С 6 по 8 октября в Москве пройдет 15-я ежегодная конференция ISDEF 2016. О программе подробно прочитайте в нашем предыдущем посте. Как мы уже говорили, наш ISDEF – это теплая ламповая встреча тех, кто основал и развивает ИТ-компании, которые живут на свои заработанные, без грантов и инвестиций. Член правления ассоциации ISDEF Виталий Янко vital выступит на конференции с докладом «Перспективы продуктовых компаний в робототехнике». В этом посте Виталий поделился основными тезисами своего доклада.Тезис 1. Какие разработки для робототехники нужны сейчас?
Робототехника — это технология, которая не работает в отрыве от физических свойств реального аппаратного обеспечения. То есть нужно программировать реальное «железо» с поправкой на все его ограничения, часто выявляемые уже в ходе использования.
В России рынок образовательной и сервисной робототехники ежегодно удваивает обороты. Рост промышленной робототехники, скорее всего, тоже продолжится — за счет компаний, которые будут автоматизировать свое производство. И к этому моменту те разработчики, у которых будут и интеграторские компетенции, и свои математические «фишки», упакованные в продукт, имеют шанс преуспеть, но некоторым соваться на рынок противопоказано.
Тезис 2. Если нет своих алгоритмов, то соваться бессмысленно
На рынок робототехники несколько поздно соваться, если у вас нет своих уникальных алгоритмов управления по обратной связи. Рынок робототехники представляет из себя несколько сегментов, которые сейчас переживают бум – во-первых, это образовательная робототехника, которая только начинает уходить от конструкторов. Во-вторых, это сервисная робототехника, где роботы создаются для того, чтобы помочь человеку. В сервисной робототехнике рынок идет по пути создания узкофункциональных вещей. Например, робот телеприсутствия, робот-полотер, робот-пылесос, все со своей небогатой функциональностью. В этом сегменте есть явная проблема, как сделать роботов более функциональными. Шагающие роботы пока еще шагают плохо, еле-еле встают с колен, хоть чемпионы индустрии уже и мягко сопротивляются толчкам. Но смысл в их наличии есть только исследовательский. У промышленных роботов-манипуляторов чувствительность тоже является камнем преткновения, хотя это один из наиболее развивающихся сегментов. На фабриках требуется полностью убрать человека из контактных операций.
Рынку нужны новые алгоритмы, которые бы учитывали обратную связь. Ряду предприятий приходится «хакать» официальные планировщики движения промышленных роботов. Туда мы и устремились, чтобы «хакать» не пришлось. Одной из веток является также медицинская робототехника. Вот там бум на рынке восстановительного функционала для опорно-двигательного аппарата. Но – без успешного моделирования на базе алгоритмов управления движения по обратной связи там делать нечего.
Тезис 3. Создать робота без инвестиций, имея только гениальную идею, практически возможно, но это долго
Создать робота с нуля можно, и это не обязательно дорого — талантливый математик или инженер могут сделать бионическую руку, но продвижение на рынок потребует большого количества поклонников-энтузиастов, которые будут помогать и/или покупать созданное. Сейчас количество энтузиастов-одиночек, которые что-то делают, сравнимо с количеством потребителей таких эксклюзивных решений. Так что явно нужно объединяться вокруг идеи в проектные коллективы и развивать сообщество адептов, а на это уходят годы.
В то же время соваться в производство более громоздкого «железа», возможно, уже поздно. Из стран Старого и Нового света противостоять Дальнему Востоку в плане производства промышленных роботов могут только отдельные европейские и канадские производители.
Однако не поздно и начать разрабатывать на заказ, к примеру, промышленный робот-манипулятор, робота-хирурга или экзоскелет.
Кстати, в мире крупные игроки, которые не очень продвинуты в плане собственного софта, серьезно присматриваются к маленьким проектам. Не столько с целью поглотить, сколько наладить взаимодействие. Поэтому маленькие компании-производители планировщиков движения, по сути дела, программ для уточнения движения, мехатронных систем в такой коллаборации себя прекрасно чувствуют, получив крупного заказчика на годы вперед. Мы в Robotikum, к примеру, перспективы такой бизнес-модели представляем как прекрасные. И, кстати, даже крупные производители нацелены на постепенное открытие своего кода для того, чтобы снизить издержки на поддержку платформенных решений и увеличить функционал своего ПО.
Тезис 4. Робот не обязательно должен быть человекоподобным
Робот, который должен заменить человека, сегодня используется или военными, в чрезвычайных ситуациях или на вредных производствах. Но по большому счету все прототипируется на деньги околовоенных фондов. В РОССИИ Фонд ФПИ. В США это DARPA, в Канаде тоже есть свой фонд. Робот не обязательно должен быть человекоподобным — реального применения человекоподобным роботам на рынке нет.
