А почему бы и нет? Ведь эти грызуны прекрасно умеют прыгать!

• Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли изучают белок, чтобы понять, как им удается прекрасно прыгать и не падать.

• Белки обладают экстраординарной способностью моментально просчитывать траекторию прыжка, практически не совершая ошибок.

• В будущем это исследование может позволить военным роботам производить расчеты за доли секунды и моментально корректировать траекторию движения при навигации на пересеченной местности.

-------

В Калифорнийском университете в Беркли наука прокладывает путь в будущее для роботов армии США, которые смогут быть не только автономным, но и легко передвигаться по пересеченной местности, благодаря новым исследованиям, проведенным на неожиданном герое: обыкновенной белке.

В частности, исследователи изучают белок-лисиц, пытаясь понять, почему они так хорошо ориентируются при прыжках, например, в погоне за лакомством. По данным армии, белки настолько хорошо «считывают» препятствия, помня о своих физических ограничениях, что почти никогда не падают.

Маневренность прямо противоположна тем качествам, которыми могут похвастаться большинство нынешних роботов.

Маневренность – это сложная область робототехники по одной причине: роботы довольно хорошо умеют падать и застревать. Однако, согласно идее, так скажем био-вдохновленный подход заключается в использовании обычной белки с лужайки в качестве тестового примера – она может помочь военным и поисково-спасательным роботам преодолевать  самые сложные препятствия.

За последние два десятилетия американские военные приняли на вооружение широкий спектр летающих дронов – от оригинального MQ-1 Predator до MQ-4 Global Hawk размером с пассажирский самолет, но разработка наземных дронов отстает. В отличие от летающих дронов, которым редко приходится преодолевать препятствия или сложные участки, наземные дроны перемещаются в более сложной среде. Наземные дроны могут столкнуться с множеством препятствий. Например, сможет ли робот залезть на груду камней или перепрыгнуть через траншею? Именно такие, достаточно сложные задачи стоят перед разработчиками.

В своем стремлении создать маневренных роботов, ученые на протяжении десятилетий изучали и других живых существ, таких как гекконы или тараканы, которые способны преодолевать практически любые препятствия. Но теперь акцент исследований сместился на другую проблему: выяснение того, как роботы могут научиться принимать решения за доли секунды на основе их собственных механических ограничений.

Но, вернемся к белкам

В кампусе Калифорнийского университета в Беркли в рамках этого проекта организовали эвкалиптовую рощу, где исследователи изучают  грызунов, заставляя их прыгать за угощениями.

«Если мы хотим, чтобы роботизированные платформы передвигались везде, где может человек и даже больше, этим платформам потребуется навык быстрого и творческого принятия решений».

Белки обладают невероятной способностью моментально анализировать препятствия, помня о своих возможностях. Они могут быстро изучить проблему, например, добраться до арахиса, подвешенного над землей и определить, будет ли прыжок успешным. Белки не всегда идеально оценивают прыжок, но при этом они всегда выходят победителями. Иногда они могут сделать небольшую паузу для оценки и даже сделать несколько фальстартов, но они никогда не падают. В худшем случае они могут использовать когти, чтобы зацепиться за дерево, если расчеты оказались не идеальными. 

Дин Калвер, менеджер программы по сложной динамике и системам по развитию боевых возможностей армии США, объясняет, что ученые надеются выяснить:

«Поле битвы, особенно поле битвы будущего, это непредсказуемое место, - пишет он в письме для издания Popular Mechanics. – Если мы хотим, чтобы роботизированные платформы двигались везде, где может пройти человек, и даже больше, то этим платформам потребуется принимать решения моментально и творчески с низкими энергозатратами, связанными с задачами, о которых люди даже не задумываются. Например, решить, перепрыгнуть препятствие или обойти его».

По словам Калвера, эта работа также может помочь автономным роботам принимать более обоснованные решения в режиме реального времени: «Изучая, как организмы (такие как белка) решают, как прыгать и приземляться для достижения своей цели, мы можем узнать больше о том, как инженерные системы будущего смогут принимать решения и действовать, реагируя на сценарии, которым они не были обучены».

Ученые из Беркли также изучают, как их работа может принести пользу роботам, участвующим в поисково-спасательных операциях. Роботы, входящие в разрушенные здания, разломы после землетрясений или другие зоны бедствий, встретят на своем пути множество препятствий.

«Те же принципы, которые применяются к характеристикам робота на поле боя будущего, применимы и к роботам в поисково-спасательных операциях, – говорит Калвер, – За исключением того, что их задача конкретна. Окружающая среда по-прежнему непредсказуема, и этим роботам потребуется такой же уровень адаптации».

Роботы будущего не будут выглядеть как белки и не будут прыгать за угощениями, но способность белок принимать решения может быть смоделирована при их разработке.

Материал подготовлен компанией ITSOFT. Размещение и аренда серверов и стоек в двух ЦОДах в Москве; colocation GPU-ферм и ASIC-майнеров, аренда GPU-серверов. Лицензии связи, SSL-сертификаты. Администрирование серверов и поддержка сайтов. UPTIME за последние годы составляет 100%.