Робот, який бігає і плаває як саламандра

Робототехнік Ак Ісперт розробляє біороботів - машини, спроектовані за подобою тварин, які здатні пересуватися у складних середовищах і нагадують персонажів науково-фантастичних книжок. Результатом такого проектування і розробки є кращі ро́боти, які можуть виконувати повсякденні, сільськогосподарські або пошуково-рятувальні завдання. Але ці роботи не просто імітують живу природу - вони допомагають нам краще зрозуміти нашу власну біологію, розкриваючи невідомі таємниці спинного мозку.

Це - Плевробот.

Робот, якого ми розробляли, копіюючи
представника родини саламандрових,

що зветься Тритон ребристий.

Плевробот може ходити, як бачите,

і, як побачите згодом, він також плаває.

Ви запитаєте, навіщо ми
створили цього робота.

Фактично, робот був створений
як науковий інструмент для нейронауки.

Насправді, ми розробляли його
разом з нейробіологами,

щоб зрозуміти, як рухаються тварини,

а особливо - як спинний мозок
керує пересуванням.

Та що довше я працюю в біороботиці,

то більше захоплююсь
рухом тварин.

Якщо подумати про те, як пливе дельфін,
як біжить або стрибає кіт,

або навіть як ми, люди, рухаємось

під час пробіжки або гри в теніс, -

ми робимо дивовижні речі.

Фактично, наша нервова система виконує
дуже складне завдання контролю.

Вона мусить бездоганно координувати
близько 200 м’язів,

бо, коли координація кепська -
ми падаємо або погано пересуваємось.

Моя мета - зрозуміти, як це працює.

Є 4 головних компоненти, що лежать
в основі пересування тварин.

Перший - саме́ тіло,

і, насправді, не варто недооцінювати,

наскільки будова тіла вже сама по собі
спрощує рух тварини.

Наступний - спинний мозок,

який відповідає за рефлекси,

численні рефлекси, котрі уможливлюють
сенсомоторний зворотний зв’язок

між нервовою активністю спинного мозку
та руховою активністю.

Третє - центральні генератори
впорядкованої активності.

Це дуже цікаві структури
в спинному мозку хребетних тварин,

які можуть самостійно генерувати

дуже синхронні ритмічні
команди моторної активності,

отримуючи лише дуже прості вхідні сигнали.

Ці вхідні сигнали -

це модулюючі команди
з різних ділянок кори головного мозку,

таких як моторна кора,
мо́зочок, базальні ганглії.

Усі вони модулюють
активність спинного мозку

коли ми пересуваємось.

Але цікаво те, наскільки
сам лише базовий компонент -

спинний мозок разом з тілом -

значною мірою вирішує
це завдання з пересування.

Вам це, напевно, відомо з того факту,
що коли курці відрубують голову,

то вона ще певний час бігає.

Це свідчить, що самі лише
спинний мозок і тіло

значною мірою контролюють пересування.

Зрозуміти, як це працює, дуже непросто,

бо, по-перше,

реєструвати активність у спинному мозку
дуже складно.

Набагато простіше імплантувати
електроди в моторну кору,

ніж у спинний мозок,
бо він захищений хребтом.

Це дуже складно, особливо у людей.

Друга перешкода в тому, що пересування
є результатом дуже складної

і дуже динамічної взаємодії
цих чотирьох компонентів.

Тож дуже важко з’ясувати, як роль
кожного з них змінюється в часі.

І ось тут біороботи, такі як Плевробот,
і математичні моделі

можуть дуже допомогти.

Отже, що таке біороботика?

Біороботика - це дуже активна
галузь робототехніки,

де люди шукають натхнення
у тваринному світі,

створюючи роботів,
які могли б працювати надворі,

наприклад, роботів-помічників,
або пошуково-рятувальних

або сільгосп-роботів.

Мета - наслідуючи тварин,
створювати роботів,

які зможуть пересуватися
у складному середовищі -

по сходах, у горах і лісах -

там, де роботи почуваються
ще не дуже впевнено,

а тварини пересуваються набагато краще.

Робот також може бути
чудовим науковим знаряддям.

