Noile generatii de roboti
Data: 16-30 noiembrie 2008
URM?TOAREA ETAP? DE DEZVOLTARE A ROBO?ILOR ESTE JOAC? DE COPII
A invata robotii sa inteleaga suficient lumea reala pentru a le permite sa actioneze independent s-a dovedit mult mai dificil decit s-a crezut initial. Echipa din spatele robotului iCub crede ca acesta, precum copiii, va invata cel mai bine din propriile sale experiente.
Tehnologiile elaborate pe platforma iCub, cum ar fi apucarea, locomotia, interactiunea si chiar asociatia limbaj-actiune sunt de o mare relevanta pentru a se avansa in domeniul roboticii de servicii industriale.
Proiectul RobotCub finantat de UE, care a proiectat pe iCub, va trimite cite un exemplar din acest robot la sase laboratoare europene. Fiecare laborator propune proiecte care sa ajute pe roboti sa inteleaga mediul inconjurator - asa cum o face un copil.
Cele sase proiecte includ unul de la Imperial College din Londra, care va explora felul in care „neuronii oglinda“ descoperiti in creierul uman pot fi replicati de aplicatii digitale. „Neuronii oglinda“, descoperiti la inceputul anilor 1990, declanseaza memorii ale unor experiente anterioare atunci cind fiintele umane incearca sa inteleaga actiunile fizice ale altora. O alta echipa de la Universitat Pompeu din Barcelona se va ocupa tot de „arhitectura cognitiva“ a lui iCub.
În acelasi timp, o echipa cu cartierul general la Université Marie Curie (UPCM) din Paris va explora aspectele dinamice necesare pentru a realiza un control complet al corpului lui iCub. Între timp, cercetatorii de la Technische Universität din München (TUM) se vor ocupa de dezvoltarea capacitatilor de manipulare ale lui iCub. O echipa de la University of Lyons va explora tehnicile de simulare interna – ceva ce creierul nostru face atunci cind planifica actiuni sau incearca sa inteleaga actiunile altora. În Turcia, o echipa de la Middle East Technical University din Ankara se va concentra aproape exclusiv pe achizitionare de limbaj si pe capacitatea lui iCub de a face legatura intre obiecte si exprimarea lor verbala. „Cei sase cistigatori trebuie sa arate ca ei pot intr-adevar utiliza si mentine robotul in stare de functionare si, in al doilea rind, sa exploateze capacitatile robotului“, explica dr. Giorgio Metta. „Analizind propunerile venite de la cistigatori, a devenit clar ca daca le dam cite un robot vom primi si noi ceva la schimb“.
Robotii iCub sunt de marimea unor copii de trei ani, cu miini foarte indeminatice, capete si ochi complet articulate. Au capacitatea de a auzi si de a pipai si sunt proiectati sa mearga in patru labe sau sa se ridice in picioare.
Fiintele umane isi dezvolta capacitatea de intelegere si de interactiune cu lumea din jur prin experienta proprie. Ca mici copii invatam facind si intelegem actiunile altora prin compararea acestora cu experienta noastra anterioara. Realizatorii lui iCub doresc sa dezvolte capacitatile cognitive ale robotului lor imitind acest proces. Cercetatorii de la RobotCub au proiectat hardware si software pentru iCub folosind un sistem modular. Acest model sporeste eficienta robotului si, de asemenea, permite imbunatatirea mult mai usoara a componentelor individuale. Modelul modular permite unui mare numar de cercetatori sa lucreze independent asupra unor aspecte diferite ale robotului.
Codurile softului lui iCub impreuna cu desenele tehnice sunt disponibile oricui doreste sa le copieze de pe Internet si sa le utilizeze. „Efectiv ne place ideea de a fi atit de deschisi, deoarece aceasta reprezinta o cale de realizare a unei comunitati numeroase care sa lucreze pentru un obiectiv comun“, spune dr. Metta, unul dintre realizatorii lui iCub. „Avem nevoie de o masa critica care sa lucreze in astfel de probleme. Daca reusim sa implicam 50 de cercetatori, ei pot sa-si completeze cunostintele si sa realizeze un sistem mai complex. Conjugarea fortelor are sens economic pentru Comisia Europeana care finanteaza aceste proiecte si, de asemenea, are si sens stiintific“.
