или войти через:
Ваша корзина пока пуста
favorite_border
Доступно только зарегистрированным пользователям

Пять причин почему роботы не могут работать в наших домах

schedule 22.01.2016 в 11:08 link аналитика Робот-помощник
​В то время, как наука принесла нам много изобретений, о которых мы видели в фантастических рассказах, одной из отраслей, которая до сих пор требует большего развития робототехники, является дом. Почему мы не можем иметь больше роботов, которые помогают нам с нашими домашними задачами? Это вопрос, который многие робототехники и инвесторы уже давно пытаются решить. В последнее время мы видели некоторые перспективные разработки в домашней робототехнике, в том числе успешного робота Jibo и внедрение робота Softbank Pepper. Тем не менее, иметь доступного и эффективного помощника, как Rosie из «Jetsons» остается большой технической и коммерческой проблемой, - сообщает Robotics.ua.

Посмотрите на машин в вашем доме. Конечно, домашняя автоматизация значительно изменилась со времен окончания Второй мировой войны. Такая техника, как стиральные машины, посудомоечные машины и кондиционеры казалась волшебством в былые времена. Это, вероятно, не стало сюрпризом, что промышленные гиганты, как GE, Westinghouse и AEG Electrolux создали миниатюрные версии машин для дома, используемых на заводах в загородных домах. Вкладывать грязную одежду и посуду в ящик, из которого она выходит чистой, было довольно примечательно. К этому дню, основной опыт остается направленным на усовершенствования, которые нацелены на надежность и эффективность. Особенности включают технологии Интернета вещей, которые позволят заходить в свой холодильник или музыкальный центр через телефон.

Но прежде, чем мы сможем иметь в доме роботов, стоит спросить: нужны ли они нам?



Подумайте, что вы можете сделать, просто нажав кнопку на вашем телефоне, благодаря целому ряду требований и услуг. Instacart доставляет продукты; Handy and Super отправляет профессионалов по уборке в доме; Pager приносит первичную медицинскую помощь, в то время как HomeTeam ухаживает за престарелыми. Таким образом, зачем мы должны создавать  роботов для выполнения этих услуг, когда люди, кажется, делают их просто отлично? Может, кто-то имеет убедительный ответ на этот вопрос и домашние роботы, вероятно, развиваются снова и снова, пока они не найдут свой путь в наши дома. В самом деле, потребовались десятилетия для автомобилестроения, пока не появилась Model T. Apple IIs и ПК клонам в начале 1980-х было трудно оправдывать свои высокие ценники для тех, кто не был богатым. Мы должны ожидать того же от наших первых домашних роботов.

Что может быть полезным для изучения, так это какие проблемы инженерам нужно решить, прежде чем они могут попытаться что-то построить, как робот Rosie. Взгляните на пять областей, которые требуют значительных успехов, если мы хотим принести роботов в наши дома.

1. Нам нужны интерфейсы машина-человек

Siri и Amazon Alexa демонстрируют, насколько распознавание речи и обработка естественного языка развиты в наше время. К сожалению, они ничто не более, чем интерфейс человек-машина, предназначенный для отображения клавиатуры и мыши. Что нам нужно, так это интерфейс машина-человек. В чем различие? Оно начинается с понимания людей, а не агрегирования данных с использованием статистических моделей, чтобы сделать выводы. Такая технология сможет понимать наши настроения и эмоциональные контексты, как искусственный интеллект. Люди не взаимодействуют друг с другом с помощью ряда команд; они устанавливают соединение, и как только компьютер может взять на себя эту роль, у нас появится истинный машинно-человеческий интерфейс. Ученые начинают решать это, применяя понятия, используемые в программировании над установлением правил для разговоров роботов и людей, но мы должны вложить гораздо больше, если мы хотим иметь привлекательных AI помощников, как в фильме «Она».

2. Датчики должны быть доступнее

Беспилотные автомобили привели к появлению более тысячи датчиков, lidar, радаров, ультразвуковых сенсоров и камер, что не было легкой задачей. Роботам, однако, возможно, потребуется соответствовать постоянно дискреционному потребительскому бюджету. С массивом датчиков робот должен воспринимать свою окружающую среду и сможет делать это хорошо, если датчики не будут стоить так дорого. MEMS резко снизили стоимость инерциальных датчиков, которые ранее стоили тысячи долларов и были использованы летательными и космическими аппаратами. Может применяться компьютерное зрение на массиве недорогих камер и инфракрасных датчиков, обеспечивающих адекватную возможность зондирования. Можем ли мы ожидать, что lidar опуститься в цене, или нам нужны совершенно новые сенсорные технологии? DARPA финансирует исследования чипов на основе lidar, а Quanergy рассчитывает запустить твердотельную оптическую решетку, тем самым устраняя механические компоненты, которые повышают стоимость датчиков. Мы ожидаем, что инженеры найдут творческие пути для снижения стоимости существующей сенсорной технологии.

3. Манипуляторы должны иметь захват


Если мы ожидаем, что робот сможет заниматься уборкой и собирать разбросанные вещи, он должен иметь манипулятор, который будет столь же эффективным, как рука человека. Такие компании, как Robotiq, Right Hand Robotics и Soft Robotics разрабатывают эффективные и надежные манипуляторы. Хотя пневматические надувные захваты имеют больше преимуществ, они требуют использование насоса, который не очень практичен для мобильного робота. Усилия, финансируемые DARPA в iRobot и SRI и других лабораториях и компаниях, кажется, отправляют нас в правильном направлении, помогая роботам получить власть.

4. Роботы должны работать с другими объектами

Открытие двери, нажатие переключателей и поднятие разбросанных игрушек - это  простые задачи, для нас, людей, но очень сложные для машин. Робот-пылесос Roomba выполняет две задачи – всасывает пыль и мусор и обходит препятствия. А как насчет мытья посуды или складывания белья? Эти задачи требуют набора возможностей, начиная от признания объектов, понимания того, как объект будет взаимодействовать с другими объектами, и даже предсказывания последствий ошибок. DARPA, NSF, NASA, и учреждения Европейского Союза спонсируют столь необходимые исследования в этой области, но решения манипуляции вероятно, потребуют мобилизации ряда различных технологий, в том числе облачной робототехники и глубокого обучения.

5. Перемещение в неструктурированной среде должно стать регулярным


Тот, кто видел в этом году DARPA Robotics Challenge, сможет оценить, насколько трудными были задачи для робота в неструктурированной, неизвестной окружающей среде. Эти роботы были медленными. Хотя беспилотные машины представляют огромную проблему, было доказано, что эту проблему будет легче решить. По информации robotics.ua, методы глубокого обучения могут помочь роботам отличать мягкие предметы против жестких, а люди могут быть в состоянии «обучать» роботов, пока их алгоритмы не возьмут эту работу на себя. Полная автономия не произойдет в одночасье, но это не проблема: люди могут помочь роботам выйти из состояния замкнутости. Willow Garage были пионером со своим проектом Heaphy в помощь удаленным операторам. Компании робототехники и автоматизации рассматривают понятие человека, контролирующего роботов, с ожиданием перехода от соотношения 1:1 (человек-робот), будучи в состоянии предоставить намного больше роботов-помощников.

Комментарии: