Freddo, robotul, merge prin birou și primește o sticlă de plastic oferită de un membru al personalului.
Având în vedere că un robot a bătut recent recordul de viteză la sprintul de 100 de metri al lui Usain Bolt, nu este cea mai uimitoare realizare.
Dar viteza cu care Freddo a fost antrenat să meargă, să recunoască sticla și să o apuce este impresionantă. A durat doar câteva minute să dezvolte aceste abilități și să le încarce în Freddo. Cei care l-au dezvoltat spun că sistemele rivale ar putea dura zile pentru a dobândi astfel de abilități.
Sunt la Vsim, o start-up britanică cu sediul în Cambridge. Fondatorii Michelle Lu și Kier Storey speră ca într-o zi software-ul lor să controleze roboți care să navigheze și să îndeplinească sarcini utile acasă și la locul de muncă.
“Este o situație ciudată cu roboții deoarece, de fapt, lucrurile pe care le găsim noi, oamenii, extrem de dificile, precum gimnastica, poți să faci ca roboții să le facă destul de bine. Lucrurile la care oamenii sunt cu adevărat buni, precum dexteritatea fină, sunt foarte grele pentru roboți,” spune Storey.
Abilitățile lui Freddo au fost perfecționate într-un mediu virtual, unde o sarcină poate fi efectuată într-o simulare computerizată de milioane de ori. Odată ce soluția optimă (cunoscută sub numele de politică) este găsită, poate fi încărcată și folosită de hardware – în acest caz, Freddo.
Astfel de simulări virtuale sunt un mod obișnuit de antrenare a roboților. Gigantul tech Nvidia are un sistem numit Isaac Sim care funcționează în acest mod – atât Lu, cât și Storey au lucrat la o versiune anterioară a acestuia.
În 2022 au decis să înființeze Vsim, pentru a-și construi propriul mediu de antrenament și alte instrumente.
Pornind de la zero, Lu și Storey au putut optimiza software-ul pentru a exploata cipurile de calculator puternice utilizate în inteligența artificială, cunoscute sub numele de unități de procesare grafică sau GPU-uri.
“Algoritmii de bază pe care îi utilizam pentru majoritatea acestor simulări robotice se întorc în anii ’70 și ’80, dar acești algoritmi nu sunt potriviri cu adevărat strălucite pentru GPU-uri,” spune Storey.
În câteva luni, au realizat că sistemul lor poate funcționa mult mai rapid decât orice au văzut până atunci.
“La 18 luni de la început, avem de fapt un simulator complet funcțional, cu performanțe foarte ridicate,” spune Lu.
Software-ul este atât de eficient încât poate rula pe hardware-ul purtat de Freddo. Acest lucru înseamnă că robotul poate efectua zeci de mii de simulări în timp ce se deplasează.
“Poate privi aproximativ unul, sau așa, în viitor pentru 20.000 de combinații diferite de lucruri care ar putea să se întâmple,” explică Storey.
Și acest lucru ar fi vital pentru un robot care se deplasează într-un mediu nestructurat precum o casă obișnuită.
“Lucruri în afara controlului robotului, precum oamenii, animalele sau chiar alți roboți, ar putea face lucruri care necesită o schimbare de strategie. Aceste evenimente neașteptate ar putea avea loc foarte rapid și robotul trebuie să poată să se adapteze rapid pentru a-și asigura că acțiunile sale rămân în siguranță și pe traiectorie,” spune Lu.
Vsim este o start-up cu 10 ingineri care lucrează la tehnologia sa. Nvidia
Sursa articol:BBC
Revista “Ştiinţă şi Tehnică“, cea mai cunoscută şi longevivă publicaţie de popularizare a ştiintelor din România
Leave a Reply