În timp ce nu se asteapta o modificare serioasa a partilor mecanice si hardware in urmatoarele 18 luni, cercetatorii spera intr-o perfectionare a software-ului. Pentru a permite lui iCub sa invete facind, cercetatorii din echipa RobotCub incearca sa-l echipeze de la inceput cu unele abilitati innascute.
Acestea includ capacitatea de a urmari obiecte vizual sau acustic – cu anumite elemente de predictie asupra locului unde se va muta obiectul urmarit. iCub va putea naviga pe baza reperelor spatiale si a unei „constiinte“ asupra propriei sale pozitii.
Dar prima si cea mai importanta abilitate pe care iCub trebuie sa o invete facind este aceea de a ajunge la un anumit loc. În octombrie anul acesta, realizatorii lui iCub spera sa faca robotul sa fie capabil sa analizeze informatia primita vizual si prin „pipait”. Robotul va fi, apoi, capabil sa utilizeze aceasta informatie pentru a realiza o comportare primara de apucare: intinderea miinii si inchiderea degetelor in jurul unui obiect.
„Apucarea este primul pas in dezvoltarea cunoasterii, deoarece este necesara in invatarea modului de folosire a uneltelor si de a intelege daca interactiunea cu un anumit obiect este urmata de consecinte“, spune dr. Metta. „De acolo, mai departe, robotul poate elabora comportari mai complicate, deoarece invata ca anume obiecte sunt manipulate cel mai bine intr-un fel anume“.
Cind asamblarea celor sase roboti pentru proiectele de cercetare se va termina, realizatorii intentioneaza sa construiasca intre 10 si 15 exemplare de iCub pentru a fi utilizate in Europa.
CE POT FACE EU, ROBOTUL, CU ASTA?
Un nou mod de abordare a roboticii si inteligentei artificiale (I.A.) ar putea conduce la o revolutie in domeniu prin deplasarea atentiei de la a determina ce este un anumit obiect la cum poate el fi utilizat.
*
Identificarea obiectului la care se uita un robot este abordarea cheie a I.A. si a cunoasterii automate. Pina in prezent cercetatori ambitiosi au reusit sa invete sistemele de recunoastere automata ale computerelor sa identifice aproape 100 de obiecte. Evident, aceasta este o mare realizare, dar este inca departe de scenariul din Eu, robotul, celebra serie de povestiri stiintifico-fantastice imaginata de Isaac Asimov inca in 1950.
Dar mai exista un alt mod de abordare, radical diferit, pe care cercetatorii europeni l-au aplicat in studii de robotica si I.A. Proiectul „Sisteme cognitive autonome multisenzoriale ce interactioneaza cu medii dinamice pentru evidentierea si folosirea oportunitatilor disponibile – Multisensory autonomous cognitive systems interacting with dynamic environments for perceiving and using affordances – MACS“ – nu incearca sa creeze roboti care sa perceapa ce este un obiect, ci felul in care poate fi acesta folosit.
Aceasta reprezinta o aplicatie a teoriei cognitive a „oportunitatilor disponibile“, elaborata de psihologul american James J. Gibson intre 1950 si 1979. El a respins teoria comportarii si a propus o teorie a oportunitatilor disponibile (affordances), un termen ce semnifica gama de interactiuni posibile dintre un individ si un obiect sau un mediu anume. Teoria se concentreaza pe ce anume acel obiect sau mediu il stimuleaza pe utilizator sa faca.
Viziunea automata poate identifica un obiect ca fiind un scaun, dar un sistem de oportunitati disponibile va comunica robotului ca acesta poate fi folosit pentru a sta pe el. Acest sistem este cheia noului mod de abordare a problemei. Sistemul inseamna ca odata ce un robot inzestrat cu capacitate de evidentiere a oportunitatilor disponibile „vede” un obiect plan de o anumita inaltime si rigiditate, stie ca acesta poate fi utilizat pentru a sta pe el. Dar aceasta mai inseamna si ca un astfel de robot este capabil sa determine ca obiectul de o anume inaltime si rigiditate este prea greu pentru a fi ridicat, trebuie sa fie impins si ca poate fi utilizat pentru a tine o usa deschisa.
