Нейросеть нарушила первый закон робототехники Азимова.
Автономный рой четвероногих роботов исследует территорию.
В Японии появился робот-министр.
И другое.
Робота обучили роли футбольного голкипера.
Если вы видели, как современные роботы играют в футбол, вам становилось скучно. Машины двигаются очень медленно, словно под водой или во сне. Немного быстрее тип футбола между робособаками или робожуками, но и то и другое всё равно выглядит нереалистично.
В прошлых новостях рассказывалось, как цифровых аватаров обучали играть в футбол, теперь же исследователи взялись за физические модели.
Инженеры из Калифорнийского университета в Беркли обучили четвероного робота основным движениям футбольного вратаря: смещаться, прыгать в сторону и на перехват.
При ударе робот определяет положение мяча с помощью камеры глубины, а затем планировщик выбирает соответствующий ход. После этого алгоритм даёт траекторию движения частей робота, позволяющую перехватить мяч, а затем низкоуровневый контроллер рассчитывает соответствующие моменты для двигателей, позволяющие реализовать эту траекторию.
Сначала инженеры обучались моделированию с использованием платформы Isaac Gym, которая реализует обучение с подкреплением в виртуальном пространстве, имитирующем физические взаимодействия. После этого усвоенные навыки были успешно перенесены на настоящего робота, который начал демонстрировать вратарские способности. В большинстве случаев робот тратит на движения 0,9 секунды.
У таких исследований много целей: выявить возможности обучения робота, наделить робота автономностью, ускорить его, сделать точней. Но также и спортивная составляющая этой разработки имеет значение. Зрителям нравятся шоу роботов, и полноценная скоростная игра в футбол будет пользоваться коммерческой популярностью.
Компания DeepRobotics обучила наземных роботов функционировать в автономном рое.
Одним из основных преимуществ шагающих роботов является их маневренность. Изначально их предлагалось использовать в военных целях для перевозки грузов и ведения разведки в самых разных условиях, а в последние годы разработчики все чаще говорят о мирных применениях, например, поиске пропавших людей при стихийных бедствиях и катастрофах.
Компания DeepRobotics продемонстрировала совместное тестирование группы роботов X20, чтобы решить эту проблему оптимальным способом. Во время испытаний инженеры разместили на футбольном поле площадью 3000 квадратных метров 30 препятствий и 5 предметов для поиска: манекены, имитирующие людей, и плакаты, предупреждающие о взрывчатых веществах.
Пять роботов ходили по полю в поисках нужных объектов, координируя свои движения так, чтобы каждый участник группы осматривал свой участок поля.
Главное новшество в том, что роботы исследовали территорию не независимо друг от друга, а роем. Робот, входящий в рой, учитывал, какие области уже исследованы другими участниками, чтобы не исследовать их заново.
Японские инженеры показали робота-министра.
Разработчики из Университета Осаки подарили министру цифровых реформ Таро Коно своего робота-двойника. Министр оценил дистанционное управление, включая речь и мимику — и заявил: «Теперь я могу отправлять своего аватара в разные места и общаться, не заходя туда сам. С разрешения парламента я был бы счастлив направить его вместо себя для участия в заседаниях бюджетной комиссии.»
Робота-двойника создали не ради развлечения. Он должен стать «лицом» политики ускоренной цифровизации Японии, проводимой министром Коно.
Современная Япония — при всех ее впечатляющих успехах в робототехнике, и при всем ее вкладе в становление и развитие ИТ — остается удивительно архаичной страной с точки зрения компьютеризации.
Достаточно сказать, что даже в начале 2020-х приходилось предпринимать особые усилия правительства по отучению граждан и организаций от использования дискет, в том числе вводить драконовские тарифы на использование архаичных носителей. Граждане Страны восходящего солнца упорно не хотят отказываться от привычного способа передачи информации.
Япония практически полностью покрыта высокоскоростным интернетом, использование мобильных устройств давно стало повсеместным и распространенным. При этом домашний ПК или ноутбук встречаются в семьях редко.
Японская административная система консервативна и не любит перемены: среди прочего, она сопротивляется внедрению систем электронной цифровой подписи, предпочитая опираться на старомодные деревянные личные печати ханко.
А в 2020 году страну потряс скандал, когда выяснилось, что министр кибербезопасности Ёситака Сакурада признался, что не знает, как пользоваться компьютером и даже никогда его не включал.
Цифровая реформа министра Коно вызвала ожесточенные споры как дома, так и за рубежом. Именно поэтому презентация робо-Коно была встречена в Японии со смешанными чувствами: технари и молодежь скорее симпатизируют идее, пожилые и консервативные люди лишь получают подтверждение своих представлений о том, что министр занимается вредным и опасным делом, которое может поколебать устои.
Нейросеть нарушила первый закон робототехники Азимова.
До сих пор нейросети использовались для поиска или оптимизации лучших решений в разных областях: от медицины – до творчества.
Но никто не задумывался, что у нейросетей отсутствуют моральные ограничения или понятия о плохом и хорошем при обширных исследовательских способностях.
Ученые фармацевтической компании Collaborations Pharmaceuticals провели концептуальный эксперимент. Вместо того, чтобы синтезировать новые лекарства, они задали нейросети обратную задачу — найти вещества, наиболее токсичные для организма человека. Нейросеть правильно поняла задание и менее чем за шесть часов сгенерировала список из 40000 веществ, которые лучше всего подходят для химического и биологического оружия.
В процессе ИИ самостоятельно сконструировал не только известные боевые отравляющие вещества, но и много новых. Они оказались даже более токсичными, чем существующие.
Получается, что если поставить задачу навредить человеку, то ИИ быстро найдет наиболее эффективное решение.
По результатам эксперимента, учёное сообщество предложило лучше регулировать и регламентировать использование ИИ. Продумать для этого законы и правила. Потому что выявляется всё больше потенциальных угроз от ИИ.
Гуманоидная система для обучения тайчи.
Различные движения тайчи требуют, чтобы практикующий опирался на многие когнитивные функции, такие как рабочая память и визуально-пространственная обработка, чтобы запомнить шаблонные жесты. Движение стимулирует приток крови к мозгу, и было доказано, что для пожилых людей это полезно для долголетия, памяти и обучения.
Использование роботов в качестве инструкторов или помощников — это востребованная область исследований. Инженеры ставят две задачи для таких роботов. Во-первых, помогать с оздоровительными целями пожилым людям. Робот сможет демонстрировать и преподавать тайчи одному или группе пользователей.
Во-вторых, тайчи развивает и требует множество полезных навыков, которым изобретали обучают самих роботов. В дальнейшем подобное ПО можно устанавливать на все модели гуманоидов, чтобы получить машины с продвинутым и реалистичным функционалом.
Система разрабатывается в американском Инженерном колледже RIT.
В качестве модели был использован робот NAO, и хотя его высота всего около 60 сантиметров, он обладает всей подвижностью и функциями обработки, чтобы выполнять сложные задачи.
Это были основные новости робототехники за ноябрь 2022.
Самое важное о роботах, новости и обзоры, размещены на сайте Antony.work. Посмотрите все выпуски, чтобы узнать о главных событиях робототехники последних 2 лет.
