Η ικανότητα των ρομπότ να μιμούνται την ανθρώπινη κίνηση αποτελεί εδώ και δεκαετίες ένα από τα πιο απαιτητικά πεδία έρευνας στη μηχανική. Ενώ οι μηχανές υπερέχουν σε επαναλαμβανόμενες εργασίες ακριβείας, συχνά «σκοντάφτουν» όταν καλούνται να διαχειριστούν αντικείμενα με διαφορετικά φυσικά χαρακτηριστικά από αυτά που έχουν προγραμματιστεί να αναγνωρίζουν.
Μια νέα έρευνα που δημοσιεύθηκε πρόσφατα στο έγκριτο επιστημονικό περιοδικό IEEE Transactions on Industrial Electronics έρχεται να δώσει μια καινοτόμα λύση σε αυτό το πρόβλημα, προτείνοντας μια μέθοδο που επιτρέπει στα ρομπότ να προσαρμόζονται σε μεταβαλλόμενα περιβάλλοντα με εντυπωσιακή ακρίβεια και οικονομία πόρων.
Το εμπόδιο της προσαρμοστικότητας
Τα Συστήματα Αναπαραγωγής Κίνησης (Motion Reproduction Systems - MRS) αποτελούν τη βασική τεχνολογία μέσω της οποίας μεταφέρονται οι δεξιότητες ενός ανθρώπου χειριστή σε ένα ρομπότ. Η διαδικασία αυτή είναι κρίσιμη για βιομηχανικές εφαρμογές, όπου η λεπτότητα και η αίσθηση του ανθρώπινου χεριού είναι αναντικατάστατες. Ωστόσο, η παραδοσιακή προσέγγιση αντιμετωπίζει σημαντικούς περιορισμούς.
Όταν ένα ρομπότ μαθαίνει μια κίνηση, τη συνδέει με συγκεκριμένες συνθήκες. Αν το αντικείμενο που καλείται να χειριστεί αλλάξει ελαφρώς – για παράδειγμα, αν είναι πιο σκληρό ή πιο μαλακό από το αρχικό – το σύστημα συχνά αποτυγχάνει. Οι μέχρι τώρα λύσεις προσπαθούσαν να γεφυρώσουν αυτό το χάσμα χρησιμοποιώντας «γραμμική παρεμβολή» για να εκτιμήσουν την ανθρώπινη ακαμψία (stiffness), δηλαδή τον τρόπο που σφίγγουμε ή χαλαρώνουμε τους μύες μας ανάλογα με την αντίσταση του αντικειμένου. Δυστυχώς, η ανθρώπινη κίνηση είναι φύσει μη γραμμική και πολύπλοκη, με αποτέλεσμα οι παλαιότερες μέθοδοι να παράγουν κινήσεις που φαντάζουν μηχανικές και αδόκιμες σε νέες συνθήκες.
Η καινοτομία της μη γραμμικής προσέγγισης
Η νέα μελέτη εισάγει μια ριζοσπαστική αλλαγή στον τρόπο που τα ρομπότ αντιλαμβάνονται την αλληλεπίδραση με το περιβάλλον. Οι ερευνητές ανέπτυξαν ένα σύστημα που χρησιμοποιεί τη λεγόμενη «Παλινδρόμηση Διαδικασίας Gauss» (Gaussian Process Regression - GPR). Πρόκειται για μια στατιστική μέθοδο που επιτρέπει στο ρομπότ να χαρτογραφεί τη σχέση μεταξύ της σκληρότητας του περιβάλλοντος και των παραμέτρων της κίνησης (θέση, ταχύτητα, δύναμη) με μη γραμμικό τρόπο.
Σε απλά ελληνικά, αντί το ρομπότ να προσπαθεί να μαντέψει τη σωστή κίνηση τραβώντας μια νοητή ευθεία γραμμή ανάμεσα σε δύο γνωστά σημεία, πλέον μπορεί να δημιουργεί μια καμπύλη που προσομοιάζει πολύ πιστά τη φυσική ανθρώπινη συμπεριφορά. Αυτό επιτρέπει στο σύστημα να παράγει κινήσεις που είναι ρευστές και προσαρμοστικές, ακόμα και όταν έρχεται αντιμέτωπο με αντικείμενα που δεν έχει «ξαναδεί» ή «ξαναγγίξει».
Οικονομία δεδομένων: Το μεγάλο πλεονέκτημα
Ένα από τα πιο ενδιαφέροντα ευρήματα της έρευνας είναι η αποδοτικότητα της νέας μεθόδου. Στην εποχή της Μηχανικής Μάθησης (Machine Learning), έχουμε συνηθίσει να ακούμε για μοντέλα που απαιτούν τεράστιους όγκους δεδομένων για να εκπαιδευτούν σωστά. Η συλλογή αυτών των δεδομένων είναι χρονοβόρα και δαπανηρή, ειδικά όταν απαιτείται η καταγραφή ανθρώπινων κινήσεων υψηλής ακρίβειας.
Η προτεινόμενη μέθοδος GPR ξεχωρίζει ακριβώς επειδή λειτουργεί αποτελεσματικά με μικρό αριθμό δεδομένων. Οι πειραματικές δοκιμές έδειξαν ότι το σύστημα μπορεί να αναπαράγει πολύπλοκες εργασίες με μεγάλη πιστότητα, μειώνοντας δραματικά το σφάλμα μεταξύ της επιθυμητής ανθρώπινης κίνησης και της τελικής ρομποτικής εκτέλεσης, χωρίς την ανάγκη για τα «βαριά» datasets που απαιτούν οι παραδοσιακές τεχνικές βαθιάς μάθησης.
Προοπτικές για τη Βιομηχανία 4.0
Η σημασία αυτής της εξέλιξης για τη βιομηχανία είναι προφανής. Φανταστείτε γραμμές παραγωγής όπου τα ρομπότ δεν χρειάζεται να επαναπρογραμματίζονται κάθε φορά που αλλάζει ελαφρώς το υλικό συσκευασίας ή η υφή ενός εξαρτήματος. Η δυνατότητα των μηχανών να προσαρμόζουν την «ακαμψία» τους – το πόσο δυνατά ή απαλά χειρίζονται κάτι – σε πραγματικό χρόνο, ανοίγει το δρόμο για πιο ευέλικτα συστήματα αυτοματισμού.
Επιπλέον, η τεχνολογία αυτή θα μπορούσε να βρει εφαρμογές πέρα από τα εργοστάσια, σε τομείς όπως η τηλε-ρομποτική ιατρική ή η οικιακή βοήθεια, όπου η ποικιλομορφία των αντικειμένων και η ανάγκη για λεπτούς χειρισμούς είναι καθημερινότητα.
Συνοψίζοντας, η έρευνα αυτή αποδεικνύει ότι η εξέλιξη της ρομποτικής δεν εξαρτάται αποκλειστικά από την αύξηση της υπολογιστικής ισχύος ή τον όγκο των δεδομένων, αλλά από την εξυπνάδα των μαθηματικών μοντέλων που επιλέγουμε. Με την υιοθέτηση πιο εκλεπτυσμένων εργαλείων όπως η GPR, ερχόμαστε ένα βήμα πιο κοντά στη δημιουργία ρομπότ που όχι μόνο κινούνται σαν εμάς, αλλά «καταλαβαίνουν» την υφή του κόσμου γύρω τους.
Διαβάστε επίσης
