Viitorul roboţilor zburători

In laboratorul lui din cadrul Universitații din Pennsylvania, Vijay Kumar şi echipa sa, au creat roboți autonomi aerieni inspirați de albine. Cea mai recentă descoperire a lor: „Precision Farming”, în care roiuri de roboți topografiază, reconstruiesc și analizează fiecare plantă și fruct dintr-o livadă, furnizănd informații vitale pentru agricultori, care pot ajuta la îmbunătățirea recoltelor și la folosirea mai judicioasă a apei.

În laboratorul meu, construim
roboţi aerieni autonomi

ca cei pe care îi vedeţi zburând aici.

Spre deosebire de dronele comerciale
ce pot fi cumparate astăzi,

acest robot nu este dotat cu GPS.

Deci fără GPS,

e greu pentru roboţi ca acesta
să-şi determine poziţia.

Acest robot foloseşte senzorii, camerele
şi scanerele cu laser cu care e dotat

pentru a scana mediul înconjurător.

Robotul detectează
caracteristicile mediului

şi îşi determină poziţia
în raport cu ele,

prin metoda triangulaţiei

şi apoi poate grupa
toate aceste detalii într-o hartă

ca cea aflată în spatele meu.

Această hartă permite apoi robotului
să înţeleagă unde sunt obstacolele

şi să navigheze fără a se lovi de acestea.

Ce vreau să vă arăt în continuare

sunt câteva experimente
pe care le-am făcut în laboratorul nostru,

unde acest robot s-a putut deplasa
pe distanţe mai lungi.

Aici vedeţi, în dreapta sus,
ce vede robotul cu camera.

Pe ecranul principal

– viteza de redare e mărită de 4 ori –

pe ecranul principal veţi vedea
harta ce se întocmeşte.

E o hartă la rezoluţie mare
a coridorului de lângă laboratorul nostru.

Imediat va intra în laboratorul nostru,

care poate fi recunoscut
după dezordinea pe care o vedeţi.

(Râsete)

Dar principalul lucru
ce vreau să vi-l spun

e că aceşti roboţi sunt capabili
să facă hărţi cu rezoluţie mare,

o rezoluţie de 5 centimetri,

permiţând cuiva din afara laboratorului,
din afara clădirii,

să le obţină fără să intre înăuntru

şi să încerce să deducă
ce se întâmplă în clădire.

E o problemă cu astfel de roboţi.

Prima problemă e că sunt destul de mari.

Fiind mari, sunt grei.

Consumă cam 200 waţi pe kilogram.

Asta face ca durata
misiunilor să fie foarte scurtă.

A doua problemă e că roboţii au senzori
care costă foarte mult:

un scaner cu laser, o cameră video
şi procesoarele,

ce ridică preţul acestor roboţi.

Ne-am întrebat:

ce produs de serie
putem cumpăra din magazin

care să fie ieftin, uşor, cu senzori
şi putere de calcul?

Şi am inventat telefonul zburător.

(Râsete)

Acest robot foloseşte un telefon
Samsung Galaxy ce se găseşte în magazine,

şi tot ce vă trebuie e o aplicaţie
descărcabilă de pe site-ul nostru.

Acest robot citeşte literele
„TED” în acest caz,

vizualizând colţurile
literelor T şi E,

determinându-şi poziţia
relativă faţă de ele şi zburând autonom.

Joystickul e aici, dacă o ia razna,
Giuseppe să-i vină de hac.

(Râsete)

Pe lângă construirea acestor mici roboţi,

testăm comportamente agresive,
ca cel pe care îl vedeţi aici:

robotul se deplasează acum
cu 2-3 m/secundă,

balansându-se puternic
în timp ce îşi schimbă direcţia.

Ideea e că putem avea roboţi mai mici,
ce se pot deplasa mai repede

şi care pot zbura
în medii foarte neregulate.

În clipul următor,

aşa cum acest vultur, coordonându-şi
graţios aripile, ochii şi picioarele,

scoate din apă prada,

şi robotul nostru poate pescui.

(Râsete)

E un Philly sandwich cu brânză,
pe care-l apucă din zbor.

(Râsete)

Observaţi robotul zburând
cam cu 3 m/s,

(mai repede decât merge un om)
coordonându-şi braţele, ghearele

şi zborul în fracţiuni de secundă
pentru a realiza această manevră.

Într-un alt experiment,

vreau să vă arăt
cum un robot îşi adaptează zborul

pentru a-şi controla
încărcătura suspendată,

a cărei lungime e mai mare
decât deschiderea ferestrei.

Pentru a reuşi, trebuie să se încline
şi să-şi regleze altitudinea

şi să balanseze încărcătura
prin deschidere.

Vrem să îi facem şi mai mici
şi ne-am inspirat în special de la albine.

Dacă observaţi albinele
(e o filmare cu încetinitorul)

sunt atât de mici,
inerţia lor e atât de mică,

(Râsete)

încât nu le pasă dacă se ciocnesc
de mâna mea, de exemplu.

Acesta e un robot mic
ce imită comportamentul albinei.

Iar mai mic e mai bine,

deoarece cu mărimea mică
obţii inerţie redusă.

Împreună cu inerţia redusă,

(robotul bazâie, râsete)

împreună cu inerţia redusă,
rezişti mai bine la coliziuni

şi asta te face mai robust.

Am construit roboţi mici,
ca aceste albine.

Ăsta are doar 25 de grame.

Consumă doar 6 waţi
şi se poate deplasa cu 6 m/s.

Raportat la mărimea lui,

e ca şi cum un Boeing 787 ar zbura
de 10 ori mai rapid decât sunetul.

(Râsete)

Vreau să vă arăt un exemplu.

Aceasta e probabil prima coliziune
aeriana planificată, redata cu viteza 1/20

Aceşti roboţi au o viteză
relativă de 2 m/s

şi aceasta ilustrează principiul de bază.

Cuştile de 2 grame din fibră de carbon
împiedică atingerea elicelor,

dar important e că impactul e absorbit,
iar roboţii reacţionează la coliziuni.

Aşa că mic, înseamnă şi sigur.

Când am început să lucrăm,
am început cu roboţi mari

şi acum am ajuns la aceşti roboţi mici.

O histogramă a plasturilor
comandaţi în trecut,

ar arăta că numărul lor
s-a redus acum.

Pentru că aceşti roboţi sunt siguri.

Dimensiunea mică are câteva dezavantaje

şi natura a găsit căi
să compenseze aceste dezavantaje.

Ideea e că indivizii se grupează
pentru a forma grupuri, roiuri.

Am încercat şi noi, în laborator,
să creăm roiuri artificiale de roboţi.

E o provocare pentru că acum
trebuie să ne gândim la reţele de roboţi,

şi în fiecare robot,

trebuie să rezolvi combinaţia
de detecţie, comunicare, calcul,

după care reţeaua devine
cam dificil de controlat şi de gestionat.

Din natură preluăm
trei principii de organizare

care ne ajută la dezvoltarea algoritmilor.

Prima idee e că roboţii trebuie
să ştie de prezenţa vecinilor.

Trebuie să-i poată detecta
şi comunica cu ei.

Acest clip ilustrează ideea de bază.

Avem patru roboţi -

unul dintre ei a fost deturnat
la propriu de un operator uman.

Pentru că roboţii
interacţionează între ei,

îşi simt vecinii,

si se urmează intre ei.

Aşa, o singură persoană poate
conduce această reţea de urmăritori.

Asta nu se întâmplă pentru că roboţii
ştiu unde trebuie să meargă,

ci pentru că reacţionează
la poziţia vecinilor lor

(Râsete)

Următorul experiment ilustrează
al doilea principiu de organizare.

Acesta e principiul anonimităţii.

Aici, ideea principală este

că roboţii nu cunosc
identităţile vecinilor lor.

Li se solicită să alcătuiască
o formă circulară

şi indiferent câţi roboţi pui în formaţie
sau câţi scoţi,

fiecare robot reacţionează
doar la vecinul său.

Ştie că trebuie să realizeze
forma circulară,

dar colaborând cu vecinii săi
o realizează fără coordonare centrală.

Dacă puneţi aceste idei la un loc,

a treia idee e că dăm acestor roboţi

detaliile matematice ale formei
pe care trebuie să o creeze.