În fine, scopul unei astfel de perceptii si actiuni cognitive este de a-l face pe robot sa foloseasca orice gaseste in mediul sau ambiant pentru a indeplini o anumita sarcina. „Perceptia bazata pe oportunitati disponibile se refera la faptul daca poate folosi ceva din mediul ambiant sau daca exista un anumit obiect ce este folositor, nu daca constituie un motiv de ingrijorare“, explica dr. Erich Rome, coordonatorul proiectului MACS.
Început in septembrie 2004, proiectul MACS pornea la drum cu cinci obiective stiintifice si tehnologice. Mai intii, cercetatorii au urmarit sa creeze o noua arhitectura software care sa suporte controlul robotilor pe baza oportunitatilor disponibile. Apoi, ei doreau sa utilizeze oportunitatile disponibile pentru a directiona un robot spre indeplinirea unei anumite sarcini. În al treilea rind, doreau sa stabileasca metode de percepere, invatare si evaluare a oportunitatilor disponibile. În continuare, doreau sa creeze un sistem prin care robotul sa asimileze noi cunostinte despre noi oportunitati disponibile prin experimentare si observare. În fine, echipa MACS si-a propus sa demonstreze intregul sistem pe o platforma robotica denumita Kurt3D.
Proiectul, finantat de UE, a reusit sa creeze un sistem integrat de control robotic inspirat din teoria oportunitatilor disponibile. Acesta includea un modul de perceptie, un sistem de comportare, un modul de control al executiei, module de planificare si de invatare si un depozit de reprezentari ale oportunitatilor disponibile. Valabilitatea conceptului a fost aratata in diverse experimente cu un simulator MACSim si cu robotul real Kurt3D. „Am realizat o simulare bazata pe fizica folosind un model al robotului“, spune dr. Rome. Prin simulare, am testat componentele individuale cum ar fi perceptia si, invatarea si de asemenea, intreaga arhitectura. Apoi am testat intregul sistem in robot”.
În acel test, Kurt3D a folosit perceptia bazata pe oportunitati disponibile pentru a identifica ce poate fi apucat, unde exista spatiu liber si ce poate fi traversat. Robotul a gasit un obiect, l-a ridicat si l-a pus pe un comutator activat prin presiune care comanda o usa. Apoi robotul a identificat locul de trecere astfel deschis si a trecut prin spatiul usii.
Testele au reprezentat o realizare remarcabila. În esenta, robotul a descoperit felul in care sa manipuleze mediul in care era pentru a realiza o sarcina din lumea reala. A aratat capacitate de improvizare. „Acesta reprezinta un stadiu foarte primitiv al acestui fel de abordare“, atragea atentia dr. Rome, „astfel incit suntem departe de faza de comercializare. Mai sunt multe de facut. Dar, unic pentru proiectul MACS este ca am introdus un suport direct pentru conceptul oportunitatilor disponibile in cadrul arhitecturii noastre“.
De asemenea, MACS a facut din oportunitatile disponibile un concept in robotica, perceptie si cunoastere. Unii dintre parteneri sunt implicati in alte proiecte, cum ar fi ROSSI, care urmareste relatia dintre limbaj si actiune (http://www.rossiproject.eu).
„Proiectul a ajutat la crearea unui mare interes pentru acest concept si acesta a devenit acum un subiect foarte vizibil”, adauga dr. Rome. În rezumat, MACS si lucrarile sale au deplasat robotica intr-o noua paradigma, invatind robotii sa identifice ce anume pot face.
ROBO?I CU PERCEP?IE DE INSECT?
Insectele au furnizat inspiratie unui grup de cercetatori europeni preocupati de imbunatatirea functionalitatii robotilor si a uneltelor robotice.
*
Cercetarea are drept scop realizarea unor roboti mai inteligenti ce pot fi utilizati, printre altele, in industrie sau in serviciile de urgenta si de securitate. Roboti mai inteligenti vor putea, de exemplu, sa descopere oameni ingropati sub resturile unor cladiri prabusite.