Є дуже хороші проекти,
де роботи використовуються

як наукові знаряддя для нейронауки,
біомеханіки або гідродинаміки.

Саме таке призначення має і Плевробот.

Тож у моїй лабораторії
ми співпрацюємо з нейробіологами,

такими як Жан-Марі Кабельґен,
нейробіологом з Бордо, Франції,

ми створюємо моделі спинного мозку
і перевіряємо їх на роботах.

І тут варто починати з простого.

Отже, найкраще почати з простих тварин,

таких як мінога, яка є
дуже примітивною рибою,

а тоді поступово переходити
до складніших рухів,

таких як у саламандри,

як у котів і людей,

у ссавців.

І тут робот стає цікавим знаряддям

для перевірки наших моделей.

Насправді, для мене Плевробот -
це ніби здійснення мрії.

Близько 20 років тому
я вже створював

комп’ютерні моделі
рухів міноги і саламандри,

працюючи над дисертацією.

Але я завжди знав, що мої моделі
були всього лиш наближеннями.

Так само, як з фізичними процесами
у воді, мулові або складних сумішах,

дуже складно моделювати
такі рухи на комп’ютері.

Чому б не зробити фізичну модель - робота?

Отже, з усіх цих тварин,
однією з моїх улюблених є саламандра.

Ви можете запитати, чому.
А тому, що вона, як амфібія,

є справді ключовою твариною
з еволюційної точки зору.

Вона - чудова сполучна ланка
між плаванням,

таким як у в’юнів або риб,

і чотириногим пересуванням,
таким як у ссавців, котів і людей.

І, фактично, сучасна саламандра

дуже подібна до перших
наземних хребетних,

тож це ніби жива викопна тварина,

через яку ми маємо доступ
до нашого предка -

предка усіх наземних чотириногих.

Отже, саламандра пливе,

використовуючи
змієподібний плавальний алюр,

тобто хвиля м’язової активності
плавно рухається від голови до хвоста.

А якщо поставити саламандру на землю,

вона перейде на швидку ходу.

В цьому режимі ми бачимо точні
періодичні рухи кінцівок,

які дуже добре узгоджені з

хвилеподібними рухами тіла,

і це саме той алюр, який ви
бачите тут, у Плевробота.

Несподіваним і захопливим
є те, що все це

може генеруватися самими лише
спинним мозком і тілом.

Тож, якщо децеребрувати саламандру -

видалити голову, хоч це й неприємно -

і електрично стимулювати спинний мозок,

то слабка стимуляція спричинятиме
рух ступо́ю, найповільнішим алюром.

Якщо стимулювати трохи сильніше,
алюр прискориться.

У певну мить досягається поріг,

і тварина автоматично
переходить на плавання.

Це дивовижно.

Проста зміна загального сигналу,

подібно до натискання педалі газу,

модулюючої стимуляції спинного мозку,

спричиняє повне перемикання
між двома дуже різними алюрами.

Те саме спостерігається і в котів.

Якщо стимулювати спинний мозок кота,

можна перемикати його на
ходу, ристь і галоп.

У випадку птахів, слабка стимуляція

змушує птаха ходити,

а сильна стимуляція - махати крилами.

Це, насправді, засвідчує, що спинний мозок

це дуже складний контро́лер пересування.

Ми дослідили пересування
саламандри детальніше,

використовуючи чудову
рентгенівську відеоустановку,

надану професором Мартином Фішером
з університету Єни в Німеччині.

І завдяки цьому ми мали
дивовижний пристрій

для дуже точного запису
усіх рухів кісток.

Тож ось що ми зробили.

По суті, ми визначили,
які кістки нас цікавлять,

і зробили тривимірний запис їхніх рухів.

Потім ми зібрали базу даних рухів,

як на землі, так і у воді,

щоб створити повну базу даних
моторних поведінок,

доступних справжній тварині.

А потім ми, робототехніки, мали
відтворити це у нашому ро́боті.

Ми проробили величезну робо́ту,
щоб визначити оптимальну структуру,

з’ясувати, де розмістити двигуни,
як з’єднати їх докупи,

щоб відтворити ці рухи
так добре, як тільки можливо.