Formele se pot schimba
în funcţie de timp,

şi veţi vedea aceşti roboţi,
începând cu o formaţie circulară,

schimbându-se într-un dreptunghi,
întinzându-se într-o linie dreaptă,

înapoi într-o elipsă.

Şi fac asta cu aceeaşi coordonare
de fracţiuni de secundă

pe care vedeţi la roiurile din natură.

Dar de ce să lucrezi cu roiuri?

Vă voi vorbi despre două aplicaţii
care ne interesează foarte mult.

Prima are legătură cu agricultura,

care e probabil cea mai mare
problemă de pe glob.

După cum ştiţi,

una din şapte persoane în lume
este malnutrită.

Majoritatea suprafeţelor ce au putut fi
cultivate, sunt deja cultivate.

Eficienţa majorităţii sistemelor
creşte la nivel global,

dar eficienţa sistemului de producţie
este, de fapt, în scădere.

Mai ales din cauza penuriei de apă,
a bolilor, schimbărilor climatice

şi a altor câteva lucruri.

Deci ce pot face roboţii?

Am adoptat o abordare numită
Agricultură de Precizie în comunitate,

şi ideea de bază e că putem sa trimitem
roboţii zburători prin livezi

şi apoi sa creăm modele precise
ale fiecărei plante.

Ca în medicina personalizată,

unde imaginaţi-vă că se doreşte
tratarea individuală a fiecărui pacient,

dorim să construim
modele individuale ale plantelor

ca apoi să îi spunem fermierului
ce i-ar trebui fiecărei plante.

În acest caz, inputul ar conţine:
apă, îngrăşământ şi pesticide.

Aici vedeţi roboţi
zburând într-o livadă de meri

şi îndată veţi vedea
doi dintre colegii lor,

făcând acelaşi lucru în partea stângă.

Ei de fapt întocmesc o hartă a livezii.

Pe hartă apare fiecare plantă din livadă.

(se aude robotul bâzâind)

Să vedem cum arată aceste hărţi.

Veţi vedea camerele
folosite de aceşti roboţi.

În stânga-sus e o cameră color obişnuită.

În stânga-centru e o cameră în infraroşu.

În stânga-jos e o cameră termală.

Pe ecranul principal, vedeţi
o reprezentare tridimensională

a fiecărui pom, pe măsură ce senzorii
zboară chiar pe lângă ei.

Înarmaţi cu astfel de informaţii,
putem face câteva lucruri.

Primul şi cel mai important lucru
este foarte simplu:

numărarea fructelor din fiecare pom.

Prin asta îi poţi spune fermierului
câte fructe are în fiecare copac

şi îi permiţi să estimeze
productivitatea recoltei,

optimizînd lanţul de producţie

Al doilea lucru e că putem lua
modele de plante,

le reconstituim tridimensional

şi de aici să estimăm
cât de mare e coroana

şi apoi corelăm mărimea coroanei
cu suprafaţa frunzelor plantei,

adică indicele suprafeţei foliare

Dacă ştii cât e acest indice,

poţi măsura câtă fotosinteză
face fiecare plantă,

lucru care îţi arată
cât de sănătoasă e planta.

Combinând informaţiile vizuale
şi cele din infraroşu,

putem calcula indici ca NDVI.

În acest caz poţi vedea clar

că unele culturi nu se dezvoltă
la fel de bine ca altele.

Asta se observă uşor din imagistică,

nu doar din fotografiile obişnuite,

ci combinând imaginile vizibile
cu cele din spectrul infraroşu.

În cele din urmă,

dorim să putem detecta apariţia clorozei,

– e un portocal –

care se distinge
prin îngălbenirea frunzelor.

Roboţii care zboară deasupra
pot observa asta autonom

şi apoi pot raporta fermierului
că are o problemă

în această parte a livezii.

Sisteme ca acesta chiar pot ajuta

şi proiectăm recolte
ce pot fi îmbunătăţite cam cu 10 %.

Mai important, de exemplu,

consumul de apă scade

cu aproximativ 25 %,
folosind roiuri de roboţi aerieni.

La final, aş vrea să aplaudaţi
oamenii care au creat de fapt acest viitor

Yash Mulganokar, Sikang Liu
şi Giuseppe Loianno,

care sunt responsabili pentru cele trei
demonstraţii pe care le-aţi văzut.

Mulţumesc.

(Applause)