Dragan KOSOVAC

1. decembar 2021.

Tokom poslednjih nekoliko godina, putem vesti i klipova na internetu, možemo, gotovo u realnom vremenu, da pratimo postepeni razvoj moderne robotike. Iz sezone u sezonu, brojni startapi dolaze na velike tehnološke sajmove sa svojim vizijama robotskih pomoćnika sutrašnjice (ili već današnjice). Dok većina tih robota ne doživi dve godine razvoja, često usled gašenja startapa u kom je dati model razvijen, pojedini nastavljaju razvoj u okvirima većih kompanija, a najređi, čak, dožive i evoluciju do stadijuma komercijalne verzije koja uđe u masovnu prodaju. Ipak, čak i pored takve situacije, to ne sprečava brojne nove razvojne timove da nastavljaju sa pomeranjem granica i inovacija. Naprotiv, sve veći broj novih i često povoljnijih rešenja samo snižava lestvicu neophodnih sredstava za nove timove perspektivnih robotičara. Sa druge strane spektra, potreba za autonomijom robota udara u granice razvoja sistema veštačke inteligencije. „Trening” robota da se kreću i ponašaju kao što korisnici žele u datim okolnostima najčešće je mukotrpno spor. Srećom, naučnici koji rade sa naprednim AI sistemima povezuju ih sa robotima u nadi da će se taj proces učenja vremenom znatno ubrzati i automatizovati.

Robot u kući

Prošla je tačno sto jedna godina otkako je češki pisac Karel Čapek osmislio i nazvao robota, de facto ličnog roba u formi humanoidne mašine koja uspešno emulira ljudsku inteligenciju. Dok decenijama glavna asocijacija na pomen kućnog robota nije mnogo odudarala od Čapekovog originala, tokom poslednjih nekoliko godina sve više jednostavnijih uređaja koji nalaze mesto u našim domovima ima jedan ili više aspekata ličnog robo-pomoćnika, bilo da govorimo o pametnim zvučnicima u kojima je asistent, kao Alexa ili robo-usisivaču, kao što je Roomba.

Današnja istina o robotima u kući uslovljena je, pre svega, ekonomskom situacijom, jer bez obzira na to koliko je neko oduševljen tehnološkim napretkom, malo je verovatno da je u prilici da izdvoji znatna sredstva za kupovinu pojedinih modela. Tako, na primer, fenomenalni Spot Mini iz kompanije Boston Dynamics (čije slavne robote svakih par meseci možemo da vidimo u akrobatskim akcijama na YouTubeu) i dalje košta impresivnih 74,5 hiljade dolara, što nikako ne može da se smatra pristupačnim. Srećom, to je tačka na kojoj na scenu stupa konkurencija. Naime, kineska kompanija Unitree Robotics napravila je nekoliko modela robo-pasa koji veoma liče na Spota, ali nemaju napredne navigacione i autonomne mogućnosti kao verzija iz Boston Dynamicsa. Ipak, Unitree Go1 Air može da prati vlasnika u šetnji ili tokom trčanja, čak i da ponese flašu vode ili neki drugi lakši teret, a sve to košta „samo” 2700 dolara. Postoje varijante Go1 robota od 3500 i 8500 dolara, sa više procesorske snage i naprednijim senzorima. Maksimalna brzina kretanja ovog robota je 17 kilometara na sat, a autonomija kretanja iznosi 90 minuta.

