Ιαπωνία: Τα ρομπότ «μαθαίνουν» να αγγίζουν σαν άνθρωποι

Η Ιαπωνία, πρωτοπόρος στην ρομποτική εδώ και δεκαετίες, φέρνει μια ακόμα επανάσταση: ένα προσαρμοστικό σύστημα αναπαραγωγής κίνησης που επιτρέπει στα ρομπότ να μιμούνται την ανθρώπινη επαφή και να χειρίζονται αντικείμενα με φυσικότητα, χρησιμοποιώντας εξαιρετικά μικρές ποσότητες δεδομένων εκπαίδευσης. Η έρευνα, που διεξήχθη από τον Akira Takakura και την ομάδα του στο Πανεπιστήμιο Keio υπό την καθοδήγηση του Δρ. Takahiro Nozaki, δημοσιεύτηκε πρόσφατα και υπόσχεται να αλλάξει ριζικά την καθημερινή λειτουργία των ρομπότ σε πραγματικά, απρόβλεπτα περιβάλλοντα.

Το μεγάλο πρόβλημα των ρομπότ σήμερα

Παρά τις εντυπωσιακές προόδους στην αυτοματοποίηση, τα περισσότερα ρομποτικά συστήματα παραμένουν άκαμπτα όταν αντιμετωπίζουν πραγματικές συνθήκες. Οι προ-εκπαιδευμένες κινήσεις λειτουργούν άψογα σε ελεγχόμενα εργοστασιακά περιβάλλοντα, όπου όλα είναι προβλέψιμα. Όμως, όταν τα αντικείμενα αλλάζουν βάρος, ακαμψία, υφή ή σχήμα – όπως συμβαίνει σε μια κουζίνα, ένα νοσοκομείο ή ένα σπίτι – τα ρομπότ αποτυγχάνουν συχνά. Δεν μπορούν να προσαρμοστούν διαισθητικά, όπως κάνει ένας άνθρωπος όταν πιάνει ένα εύθραυστο ποτήρι, ένα μαλακό μαξιλάρι ή ένα βαρύ μεταλλικό αντικείμενο.

Αυτό το κενό αποτελεί ένα από τα μεγαλύτερα εμπόδια για την είσοδο των ρομπότ στην καθημερινή ζωή. Χωρίς την ικανότητα να «αισθάνονται» και να προσαρμόζουν τη δύναμη και την κίνηση τους σε πραγματικό χρόνο, τα ρομπότ παραμένουν περιορισμένα σε επαναλαμβανόμενες, προβλέψιμες εργασίες.

Πώς λειτουργεί το νέο σύστημα

Η ομάδα του Πανεπιστημίου Keio ανέπτυξε μια καινοτόμο προσέγγιση βασισμένη στην Γκαουσιανή παλινδρόμηση διεργασίας (Gaussian Process Regression), μια στατιστική τεχνική ιδιαίτερα ισχυρή όταν τα δεδομένα είναι περιορισμένα. Αντί για γραμμικά μοντέλα ή μαζική εκπαίδευση με εκατομμύρια παραδείγματα, το σύστημα μαθαίνει από ελάχιστες καταγραφές ανθρώπινων κινήσεων πιασίματος αντικειμένων με διαφορετικά επίπεδα ακαμψίας.

Το μοντέλο:

• Καταγράφει τις ανθρώπινες κινήσεις (θέση, δύναμη, ταχύτητα) σε αντικείμενα με γνωστές ιδιότητες.
• Μαθαίνει τη σχέση μεταξύ των φυσικών χαρακτηριστικών του αντικειμένου (π.χ. μαλακό/σκληρό) και της ανθρώπινης απόκρισης.
• Συμπεραίνει την πρόθεση της κίνησης και δημιουργεί κατάλληλες κινήσεις για άγνωστα αντικείμενα, ακόμα και όταν αυτά βρίσκονται εκτός του εύρους εκπαίδευσης.

Το αποτέλεσμα είναι εντυπωσιακό: το ρομπότ μπορεί να προσαρμόσει αυτόματα τη δύναμη πιασίματος, την ταχύτητα και τη γωνία, ώστε να χειριστεί αντικείμενα με ασφάλεια και φυσικότητα – χωρίς να χρειάζεται χιλιάδες ώρες εκπαίδευσης ή συνεχή τηλεχειρισμό.

