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)