Так і з’явився Плевробот.

Отже, погляньмо, наскільки
він подібний до живої тварини.

Тут ви бачите майже точне порівняння

рухів живої тварини і Плевробота.

Ви бачите, що тут у нас
майже повна відповідність

рухів повільного алюру.

Повільне зворотнє відтворення
ще краще це демонструє.

Ба більше - ми можемо плавати.

Для цього ми вдягаємо робота
у водонепроникний костюм -

(Сміх)

тоді пускаємо його у воду
і відтворюємо алюри плавання.

І тут ми були дуже щасливі,
бо це дуже важко зробити.

Фізика взаємодії складна.

Наш робот значно більший
за маленьку тварину,

тож нам довелося виконати
динамічне масштабування частот

щоб мати ту саму фізику взаємодії,

але, врешті-решт, ми досягли
дуже точного відтворення

і були від того дуже щасливі.

Отже, погляньмо на спинний мозок.

Тут ми, разом з Жаном-Марі Кабельґеном,

змоделювали схему
спинного мозку.

Цікаво, що у саламандри
збереглася дуже примітивна

організація нервової системи,

дуже подібна до тієї,
яку ми бачимо у міноги,

примітивної вугроподібної риби,

і схоже, що в перебігу еволюції

додавалися нові нервові осцилятори,
щоб керувати кінцівками,

і з їхньою допомогою пересуватися.

Ми знаємо, де розташовані ці осцилятори,

але ще зробили математичну модель,

аби зрозуміти, як вони мають з’єднуватись,

щоб уможливити це перемикання
між двома дуже різними алюрами.

І ми випробували цю модель на роботі.

Тож ось як це виглядає.

Тут ви бачите попередню версію Плевробота,

який цілком контролюється
нашою моделлю спинного мозку,

записаною в пам’ять робота.

Єдине, що ми робимо -

надсилаємо через дистанційне керування

два сигнали, які тварина має отримувати

від головного мозку.

Цікаво, що змінюючи ці сигнали,

ми можемо цілком контролювати
швидкість, напрямок і тип алюру.

Наприклад,

коли стимуляція слабка,
ми бачимо звичайну ходу,

а коли стимуляція сильна, в певну мить

алюр дуже швидко змінюється на плавання.

І нарешті, ми також можемо
дуже добре робити повороти,

просто стимулюючи один бік спинного мозку
більше ніж інший.

Я вважаю справді дивовижним

те, як природа розподілила керування,

поклавши значну частину обов’язків
на спинний мозок,

щоб головний мозок не мав
хвилюватися про кожен м’яз.

Він має хвилюватися лише
про високорівневу модуляцію,

а робота спинного мозку -
координувати усі м’язи.

А тепер погляньмо на пересування котів
і на важливість біомеханіки.

Це ще один наш проект,

в якому ми вивчали котячу біомеханіку

і хотіли з’ясувати, наскільки
будова допомагає пересуванню.

Ми виявили три важливих критерії

у властивостях кінцівок.

Перша - кінцівка кота -

це конструкція, більш-менш
подібна до пантографа.

Пантограф - це механічна конструкція,

в якій верхній і нижній сегменти
завжди паралельні.

Проста геометрична система,
яка узгоджує

внутрішні рухи сегментів.

Друга властивість котячих кінцівок -
вони дуже легкі.

Більшість м’язів зосереджено в тулубі,

і це хороша ідея, бо тоді
кінцівки мають малу інерцію

і можуть рухатись дуже швидко.

Остання, і дуже важлива властивість, -
надзвичайна пружність котячої кінцівки,

щоб витримувати удари
і великі навантаження.

Саме таким ми й створили робота
Малюка Гепарда.

Отже, запрошуємо Малюка Гепарда на сцену.

Це - Пітер Екерт, який працює
над дисертацією, присвяченою цьому роботу,

і, як бачите,
це гарненький маленький робот.

Трохи схожий на іграшку,

але, насправді, це науковий інструмент,

який допомагав досліджувати
властивості котячих лап.

Отже, як бачите,
він дуже податливий, дуже легкий,

а також дуже пружний,

тож його можна спокійно притиснути,
і він не зламається.