Proiectul SPARC, finantat de UE, are drept scop realizarea unei noi arhitecturi de control al robotilor, inspirata din principiile ce guverneaza comportarea sistemelor vii si bazata pe conceptul de autoorganizare. Bazindu-si activitatea pe functiile elementare ale creierului de insecta, echipa respectiva a realizat o noua arhitectura pentru sisteme cognitive artificiale care ar putea spori in mod semnificativ capacitatea de reactie a robotilor in fata unor conditii schimbatoare de mediu si de a „invata” comportari de raspuns fata de stimuli externi. Cercetatorii numesc aceasta arhitectura software structura spatio-temporala bazata pe computer (Spatio-Temporal Array Computer-based Structure – SPARC).
Robotii sunt sisteme complexe care se bazeaza pe software, hardware si sisteme mecanice ce lucreaza impreuna. Una dintre dificultatile carora le fac fata cercetatorii este aceea de a realiza roboti capabili de a adopta citeva comportari diferite, capabili sa sesizeze sau sa perceapa semnale externe si, cel mai important, capabili sa „invete“ sa reactioneze in mod corespunzator la conditii variabile. De exemplu, un robot ce se deplaseaza pe un teren necunoscut ar trebui sa-si adapteze modul de deplasare in functie de faptul ca se deplaseaza pe un teren plan, stincos sau umed. Sau ar trebui sa-si modifice traseul pentru a atinge o tinta predefinita.
Obiectivul este de a face un robot capabil sa realizeze aceste lucruri fara interventie umana, bazindu-se numai pe puterea sa de perceptie si pe capacitatea de adaptare. În cadrul arhitecturii SPARC, puterea de perceptie a robotului este amplificata prin capacitatea sa de folosire a informatiei obtinute prin senzori vizuali, audio si tactili pentru a forma un sistem ce evolueaza dinamic. Acest sistem este utilizat la rindul sau pentru a determina deplasarea dispozitivului. Obiectivul tehnic al cercetatorilor este de a produce un dispozitiv mobil capabil sa interactioneze activ cu mediul pentru a realiza o sarcina predefinita.
Cercetarile efectuate pina in prezent au condus deja la elaborarea unui nou cadru teoretic sau paradigma pentru perceptia robotica activa. Paradigma este bazata pe principii imprumutate din psihologie, sinergetica, inteligenta artificiala si teoria sistemelor dinamice neliniare.
Unul dintre obiectivele centrale ale cercetatorilor este de a realiza un dispozitiv capabil de a construi cunoastere independent de controlul uman. Cercetatorii si-au bazat arhitectura propusa pentru sistemul cognitiv artificial pe blocurile de constructie de baza ale creierului insectelor. „Arhitectura SPARC este un pas de plecare spre emularea arhitecturii esentiale de perceptie-actiune a fiintelor, unde anumite comportari elementare sunt mostenite, cum ar fi fuga de pericol sau hranirea, in timp ce altele sunt invatate in etape, ceea ce conduce la abilitati cognitive superioare“, subliniaza prof. Paolo Arena, coordonatorul proiectului.
Sistemul cognitiv permite dispozitivului sa „invete“ in mod autonom pe baza unei combinatii de comportari reflexive de baza si raspunsuri la datele externe primite de la mediul ambiant.
Odata ce robotului i se da o sarcina de executat, compatibila cu posibilitatile sale structurale si mecanice (de exemplu, „cauta oameni in viata“), el este capabil sa gaseasca cea mai buna cale de a face aceasta intr-un anumit context extern.
„Initial, robotul se va manifesta folosind in primul rind comportarile de baza mostenite“, spune prof. Arena. „Cunostinte superioare se vor forma treptat in partea superioara a arhitecturii, care este o formatiune neuronala bazata pe o paradigma de retea celulara neliniara de reactie-difuzie (Reaction-Diffusion Cellular Nonlinear Network – RN-CNN) capabila sa genereze modele de autoorganizare dinamica“.
Comportarile de baza incorporate pina acum in exemplarele demonstrative includ, de exemplu, capacitatea unui robot de a se indrepta spre o sursa sonica specifica. Acest reflex optomotor permite robotului de a mentine directia si de a evita obstacolele.
