Представьте: вы лежите обездвиженным посреди местности, разрушенной землетрясением, куда колёсной технике не проехать. Кто придёт на помощь? Если верить международной группе исследователей во главе с японским университетом Тохоку и таиландским институтом науки и технологий VISTEC, спасателем вполне может оказаться крупный робот-насекомое — научившийся ходить по разным поверхностям через биологическое копирование походки палочника.
Шестиногий робот, применённый в исследовании. Источник изображения — newatlas.com
Несколько шагов насекомого хватило
«Поразительно, что нескольких шагов одного палочника оказалось достаточно, чтобы вывести принцип, работающий на машине в пять раз крупнее», — отмечает Дай Оваки, доцент университета Тохоку.
В статье, опубликованной в журнале Bioinspiration & Biomimetics, команда объясняет исходную проблему: у насекомых крошечный мозг и нервная система по сравнению с человеческими, но при этом они демонстрируют исключительно сложные движения и динамическую адаптацию. До сих пор энтомологам не удавалось точно выявить и описать вычислительно принципы координации ног насекомого.
Результатом становились несовершенные правила координации, параметры и функции вознаграждения, которые ограничивали гибкость и были настолько узкими, что не переносились с робота одной конструкции на робота другой.
Роботу не объясняли, как ходить
Команда отошла от традиционного подхода к обучению машин движению. «Мы никогда не говорили роботу, как ходить. Мы спросили, чего пыталось добиться насекомое, и позволили роботу самостоятельно стремиться к тому же самому», — поясняет исследователь.
Поскольку задача состояла в том, чтобы обойтись без явных инструкций, использовалось состязательное обратное обучение с подкреплением — имитационный подход, при котором система сама выявляет «вознаграждение» за безопасную постановку ноги, приспосабливаясь к меняющимся условиям и обнаруживая новые критерии успеха.
Меньше часа на обучение
Результат превзошёл ожидания: шестиногому роботу хватило краткого наблюдения за палочником, идущим по ровной поверхности, чтобы «научиться» перемещаться по разным типам местности. Причём справился он с этим менее чем за час. В перспективе образцами для подражания могут стать и другие существа со сложной координацией.
Важнее другое: полученная сеть вознаграждения оказалась настолько устойчивой, что пригодна для роботов с самой разной геометрией тела и не требует кропотливой подстройки под каждую конструкцию. Именно эта переносимость и была главным камнем преткновения прежних подходов.
Зачем это нужно
По мнению исследователей, при добавлении памяти роботы, обученные таким методом, однажды смогут работать в зонах бедствий, где ровных дорог нет либо они разрушены. И даже если такая машина потеряет часть конечностей в хаосе завала, система обучения способна помочь ей продолжить движение — свойство, которое у насекомых наблюдается в природе и которое исключительно трудно запрограммировать вручную.
Для практики это важнее эффектных демонстраций. Шагающие роботы десятилетиями упирались в то, что каждый новый корпус требовал переписывания алгоритмов заново; переносимая функция вознаграждения меняет экономику разработки, позволяя переиспользовать однажды выученный принцип.
Тем, кому интересен мир шагающих машин, стоит признать: сейчас для этого лучшее время за всю историю. Двуногие, шестиногие и вовсе экзотические конструкции появляются едва ли не ежемесячно, и биомиметика в этом ряду остаётся одним из самых плодотворных источников идей.
