Майбутнє роботів, що літають

В своїй лабораторії університету Пенсильванії Віджай Кумар зі своєю командою, натхненні бджолами, створюють автономних повітряних роботів. Їх останнє досягнення: "Точне Господарство", в якому зграя роботів створює карту, реконструює та аналізує кожну рослину та кожен фрукт у саду, забезпечуючи фермерів насущною інформацією. яка може допомогти покращити врожаї і зробити використання води розумнішим.

В моїй лабораторії ми створюємо автономних
повітряних роботів,

схожих на цього, що літає тут.

На відміну від доступних дронів,
яких ви можете купити сьогодні,

цей робот не має жодного GPS на борту.

Без GPS такому роботу

важко визначити своє положення.

Цей робот використовує вбудовані датчики,
камери та лазерні сканери

для дослідження середовища.

Він виявляє оточуючі об'єкти

і визначає своє положення відносно них,

використовуючи метод триангуляції.

І потім він може створити карту об'єктів,

як ця - позаду мене.

Завдяки карті робот знає,
де знаходяться перепони

та пересувається уникаючи їх.

Наступне, що я хочу вам показати -

це серія експериментів, які ми зробили
в нашій лабораторії,

де цей робот міг пройти більші відстані.

Тож тут справа вгорі ви бачите,
що робот бачить крізь камеру.

А на головному екрані -

і, звичайно, це прискорено у чотири рази -

на головному екрані ви побачите карту,
яку він створює.

Це високороздільна карта
коридору навколо нашої лабораторії.

І за хвилину ви побачите,
як він входить в лабораторію.

вона впізнається за безладом,
який ви побачите.

(Сміх)

Але головна думка,
яку я хочу донести -

це те, що ці роботи здатні
створювати високороздільні карти

з п'ятисантиметровою точністю,

які дозволяють будь-кому за межами
лабораторії або будинку

дослідити їх, не заходячи всередину,

і зробити висновки стосовно того, що
відбувається всередині будинку.

Але ми маємо одну проблему
з подібними роботами.

Перша проблема - він надто великий.

Через те, що він великий,
він важкий.

І цей робот споживає десь 100 ват
на один фунт ваги.

Це призводить до дуже короткої
тривалості завдань.

Друга проблема,

в цього робота вбудовані сенсори,
які роблять його дуже дорогим -

лазерний сканер, камера та процесор.

Це збільшує вартість цього робота.

Тож ми запитали себе:

який прилад можна купити в магазині
електроніки,

який буде недорогим, буде легким,
містить сенсори та обчислювач?

І ми придумали телефон, що літає.

(Сміх)

Цей робот працює зі смартфоном
Samsung Galaxy,

який ви можете купити в магазині,

і все, що потрібно - це додаток, який
ви завантажуєте з магазину додатків.

І бачите, в нашому випадку,
цей робот читає букви, "TED",

дивлячись по кутах, на "Т" й "Е",
а потім триангулює це, літаючи автономно.

Цей джойстик тут на випадок,
якщо робот втратить контроль.

Джузеппе може вбити його.

(Сміх)

Окрім будування цих маленьких роботів,

ми також експериментували з агресивною
поведінкою, на кшталт тої, що ви бачите тут.

Цей робот зараз рухається зі швидкістю
від двох до трьох метрів на секунду,

різко хитаючись та гойдаючись,
під час зміни напрямку.

Головне тут, що в нас є малі роботи,
які можуть рухатись швидше,

і рухатись в цьому неструктурованому
середовищі.

На наступному відео,

ви бачите, як птаха, орел,
граціозно координує свої крила,

очі, кігті, щоб схопити жертву на воді,

наш робот також вміє рибалити.

(Сміх)

В цьому випадку, це сирний сендвіч.

(Сміх)

Бачите, цей робот рухається зі швидкістю
приблизно три метри за секунду,

це швидше, ніж ми ходимо,
координує свої руки та кігті,

і летить з секундним розрахунком,
щоб зробити маневр.

В іншому експерименті

я хочу показати вам,
як робот адаптує свій політ

для управління підвішеного вантажу,

довжина якого більша, ніж ширина вікна.

Щоб виконати це,

він повинен зробити кидок
та підлаштувати висоту

і хитнути вантаж.

Але, звичайно, ми хочемо
зробити їх ще меншими,

і нас на це надихають бджоли.

Якщо ви подивитесь на бджіл,
а це сповільнене відео,

вони такі маленькі,
і їх інерція така невеличка -

(Сміх)

що вони не переймаються - вони відскакують
від моєї руки, наприклад.

Це маленький робот,
що відтворює поведінку бджоли.

Менше - краще,

тому що при малій вазі менша інерція.

При меншій інерції -

(Робот пищить, сміх)

при меншій інерції, ви захищені
від зіткнень.

І це робить вас більш надійними.

Ми зробили роботів,
подібних до цих бджіл.

Ось цей важить лише 25 грамів.

Він споживає лише 6 Ватт.

І він може рухатись зі швидкістю
до шести метрів за секунду.

Як для його розміру,

це як Боїнг 787, який рухається зі швидкістю
в десятеро більшою за швидкість звуку.

(Сміх)

І я хочу показати вам приклад.

Це, можливо, перша запланована аварія,
в двадцять разів уповільнена.

Це відбувається на швидкості
два метри за секунду

та ілюструє основний принцип.

Двограмова карбонова захисна клітка
запобігає зчепленню,

але загалом зіткнення амортизується
і робот відреагував на це.

Отже маленький також значить безпечний.

Коли ми розробляли цих роботів
в моїй лабораторії,

то почали з цих великих роботів

і закінчили цими маленькими роботами.

Якщо намалювати діаграму аптечок,
які ми замовили в минулому,

зараз їх кількість значно зменшилась.

