inimese anatoomiast inspireeritud humanoidrobotite tähtsaimad elemendid on aju, mis planeerib ülesandeid ja liikumist, väikeaju, mis hoiab tasakaalu ja sujuvat liikumist, ning keha, mis tajub ja viib ülesandeid ellu. Nende robotite peamisteks väljakutseteks on kukkumiste vältimine ja intelligentsuse suurendamine üldiste ülesannete täitmiseks.
Tehisintellekt (AI) on siin mängumuutja. Uuemad tehisarutehnikad (nt tugevdatud ja imiteeriv õppimine, suured keelemudelid) sillutavad teed humanoidrobotite lootustandvasse tulevikku. Tänu väikeajule suudavad robotid õppida, kuidas hoida tasakaalu, tõrjuda häireid, sooritada keerulisi liigutusi virtuaalsetes maailmades ja seejärel kanda need oskused üle reaalsesse maailma. Tehisintellekti täiustatud väikeaju näitab märkimisväärseid edusamme robotite stabiilsuse ja kohanemisvõime osas, mis olid varem suured takistused. Kuigi väikeaju on elutähtis, on aju humanoidrobotite jaoks veelgi olulisem. Lähitulevikus on tugevdav ja imiteeriv õppimine õpirakenduste vallas väga paljulubav. Suure mudeli algusest lõpuni lahendus on ahvatlev, kuid selle praktiline rakendamine lähitulevikus on endiselt keeruline. Inimese kaugtöö (kus inimene juhib robotit eemalt) paistab silma koolitusandmete kogumise praktilise lähenemisena. See võiks olla varuplaaniks, kui robotaju ei ole keskpikas plaanis hästi kvalifitseeritud.
Enne tehisintellekti kasutuselevõttu selles valdkonnas kukkusid androidid kergesti ümber
Mis puudutab humanoidroboteid arendavaid ettevõtteid ja nende viimaseid edusamme, siis Unitree on keha ja väikeaju arendamisel esirinnas. Ettevõte on keskendunud eelkõige neljajalgsetele robotitele ja on sujuvalt üle läinud ka kahejalgsete masinate valdkonda. Selle humanoidrobot näitas üles erakordset liikumisvõimet. Teisalt on Google DeepMind robotite aju arendamisel kaugele jõudnud. Ettevõte uurib mitmesuguseid generatiivse tehisintellekti tehnikaid, mis ulatuvad kaugemale traditsioonilistest suurtest mudelitest, ning selle uurimistöö aluseks on olnud lihtsustatud humanoidrobot.
Humanoidrobotite kolm kõige olulisemat elementi on aju, väikeaju ja keha (sealhulgas silmad, kõrvad, nahk, lihased ja luud). Nende kolme osa peamised väljakutsed on suhteliselt sõltumatud ja neid saab paralleelselt paremaks muuta.
Foto: Unitree
Väikeaju
Nagu inimestelgi, mängib humanoidroboti väikeaju olulist rolli liigeste liigutuste koordineerimisel, et säilitada tasakaal ja tagada sujuv liikumine. Nende robotite jaoks kujutas stabiilselt kõndimine minevikus märkimisväärset takistust. Enne tehisintellekti kasutuselevõttu selles valdkonnas kukkusid androidid kergesti ümber, mistõttu oli vaja kasutada turvakaableid, et hapraid masinaid kaitsta.
Mõned osalejad on rakendanud suhteliselt täiustatud juhtimismeetodeid, nt kogu keha hõlmavat juhtimist ja mudelprognoositavat juhtimist, mis on näidanud demonstratsioonidel muljetavaldavaid tulemusi. Humanoidrobotid ei ole siiski kvalifitseeritud tulema tõhusalt toime ettearvamatute keskkonnamuutustega. Need masinad vajavad konkreetseteks liikumisviisideks või ülesanneteks edasist optimeerimist, kusjuures väikeaju kujutab endast selles valdkonnas püsivat väljakutset.
Õnneks võib tehisintellekt (st kinnistav õppimine) koos võimsate simulatsioonitehnikatega olla tänapäeval mängumuutja. Kinnistav õppimine on katse-eksituse protsess: robotid võivad õppida käitumist korduva suhtlemise kaudu ümbritseva keskkonnaga. Insenerid ütlevad neid masinaid programmeerides, „mida teha“, mitte „kuidas teha“, ja need leiavad siis ise võimalusi ülesannete täitmiseks.
3D nägemine LiDARi või sügavuskaamerate abil, osavad käed ja jõu/taktiline tajumine on humanoidide töö tagamiseks üliolulised
Nende liigutuste peenhäälestamiseks on vaja toetust simulatsioonist, mis on virtuaalne keskkond robotitele, mis aitab õppida liikumist ja ülesandeid. Virtuaalses simulatsioonis omandatud liikumist, oskusi ja teadmisi saab hiljem üle kanda reaalsesse maailma simulatsioonist reaalsusesse (Sim2Real) raamistike kaudu. Ebaõnnestumised on algstaadiumis paratamatud, kuid lõpuks võivad need aidata leida tee eduni.
Kuigi tulevik paistab paljutõotav, on simulatsioonikeskkondadel ja Sim2Realil tehnilisi komistuskive. Nende keeruliste ja detailsete platvormide eesmärk on täpselt jäljendada füüsikalisi nähtusi, sealhulgas jäiga keha dünaamikat, kokkupõrkeid, hõõrdumist ja deformatsioone, et luua realistlik virtuaalne maailm.