Τα αποτελέσματα δοκιμών: Έως 74% καλύτερη απόδοση

Η ομάδα δοκίμασε το σύστημα συγκρίνοντάς το με συμβατικά συστήματα αναπαραγωγής κίνησης, γραμμικές παρεμβολές και κλασικά μοντέλα μίμησης. Τα αποτελέσματα ήταν συντριπτικά:

• Σε εργασίες εντός του εύρους εκπαίδευσης: μείωση σφαλμάτων θέσης κατά ≥40% και σφαλμάτων δύναμης κατά 34%.
• Σε εργασίες εκτός εύρους (παρέκταση): μείωση σφαλμάτων θέσης κατά 74%.

Σε όλα τα σενάρια, το σύστημα βασισμένο στην Γκαουσιανή παλινδρόμηση ξεπέρασε κατά πολύ τις υπάρχουσες μεθόδους, αποδεικνύοντας ότι μπορεί να λειτουργήσει αξιόπιστα ακόμα και σε άγνωστα αντικείμενα.

Οι εφαρμογές και ο αντίκτυπος

Ο Δρ. Takahiro Nozaki εξηγεί: «Η ανάπτυξη της ικανότητας χειρισμού συνηθισμένων αντικειμένων στα ρομπότ είναι απαραίτητη για να τους επιτρέψει να αλληλεπιδρούν με αντικείμενα στην καθημερινή ζωή και να ανταποκρίνονται κατάλληλα στις δυνάμεις που αντιμετωπίζουν».

Η τεχνολογία αυτή ανοίγει δρόμους σε πολλούς τομείς:

• Ρομπότ υποστήριξης ζωής σε νοσοκομεία και σπίτια ηλικιωμένων, που πρέπει να χειρίζονται ευαίσθητα αντικείμενα (π.χ. φάρμακα, ποτήρια, ρούχα).
• Κουζίνες και εστιατόρια, όπου τα ρομπότ θα πιάνουν μαλακά φρούτα, σκληρά μαχαίρια ή ζεστά πιάτα.
• Βιομηχανίες όπου τα αντικείμενα ποικίλλουν συνεχώς.
• Μείωση κόστους: Με ελάχιστα δεδομένα εκπαίδευσης, η τεχνολογία γίνεται προσιτή ακόμα και σε μικρές εταιρείες που δεν έχουν πρόσβαση σε τεράστιες βάσεις δεδομένων.

Ο Akira Takakura τονίζει: «Δεδομένου ότι αυτή η τεχνολογία λειτουργεί με μικρή ποσότητα δεδομένων και μειώνει το κόστος της μηχανικής μάθησης, έχει πιθανές εφαρμογές σε ένα ευρύ φάσμα βιομηχανιών».

Η κληρονομιά του Πανεπιστημίου Keio

Η έρευνα βασίζεται στο μακροχρόνιο έργο του Πανεπιστημίου Keio στην ανάδραση δύναμης-απτικής, τη μοντελοποίηση κίνησης και τις απτικές τεχνολογίες. Προηγούμενες εργασίες της ομάδας σε ευαίσθητους ρομποτικούς βραχίονες και ρομπότ avatar έχουν λάβει αναγνώριση από το IEEE, την ιαπωνική κυβέρνηση και το Forbes.

Με αυτή την εξέλιξη, τα ρομπότ δεν περιορίζονται πλέον στην επανάληψη προγραμματισμένων κινήσεων – αρχίζουν να «αισθάνονται» και να προσαρμόζονται όπως οι άνθρωποι. Η Ιαπωνία, που ήδη ηγείται στην τεχνολογία φροντίδας ηλικιωμένων και οικιακών ρομπότ, δείχνει για άλλη μια φορά τον δρόμο προς έναν κόσμο όπου η ρομποτική γίνεται πραγματικά συνεργάτης του ανθρώπου, όχι απλός αυτοματισμός.

Πηγή: Pagenews.gr