Тому що ці роботи справді безпечні.

Малі розміри мають свої недоліки,

та природа знайшла шляхи,
як компенсувати їх.

Основна ідея - це створення великих груп,
або зграй.

В нашій лабораторії ми спробували
створити штучну зграю роботів.

І це дуже не просто,

тому що зараз треба контролювати
мережу роботів.

І кожному роботу

ви повинні забезпечити взаємодію датчиків,
зв'язку, обчислень,

і цією мережею досить важко керувати
та її контролювати.

Тож ми взяли від природи
три організаційних принципи,

що дозволило нам розробити наш алгоритм.

По-перше, роботи повинні відчувати
своїх сусідів.

Вони повинні відчувати та взаємодіяти
зі своїми сусідами.

Це відео демонструє основні ідеї.

У вас чотири роботи -

один з роботів був викрадений оператором,
у прямому значенні.

Але так, як роботи взаємодіють між собою,

вони відчувають своїх сусідів,

вони, по суті, слідкують.

І тут одна людина може очолювати
групу переслідувачів.

Тож знову, це не тому, що всі роботи
знають, куди їм потрібно іти.

Це тому, що вони реагують на положення
своїх сусідів.

(Сміх)

Наступний експеримент показує другий
організаційний принцип.

Цей принцип пов'язаний з принципом
анонімності.

Головна ідея тут в тому,

що роботи байдужі до ідентичності
своїх сусідів.

Їм скомандували зробити коло,

і незалежно від кількості роботів,
задіяних у формуванні кола,

чи від кількості роботів,
яких вилучили з формування,

кожен робот просто реагує на сусіда.

В нього є установка, що потрібно
сформувати коло,

і при взаємодії з сусідами

він створює контур
без центрального керування.

Якщо об'єднати всі ідеї,

третя ідея - надати роботам

математичний опис фігури,
яку вони повинні скласти.

І ці фігури змінюються з часом,

і ви бачите - роботи починають з кола,

змінюють його на прямокутник,
витягуються в лінію.

повертаються до еліпса.

І все це вони роблять
із секундною точністю,

яка притаманна природнім зграям.

Навіщо працювати зі зграями?

Я вам розкажу про два застосування,
які зацікавили нас.

Перше пов'язано з сільським господарством,

мабуть, однією з найбільших
проблем у світі.

Як ви знаєте,

кожна сьома людина на Землі
погано харчується.

Більшість земель, які можна обробляти,
вже обробляються.

Ефективність більшості систем
у світі покращується,

але ефективність системи виробництва
продуктів - погіршується.

І це викликано нестачею води,
захворюванням рослин, зміною клімату

та іншими проблемами.

Тож що можуть зробити роботи?

Ми використали підхід, який в суспільстві
називається "точним господарством".

Основна ідея - ми використовуємо
літаючих роботів у фруктових садах,

і створюємо точні моделі кожної рослини.

Так само, як з індивідуальною терапією,

коли ви лікуєте кожного пацієнта
індивідуально,

ми хочемо створити модель кожної рослини

і потім розказати фермеру,
які дії необхідні для кожної рослини.

Під діями розуміється полив, запилювання,
боротьба зі шкідниками.

Тут ви бачите робота, який пролітає через
яблуневий сад,

і за хвилину ви побачите
його компаньйонів,

які роблять те саме зліва від нього.

Вони будують карту саду.

Це карта включає кожне дерево в саду.

(Шумить робот)

Поглянемо, як виглядають такі карти.

На наступному відео ви побачите камери,
встановлені на цьому роботі.

Зліва зверху звичайна кольорова камера.

Зліва посередині - інфрачервона камера.

І зліва внизу - температурна камера.

А на головному екрані ви бачите
трьохвимірну реконструкцію

кожного дерева в саду, по тому, як датчики
пролітають повз дерева.

Маючи інформацію на кшталт цієї,
ми можемо робити декілька речей.

Перша, можливо, найважливіша,
ми дуже просто можемо

порахувати кількість фруктів
на кожному дереві.

Так ви можете повідомити фермеру
кількість фруктів на кожному дереві

і дозволити оцінити врожай,
який він отримає в саду,

оптимізуючи виробничий ланцюжок.

Друга справа, яку ми можемо зробити -

взяти модель рослини, відтворити її
в тривимірному вигляді

і оцінити розмір крони.

Потім корелювати розмір крони
до листяного покриву кожного дерева.

Це називається індексом листяної поверхні.

Якщо знати індекс листяної поверхні,

можна вирахувати, наскільки добре проходить
фотосинтез на кожній рослині,

що дасть інформацію, наскільки
здорова кожна рослина.

Використовуючи разом візуальну
та інфрачервону інформацію,

ми також можемо вирахувати індекс NDVI.

В практичному використанні ви можете
побачити,

що деякі плоди не такі гарні, як інші.

Це дуже просто помітити з зображення,

не простого зображення, а в поєднанні

інфрачервоного та візуального зображень.

І останнє,

ми зацікавились виявленням раннього
початку хлорозу, плямистості листя -

це апельсинове дерево,

яке виділяється жовтим листям.

Тож робот може просто виявити це автономно,
пролітаючи повз,

і потім повідомити фермеру,
що в нього чи неї є проблема

на цій ділянці саду.

Схожі системи можуть дійсно допомогти,

і ми прогнозуємо покращення врожаю
приблизно на 10 відсотків

та більше, зменшення витрат води

на 25 відсотків з допомогою використання
повітряних зграй роботів.

Наостанок, я хочу, щоб ви привітали людей,
які насправді створюють майбутнє.

Яш Мулгаонкар, Сіканг Ліу,
Джузеппе Лоянно,

котрі відповідають за ці три демонстрації,
які ви побачили.

Дякую.

(Оплески)