Tokom poslednjih trideset godina, u Sjedinjenim američkim državama, većina korisnika nabavljala je kućne računare po pravilu: „Hoću konfiguraciju koja nije skuplja od 1000 dolara”. Dok je trenutno stanje na tržištu srozalo performanse PC-a koji može da se kupi na osnovu tog pravila, neko u odeljenju za robotiku kompanije Amazon je imao sličnu ideju pri određivanju cene njihovog novog kućnog robota, koji od ove jeseni može da se nađe u prodaji. Amazon Astro je, tehnički gledano, sledeći evolutivni pomak u odnosu na statične pametne zvučnike. U pitanju je pokretni robot na tri točka čiju „glavu” čini LCD tablet od deset inča. Integrisan sa Alexom, Astro je u stanju da prima glasovne komande i radi sve što može pametni zvučnik, plus da reprodukuje video-materijal na pomenutom tabletu. Sem toga, Astro ima teleskopsku kameru koju može da podigne iznad prepreka, kao što su stolovi ili kuhinjski elementi i da tako detektuje gde su članovi domaćinstva i o kome se radi, jer raspolaže softverom za prepoznavanje lica. U malom „teretnom” odeljku Astro može da ponese flaše sa pićem, merač krvnog pritiska ili hranilicu za kućne ljubimce.

Letači

Autonomni dronovi takođe su specifična klasa robota i najveći proizvođači nastavljaju sa usavršavanjem postojećih modela. Proširivanje mogućnosti dronova često za sobom povlači i povećavanje njihove cene do iznosa od više hiljada zelenih novčanica (da, gledamo u tebe DJI Mavic 3 Cine, sa početnom cenom od 3000 dolara). Tokom godina provereni, quadcopter dizajn postao je de facto standard za konstrukciju dronova. Srećom, brojni nezavisni razvojni timovi ne žele da prihvate da je taj stav pravilo, već rade na modelima koji mogu da lete bez problema i sa manjim brojem motora.

Veoma interesantno rešenje predstavlja Dronut X1, kompanije Cleo Robotics. Naziv za ovu letelicu nastao je spajanjem reči dron i engleskog termina za krofnu (donut). Naime, ovaj dron težine 550 grama i prečnika od 16,5 centimetara zaista liči na masivnu leteću krofnu. Glavni razlog za to je što se ne radi o quadcopter dizajnu. Dronut X1 ima dva rotora koji su postavljeni jedan iznad drugog, a oblik krofne upotpunjuje penasti štit koji u potpunosti sakriva elise. To znači da ovaj dron može da se sudara sa okolnim objektima bez straha da će oštetiti njih ili sebe, a pogotovo da će izgubiti mogućnost letenja. Takav dizajn omogućava ovoj letelici, opremljenoj 4K kamerom i navigacionim senzorima, među kojima su i termalna kamera i 3D lidar, da se koristi u zatvorenom prostoru sa velikim brojem prepreka, kao i u zonama gde nema GPS navigacije. Dronut X1 za sada ima autonomiju od samo 12 minuta, a baterija mu se puni za manje od 40 minuta. Najveći problem za omasovljenje uređaja predstavlja cena, jer Cleo Robotics prodaje razvojne kitove sa ovim dronom za čak 9800 dolara.

Ako ste mislili da su dva rotora minimum za uspešan let, varate se, jer su stručnjaci za robotiku sa Univerziteta za tehnologiju i dizajn iz Singapura razvili dron sa samo jednim rotorom. F-SAM je skraćenica za Foldable Single Actuator Monocopter (sklopivi monokopter sa jednim aktuatorom). Taj naziv bukvalno objašnjava konstrukciju ovog drona. U pitanju je evolucija ranijeg dizajna sa ovog Univerziteta sa malim rotorima postavljenim na čvrsta krila velikog drona, na takav način da mali rotori uzrokuju okretanje krila poput elise helikoptera. F-SAM odlazi korak dalje, jer je njegovo jedno „krilo” u sklopljenom obliku smotano oko tela u kom su baterija i štampana ploča sa procesorima za kontrolu uređaja. Kada se dron rasklopi i aktivira, mala elisa na kraju polučvrstog, segmentisanog krila uzrokuje njegovo okretanje oko tela i dron leti poput „helikopterskog” javorovog semena (samara). Ovakav dron predstavlja idealno rešenje kada nije poželjno korišćenje skupih uređaja, već se smatra da se radi o letelici za jednokratnu upotrebu, kao što je slučaj kada se senzori za praćenje životinja postavljaju na duge vremenske periode na udaljena ili negostoljubiva mesta. Sa druge strane, senzorski paketi meteoroloških balona nisu jeftini, ali se redovno oštećuju pri ateriranju ili padaju na mesta koja čine njihovo sakupljanje sporim i skupim. Sklopljeno F-SAM krilo moglo bi da se postavi na kućište takvih senzora, da se rasklopi i prilikom pada da usmerava senzor na željenu lokaciju za sakupljanje.