Boston Dynamics saavutas oma neljajalgse roboti kukkumissageduse märkimisväärse vähenemise ühele korrale 50 km kohta. Kahejalgsete masinate puhul on see arv palju suurem. Seetõttu tuleks vaatamata selles valdkonnas tehtud edusammudele humanoidrobotite stabiilsust ja usaldusväärsust veelgi lihvida, enne kui need saab tööstuses laialdaselt kasutusele võtta.
Tesla Optimus Gen-2 humanoidrobot Teslalt
Avaldatud CC BY 3.0 Unported litsentsi alusel
Aju
Teadlased uurivad endiselt, kuidas muuta robotid piisavalt intelligentseks, et täita üldisi ülesandeid. Sektor püüab lahendada lähiaja probleeme kinnistamise ja imitatsiooniõppe abil. Pikemas perspektiivis loodab see võtta kasutusele mitu suurt mudelit ja integreeritud terviklikku suurt mudelit.
Lisaks robotite liikumisvõime suurendamisele saab kinnistavat õppimist kasutada ka konkreetsete ülesannete jaoks treenimiseks. Kuid selle kasutamine kõigi üldiste tegevuste katmiseks muudab treeningaja liiga pikaks. Praktilisem lähenemisviis hõlmab imitatsiooniõppe integreerimist, kus inimene demonstreerib teleoperatsiooni abil ülesandeid ja robot käsitleb inimese käitumist optimeeritud lahendusena.
Google DeepMindi meeskond tegi ettepaneku võtta kasutusele mitu suurt mudelit, et käsitleda tajumise, planeerimise ja tegutsemise funktsioone. Meeskond võttis kasutusele ka integreeritud nägemise-keele-tegevuse mudeli Robotic Transformer 2 (RT-2), mis tegeleb kõigi kolme põhifunktsiooniga. See näitas, et RT-2 suudab täita üldisi ülesandeid, mis nõuavad mõtlemist, sümbolite mõistmist ja inimeste äratundmist. Näiteks ülesanne „pane maasikas õigesse kaussi“ nõuab, et robot ei mõistaks mitte ainult, mis on maasikas ja kauss, vaid ka seda, et ta mõistaks, et maasikas tuleks kokku panna sarnaste puuviljadega.
Keha
Lisaks silmapaistvatele komponentidele nagu mootorid ja reduktorid, usume, et humanoidi jõudluse seisukohalt on üliolulised ka järgmised elemendid: 3D nägemine, kasutades LiDAR- või sügavuskaameraid, osavaid käsi ja jõu/taktilist tajumist. Eeldame, et need elemendid on täiustatud humanoidsete robotite optimaalseks funktsioneerimiseks hädavajalikud.
Humanoidrobotite uued suundumused ja väljakutsed
| Peamised humanoidrobotite moodulid | Tehnoloogilised suundumused | Peamised väljakutsed |
|---|---|---|
| Aju Ülesannete ja liikumise planeerimine |
|
|
| Väikeaju Liigeste liikumise koordineerimine |
|
|
| Keha Keskkonna tajumine + liikumise sooritamine |
|
|
Allikas: Hiina Teaduste Akadeemia, Beijing Humanoid Robot Innovation Center, Tsinghua Ülikool, Bernsteini analüüs
*Sim2Real, st simulatsioonist tegelikkusesse, viitab liikumise, oskuste või teadmiste ülekandmisele virtuaalsest simulatsioonist tegelikku maailma.
Mõju tööstusele
Praegusel „robotite renessansi“ ajastul on tehisintellekt tavaliselt integreeritud nägemisseadmetesse, et lahendada asukoha määramise, tuvastamise ja kontrollimisega seotud ülesandeid. Siiski puudub tööstusrobotitel endiselt arenenud intelligentsus. Uuemad tehisarutehnoloogiad (kinnistav ja imiteeriv õppimine, suured keelemudelid jne) võivad teha selles valdkonnas revolutsiooni.
Teadlased on näidanud, et tehisintellekti ja tööstusrobotite ühendamine on teostatav sellistes aspektides nagu tööstusrobotite liikumistrajektooride ja täitmisaja optimeerimine, isegenereeruvad strateegiad keeruliste stsenaariumide käsitlemiseks ja robotite programmeerimisprotsesside lihtsustamine. Arvestades tööstuslike robotite ökosüsteemi kasvavat küpsust, eeldame, et uuemad tehisarulahendused on lähitulevikus nende masinate edasise kasutuselevõtu vedajaks.
UURINGU AUTORID:
Jay Huang, Ph.D, Dien Wang, Ph.D ja Weibin Liang, Ph.D, Société Générale Groupi kuuluva Sanford C. Bernstein (Hong Kong) Limited analüütikud.
Originaalväljaanne:
Huang, Jay, Wang, Dien, Liang, Weibin. 2024. „Global Automation: The Humanoid Primer“. Bernstein Société Générale Group.
Pange tähele, et see artikkel on koostatud ainult institutsionaalsetele ja professionaalsetele investoritele ning ei ole mõeldud jae- või erainvestoritele. Veebilehelt www.bernsteinresearch.com leiate olulised teadaanded.