WEF рекомендує: як «олюднити» роботів

Вчені у сфері інформатики з Массачусетського технологічного інституту знайшли спосіб пришвидшити реакцію роботів за допомогою спеціального чипа. Як це відбувалося, Mind пропонує дізнатися з матеріалу на сайті Всесвітнього економічного форуму (WEF) в Давосі. 

Матеріал підготовлений у партнерстві з бюро перекладів «Профпереклад».

• Це посилить зв’язок між розумом і тілом робота, завдяки чому він зможе ефективніше виконувати більше завдань, які виконують люди.
• Ця інновація могла б врешті-решт вберегти людей від різних ризиків, що притаманні певним видам робіт, як-от догляд за хворими на COVID-19 або переміщення важких предметів.

Сучасні роботи можуть швидко рухатися. «Швидко працюють двигуни, тому й вони такі», – каже Сабріна Нойман.

Проте в складних ситуаціях, наприклад при взаємодії з людьми, роботи часто уповільнюються. «Заминка викликана процесами, що відбуваються в голові робота», – додає вона.

Як пришвидшити робота

За словами Сабріни Нойман, яка нещодавно отримала докторський ступінь у Лабораторії комп’ютерних наук і штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту (CSAIL), на сприйняття стимулів та обчислення необхідної реакції потрібно досить багато часу, що обмежує час реакції. Вона знайшла спосіб виправити цю невідповідність між «розумом» і тілом робота. Метод має назву «робоморфні обчислення» і полягає у використанні схеми розміщення робота та потрібних програм для створення індивідуалізованого комп’ютерного чипа, який зменшує час реакції.

Таке пришвидшення може в перспективі сприяти використанню різних робототехнічних засобів у таких ситуаціях, як, наприклад, надання безпосередньої медичної допомоги пацієнтам з інфекційними хворобами. «Було б чудово мати роботів, які зменшують ризики для пацієнтів і медичного персоналу», – говорить вчена.

Нойман представить це дослідження на Міжнародній конференції з архітектурної підтримки мов програмування та операційних систем, що відбудеться у квітні цього року. Співавторами розроблення з МТІ є: студенти магістратури Томас Бурджат і Сріні Девадас, професор електроінженерії Едвін Сіблі Вебстер і куратор Нойман з отримання докторського ступеня. Іншими співавторами також виступили Брайан Планчер, Т’єрі Тамбе та Віджей Джанапа Редді з Гарвардського університету. Зараз Нойман є постдокторантом з питань інновацій комп’ютерних систем Національного наукового фонду в Гарвардській школі інженерії та прикладних наук.

Як працює алгоритм

За словами Ноймана, для реалізації завдання робот виконує три кроки.

1. Перший крок – сприйняття, що передбачає збір даних за допомогою датчиків або камер.
2. Другий крок – картографування та локалізація: «На основі отриманої інформації робот має скласти карту навколишнього простору, а потім локалізувати себе на цій карті», – зазначає Нойман.
3. Третій крок – планування та контроль руху, інакше кажучи, складання плану дій.

Ці кроки потребують часу та надзвичайно багато обчислювальних потужностей. «Для введення роботів в експлуатацію та забезпечення їх безпечного функціонування в динамічному середовищі з-поміж людей, вони повинні вміти думати й реагувати дуже швидко, – каже Планчер. – Наявні алгоритми не працюють на  центральному процесорі, що існує, достатньо швидко».

Нойман додає, що вчені досліджували кращі алгоритми, але, на її думку, єдиним вдосконаленням програмного забезпечення справі не зарадиш. «Відносно новою є саме ідея, що можна досліджувати також покращення якості апаратного забезпечення». Це означає вихід за межі стандартної мікросхеми обробки центрального процесора, яка включає керуючу ЕОМ, за допомогою апаратного прискорення.

Під апаратним прискоренням мається на увазі використання спеціалізованого апаратного модуля для ефективнішого виконання певних обчислювальних завдань. Типовим апаратним прискорювачем є графічний процесор – чип для паралельної обробки. Такий пристрій зручно використовувати для графічних матеріалів, оскільки їхня паралельна структура дозволяє одночасно обробляти тисячі пікселів.

«Графічний процесор не є найкращим у всьому, але він найкращий у тому, для чого його було створено, – каже Нойман. – Певна конкретна програма працює продуктивніше». Більшість роботів виготовляються з потрібним набором програм, тож апаратне прискорення може покращити їхню роботу. Ось чому команда Нойман розробила робоморфні обчислення.

Система Нойман створює дизайн апаратного забезпечення за індивідуальним замовленням, що якнайкраще задовольнить обчислювальні потреби конкретного робота. Користувач вводить такі параметри робота, як, наприклад, розташування кінцівок або напрямок руху різних суглобів. Система перетворює ці фізичні властивості в математичні матриці. Останні є «розсіяними», тобто вони містять багато нульових значень, які відносно точно відповідають рухам за межами можливостей анатомії робота. (Так само рухи людської руки є обмежені, тому що вона може згинатися лише в певних суглобах. Це не лоза, що гнеться у всі боки.)

Потім система проєктує архітектуру апаратних засобів для виконання розрахунків лише з ненульовими значеннями матриць. У результаті виходить конструкція мікросхеми, яка націлена на максимізацію ефективності обчислювальних дій робота. Індивідуалізовані параметри було підтверджено під час тестування.

Чого вдалося досягнути

Апаратна архітектура, розроблена з використанням цього методу для конкретної програми, перевершила наявні центральний та графічний процесори. При цьому команда Нойман не створювала індивідуалізований чип з нуля – вони запрограмували мікросхему FPGA (програмована користувачем вентильна матриця) відповідно до вказівок їхньої системи. Попри меншу тактову частоту, цей чип працював у вісім разів швидше, ніж центральний процесор, і в 86 разів швидше, ніж графічний процесор.

«Я була в захваті від таких результатів, – каже Нойман. – Хоча нас стримувала нижча тактова частота, ми компенсували це вищою ефективністю».

Планчер бачить у робоморфних обчисленнях великий потенціал. «За можливості ми можемо в майбутньому виготовити індивідуалізовані чипи планування руху для кожного робота, що дозволить їм швидко вираховувати безпечні й ефективні рухи, – каже він. – Я не здивуюсь, якщо через 20 років кожен робот буде мати кілька індивідуалізованих комп’ютерних мікросхем, які підвищують його ефективність. І це може бути одна з них». Нойман додає, що робоморфні обчислення можуть вберегти людей від різних ризиків, які притаманні певним видам робіт, як-от догляд за хворими на COVID-19 або переміщення важких предметів.

«Ця робота цікава тим, що показує, як спеціалізоване проєктування схем можна застосовувати для прискорення основного компонента управління роботами, – говорить Робін Дітс, інженер-робототехнік із компанії «Бостон Дайнемікс», який не брав участі в дослідженні. – Продуктивність програмного забезпечення має вирішальне значення для робототехніки, оскільки в реальних умовах ніхто не буде чекати, поки робот подумає». Він додає, що розроблення Нойман може пришвидшити мислення роботів, що «вивільнить режим роботи, що вражає, який раніше було дуже складно обчислити».

Далі Нойман планує автоматизувати всю систему робоморфних обчислень. Користувачі просто перетягуватимуть параметри свого робота, а «з іншого боку з’являтиметься опис апаратних засобів. Я думаю, саме це допоможе вийти за межі можливого та зробити роботів дійсно корисними».

Матеріал підготовлений у партнерстві з бюро перекладів «Профпереклад».