În cursul demonstratiei, robotul „invata“ cum sa ajunga in siguranta la sursa sonica. El face aceasta in timp ce-si moduleaza in mod corespunzator comportarile de baza astfel incit sa nu fie prins in situatii fara iesire ce sunt tipice mediilor complexe si care se modifica dinamic.
Robotii experimentali ai proiectului au folosit unele tehnologii ale partenerilor, cum ar fi capacitatile de procesare vizuala in timp real ale sistemului vizual Eze-RIS, unul dintre principalele produse ale companiei spaniole Innovaciones Microelectronicas (Anafocus).
Proiectul a mai atras interesul altor intreprinderi comerciale, incluzind STMicroelectronics, care a furnizat componentele si placile pentru Rover II, unul dintre robotii realizati de SPARC. Altera, o alta companie, a furnizat dispozitive de retele-poarta programabile in teren (Field-Programmable Gate Array – FPGA) pentru realizarea si aplicarea algoritmilor de perceptie.
Progresele realizate au condus la un numar de inovatii de software si hardware pentru imbunatatirea perceptiei automate. Partenerii industriali ai proiectului continua sa actioneze pentru inovare. Algoritmii cognitivi vizual realizati si imbunatatiti de cercetatori au fost deja integrati in produsele unora dintre parteneri. Analogic Computers din Ungaria, partener din proiect, a lansat pachetul de software InstantVision bazat pe unele rezultate ale cercetarii. Pachetul respectiv a devenit unul dintre principalele produse ale companiei.
Activitatea din proiectul SPARC continua cu proiectul SPARC II, care va studia in mai mare detaliu neurobiologia creierului insectelor pentru a rafina, confirma si generaliza arhitectura cognitiva SPARC. Mai mult, cercetarea spera sa conduca la introducerea unor dispozitive puternice si flexibile adecvate utilizarii in medii ce se modifica dinamic, unde conditiile sunt instabile si neprevazute, cum ar fi zonele de razboi sau ariile afectate de dezastre.
Proiectul a introdus un nou model de perceptie orientata spre actiune. Activitatea in curs se va concentra pe validarea acestui model si extinderea sa la o familie mai mare de dispozitive ce se deplaseaza. Proiectul SPARC a fost finantat din FP6.
INTEGRAREA DIFERITELOR COMPONENTE ALE GENERA?IEI URM?TOARE DE ROBO?I COGNITIVI
Cercetatorii europeni fac progrese in asamblarea unei noi generatii de masini robotice mai constiente de mediul lor inconjurator si mai capabile sa interactioneze cu fiintele umane.
*
În timp ce realizarea unor roboti cu o inteligenta apropiata de cea umana ramine o viziune destul de indepartata, realizarea lor cu posibilitati de raspuns mai bune le va permite utilizarea intr-o mare varietate de sarcini sofisticate in sectoarele de manufactura sau de servicii. Astfel de roboti ar putea fi folositi, de exemplu, ca ajutoare gospodaresti sau ca ingrijitori de diferite feluri.
Pe masura ce cercetarea sistemelor cognitive artificiale (Artificial Cognitive Systems – ACS) a progresat in ultimii ani, ea a devenit un domeniu foarte fragmentat. Unii cercetatori sau echipe s-au concentrat pe modul de a „vedea“ al masinilor robotice, altii pe cunoasterea spatiala si pe interactiunea om-robot, printre multe alte discipline. Toate aceste domenii au progresat, dar, asa cum a aratat proiectul „Sisteme cognitive pentru asistenti cognitivi“ (CoSy), lucrind impreuna, cercetatorii pot realiza progrese si mai importante.
„Am asamblat una dintre cele mai mari si variate echipe de cercetatori din acest domeniu“, spune dr. Geert-Jan Kruijff, managerul proiectului CoSy de la Centrul German de Inteligenta Artificiala. „Aceasta a condus la o arhitectura ACS care integreaza multiple functii cognitive de creare a unor roboti care sunt mult mai constienti, inteleg mai bine mediul inconjurator si pot interactiona mai bine cu oamenii.“
ACS creat de CoSy este, intr-adevar, mai mare decit suma partilor din care este alcatuit. El incorporeaza o gama de tehnologii, de la proiect la arhitectura cognitiva, cunoasterea spatiala, interactiunea om-robot si modele de procesare si dialog de procesare vizuala. „Am invatat cum sa asamblam piesele ACS, nu numai sa le studiem separat“, adauga dr. Jeremy Wyatt, unul dintre managerii proiectului de la University of Birmingham din Marea Britanie.