Натомість, він просто стрибне.

Ця пружна властивість
також дуже важлива.

Також, можна побачити властивості

пантографа у цих трьох сегментах лапи.

Цікаво те, що цей досить динамічний алюр

досягається винятково
статичним керуванням,

тобто без сенсорів, без складних циклів
зворотного зв’язку.

І це цікаво, бо це означає,

що сама лише механіка стабілізує
цей досить швидкий алюр

і, що справді хороша механіка
вже сама собою спрощує пересування

настільки, що ми навіть можемо
трохи ускладнити пересування,

як ви побачите у наступному відео,

де ми, наприклад, даємо ро́боту завдання
в процесі бігу зіскочити зі сходинки -

і робот не падає,

що було для нас несподіванкою.

Це маленька перешкода.

Я очікував, що робот відразу впаде, бо

він не має сенсорів
і швидкого зворотного зв’язку.

Але ж ні. Сама механіка
стабілізує рух,

і робот не падає.

Звісно, якщо збільшити крок
і додати перешкод,

знадобиться повноцінне динамічне
керування, рефлекси і таке інше.

Але тут важливо те, що для
подолання невеликих перешкод

механіка працює.

І, я думаю, це дуже важливий сигнал, який

біомеханіка і робототехніка
надсилають нейронауці -

не варто недооцінювати того
наскільки тіло сприяє пересуванню.

Як це стосується людського пересування?

Безсумнівно, людське пересування
складніше ніж у кота й саламандри,

але, водночас, нервові системи
людини й інших хребетних

дуже подібні.

Особливо спинний мозок,

який у людей також є
контро́лером пересування.

Ось чому ушкодження спинного мозку

має катастрофічні наслідки,

спричиняючи параліч нижніх
або усіх чотирьох кінцівок.

Це тому, що головний мозок
втрачає зв’язок

зі спинним мозком.

Зокрема, він не може
здійснювати модуляцію,

щоб ініціювати і модулювати пересування.

Тож велика мета нейропротезування -

навчитися відновлювати цей зв’язок,

використовуючи електричну
або хімічну стимуляцію.

У світі є кілька дослідницьких груп,
які займаються саме цим.

Зокрема в EPFL,

мої колеги Ґреґуа Кортін
та Сильвестро Мічера,

з якими я співпрацюю.

Але, щоб зробити це правильно,
дуже важливо зрозуміти,

як працює спинний мозок,

як він взаємодіє з тілом,

і як головний мозок
комунікує зі спинним мозком.

Саме тут ро́боти й моделі,
які я сьогодні показував,

сподіваюсь, гратимуть ключову роль

для досягнення цих дуже важливих цілей.

Дякую.

(Оплески)

Бруно Ґіссані: Ак, у вашій лабораторії
я бачив інших роботів,

які, можуть плавати
у забрудненому середовищі

і при цьому вимірювати рівень забруднення.

Але про цього робота

ви згадали у своїй промові,
як про побічний проект,

пошуково-рятувальний.

І в нього є камера на носі.

Ак Ісперт: Саме так.

У нас є деякі побічні проекти,

де ми хочемо, щоб ро́боти виконували
пошуково-рятувальні функції.

Отже, цей робот зараз бачить вас.

Ми мріємо про те, щоб
при надзвичайних подіях,

наприклад, при руйнуванні
або затопленні будинку,

коли небезпека для пошукової групи
або навіть собаки дуже велика,

ми могли б послати робота,
який би повзав, плавав, ходив

з камерою на борту, щоб провести
обстеження, знайти вцілілих

і, можливо, встановити зв’язок
з постраждалим.

БҐ: Звичайно, якщо припустити,
що постраждалий не злякається його.

АІ: Так, напевно, нам варто трохи
змінити його вигляд,

бо, я гадаю, постраждалий
може вмерти від серцевого нападу,

злякавшись, що ця істота хоче його з’їсти.

Але, якщо змінити вигляд
і зробити його міцнішим,

я певен, з нього вийде добрий рятувальник.

БҐ: Дуже вам дякую.
Вам і вашій команді.