Veštačka inteligencija

Razvoj novih i naprednijih robota zahteva da se oni samostalno i uspešno kreću kroz stvaran svet, gde je potrebno da svake sekunde rešavaju brojne probleme koje okolina stavlja pred njih. Najočiglednije rešenje je razvoj veštačke inteligencije sposobne da kontroliše robota u realnom vremenu. Problem je, pre svega, praktične prirode. AI je veštačka, a ne stvarna inteligencija. Radi se o statističkom modelu koji nakon obrade stotina hiljada (ili, još bolje, više miliona) specifičnih slučajeva, može da spoji novu situaciju u stvarnom svetu sa događajem iz baze podataka i donosi željene „odluke” u skladu sa ranije definisanim slučajem. Tako, veštačka inteligencija može da „nauči” da igra šah ili go, tako što mu se dâ pristup bazi od više stotina hiljada partija, a onda se algoritam pusti da igra partije sam protiv sebe i proširi bazu za nekoliko desetina ili čak hiljada puta. Problem sa učenjem robota je to što kod njih svaki pokušaj i greška nisu simulacija koja se odvija u računaru za delić sekunde, nego eksperiment vezan za robota koji funkcioniše u stvarnom svetu. Pored vremenske zahtevnosti, tu je i oštećivanje samog robota, jer simuliranje partije šaha ne oštećuje računar, ali robot koji padne niz stepenice i te kako može nešto da ošteti ili čak da slomi.

Dodatni problem nosi naziv „katastrofalno zaboravljanje” (ili katastrofalna interferencija). U pitanju je fenomen koji se javlja kada neuronsku mrežu, naučenu da obavlja jednu aktivnost, pokušamo da naučimo nešto novo. Ako mrežu pustimo da novi zadatak uči kao što je učila prvi, dolazi do fenomena „zaboravljanja” prve naučene aktivnosti. Jedno od rešenja je u paralelnom učenju mreže da obavlja novu funkciju, ali da ne zaboravi staru, a drugo o razdvajanju sekcija mreže na delove posvećene datoj aktivnosti i učenje specijalnog novog dela da prepozna kada treba da primeni koji segment mreže za rešavanje problema. Ipak, za sada se smatra uspehom kada AI naučen da obavlja drugu funkciju ima gubitak od oko pet odsto u kvalitetu obavljanja prve naučene funkcije.

Već više od pet godina, naučnici koji rade sa Googleovom AI platformom DeepMind i u okviru programa OpenAI treniraju robotske ruke u rešavanju logičkih zagonetki, od dečjih slaganja figura u proreze odgovarajućeg oblika, do rešavanja Rubikove kocke. Hiljade i hiljade pokušaja pomažu naučnicima da razviju nove modele koji kombinuju znanje o funkcionisanju i razviju ljudskog mozga sa programiranjem.

• • •

Veštačka inteligencija neophodna za konstrukciju zaista autonomnih robota ima pred sobom godine i godine učenja i razvoja. Dok se čeka na taj deo slagalice, stručnjaci za robotiku naći će brojne nove načine da usavrše postojeće ili razviju nove načine kretanja i konstrukcije robota i dronova. Takođe, alternativa u vidu robota koji nije inteligentan, ali to dovoljno dobro simulira, kao što to radi Astro, možda je dovoljno dobra opcija da se prekrati čekanje na pravu stvar.