Cercetatorii au facut disponibila arhitectura ACS realizata de ei sub o licenta cu sursa deschisa. Ei doresc sa incurajeze cercetari subsecvente. Acest set de rezultate a generat deja citeva initiative.
„Integrarea diferitelor componente in ACS reprezinta una dintre marile incercari ale roboticii“, sustine dr. Kruijff. „A face robotii sa devina constienti de mediul in care sunt situati pe baza inputurilor vizuale si sa interactioneze cu omul pe baza de comenzi vocale si sa faca legatura dintre ce se spune si mediu este o problema extrem de complexa”.
Din cauza complexitatii, cei mai multi roboti realizati pina acum tind sa devina reactivi. Ei doar reactioneaza in fata mediului si nu actioneaza in interiorul lui in mod autonom. Similar unei insecte ce fuge atunci cind este atinsa, multi roboti mobili dau inapoi atunci cind se lovesc de un obiect, dar au o perceptie si intelegere reduse asupra spatiului din jurul lor si ceea ce pot face ei acolo.
Prin contrast, un exemplar demonstrativ denumit Explorer, realizat de echipa CoSy, are o intelegere a mediului inconjurator apropiata de cea umana. Explorer poate chiar vorbi cu omul despre mediul sau inconjurator. În loc de a folosi doar date geometrice pentru a crea o harta a celor din jur, Explorer incorporeaza informatii topografice calitative. Prin interactiune cu omul, el poate apoi sa invete sa recunoasca obiecte, spatii si felul in care acestea pot fi utilizate. De exemplu, daca vede o masina de cafea poate sa inteleaga ca se afla in bucatarie. Daca vede o canapea, poate conclude ca se afla in camera de zi. „Robotul vede o camera asemanator felului in care o vede si omul, deoarece poseda o intelegere conceptuala a spatiului“, noteaza dr. Kruijff.
Un alt exemplar demonstrativ, denumit Partenerul, aplica viziunea artificiala si recunoasterea spatiala intr-un context diferit. Jucatorul utilizeaza un brat robotic pentru a manipula obiecte ca raspuns la instructiuni primite de la om.
În opinia dr. Wyatt, realizarea viziunii automate si integrarea ei cu alte componente ale ACS este inca un mare obstacol in crearea unor roboti si mai avansati, in special daca se doreste replicarea vederii si a constientizarii umane. „ Nu subestimati gradul nostru de complexitate ...“ spune el. „Noi nu realizam cit de agil este creierul nostru cind interpreteaza ceea ce vedem. Putem separa culorile dintr-o scena, ne putem uita la o sticla cu apa, la o punga de floricele sau la o ceasca de cafea si stim ce activitati permit fiecare dintre acestea. Le recunoastem, vedem de unde le putem apuca si cum sa le manipulam si putem face aceasta fara greseala. Suntem inca foarte, foarte departe de a face aceasta si cu robotii.“
Din fericire, replicarea inteligentei si constiintei umane, daca aceasta ar fi posibila, nu este necesara atunci cind se creeaza roboti folositori oamenilor. Dr. Kruijff prevede ca roboti asemanatori celor realizati in cadrul proiectului CoSy vor deveni o prezenta obisnuita in urmatorii ani. Deja unii roboti cu un nivel inferior de inteligenta sunt utilizati pentru a aduce medicamente pacientilor in spitale si ar putea fi utilizati pentru transportul documentelor in cladirile de birouri.
Aspiratoarele de praf robotice devin din ce in ce mai frecvente in case, de asemenea, jucarii ce incorporeaza inteligenta artificiala. Iar realizarea unor roboti capabili sa interactioneze cu omul deschide usa ajutoarelor casnice si ingrijitorilor robotici. „În viitor batrinii vor putea fi ingrijiti de roboti“, spune dr. Whyat