Тезис 5. Почему мы говорим о робототехнике на ISDEF?
Наша конференция — площадка для интенсивной взаимной прокачки ИТ-бизнесменов. Мы говорим о проблемах своих IT-бизнесах. Решиться на создание собственного упакованного продукта, будучи сервисной компанией, часто очень тяжело, и редко у кого получается, но у большинства в нашей Ассоциации вышло. Уникальность ISDEF в том, что здесь собираются люди, по-разному успешные, но все они не будут скрывать, где они оступились, а где нашли деньги, и делятся этим.
Напоминаем, что на этой неделе до вечера пятницы 16 сентября, вы сможете попасть участие по сниженной цене – $200 за человека. Альтернатива после этого времени – тоже есть: зарегистрировать двух сотрудников по цене одного ($300 с 16.09 до закрытия регистрации 1 октября). Форму регистрации мы отдельно трюкам с массовыми скидками не обучали, так что при любых сомнениях – спросите ISDEF по адресу executive@isdef.org.
Комментарии (11)
Debruit
16.09.2016 22:44Очень хотелось бы послушать/ почитать про то, как выстраивать коммерческую часть в случае, когда имеем дело с коллаборацией, ведь есть какие-то доли участия, как продвигаться, как продавать и делить заработанное? Коллаборация, она не только в железе+софте, она есть и в чистом софтвере. И был опыт, что два софтверщика просто не поделили доход и управление. Классный проект с машинным обучением слился.
vital
16.09.2016 23:35+1А могли бы Вы уточнить, что в данном контексте означает «слиться»? Вопросы корпоративного управления у нас на ISDEF, конечно, обсуждаются. В целом, разделение дохода и полномочий/обязанностей нужно излагать на бумаге до старта бизнеса.
На рынке интеграторском (именно так себя видит большинство компаний-разработчиков и поставщиков кастомизированных решений под конкретные задачи) принято работать в консорциумах просто потому, что задач — море, и в одиночку их «не съесть» даже гигантам (у тех не хватает ноу-хау и умения «вкурить» конкретную задачу), а «малышам» не хватает денег на собственные лаборатории и/или закупку дорогого оборудования для воспроизведения в эксперименте своих предсказаний, как должны работать их алгоритмы. Хотя большинство предсказаний оборачиваются совсем новыми выводами о свойствах реальных систем :)Debruit
16.09.2016 23:49Спасибо за ответ! Слиться в моей истории — развалить совместный проект. Сейчас обе компании в стагнации: одна никак не может выйти на рынок с КИС, другая ушла в очередной этап доработки продукта и вообще не монетизирует его, живет за счет второго «дела». А дружили бы они, сейчас бы появился новый уровень лидогенерации с сайтов)
Вообще, мне кажется, при коллаборации риск растет — когда замешаны несколько компаний, нужно договариваться. А то будут лебедь, рак и щука… и особенно важно понимать, чего стоит и как происходит выход из коллаборации. Как оно вообще будет, если одного из участников совместного проекта перекупят или увлекут на более выгодное сотрудничество?vital
17.09.2016 00:06Теоретизировать на этот счет любят юристы и специалисты по корпоративным сделкам слияния и поглощения :) В отраслевой коллаборации обычно «замешаны» зрелые корпорации, понимающие выгоду от внедрений инноваций «малышей» в свой бизнес.
vital
16.09.2016 23:49Кстати, в голову пришло, что Google и Boston Dynamics, несмотря на общих акционеров (Alphabet), исповедуют разные подходы к робототехнике. То самое «машинное обучение» побеждает в мире изображений, где «нет места» для других сенсоров, в отличие от медицины и промышленности.
Google — за Q-learning (в частности, машинного обучения на базе распознавания изображений с огромной базой картинок) — ОЧЕНЬ грубо говоря, показывая роботу картинки и командуя «делай, как на картинке» — и рассчитывает, что за счет записи многих координат робот, например, пойдет или сможет, к примеру, схватить что-то упругое. Но сможет ли при таком подходе робот от Google схватить кусочек тающего льда? Мы не знаем. Нам показывают только плод «глубокого» машинного обучения.
В то же время Boston Dynamics делает все в эксперименте, как «правильные» робототехники, основываясь на решении модельных задач в условиях реального мира с задачами интеграции многих сенсоров и постоянного совершенствования механизмов управления по обратной связи…
В этом отношении мои убеждения и симпатии — скорее на стороне «более физичных» BD, благо основатели Robotikum выпустили аспиранта, занимавшегося в том числе и BigDog.
lingvo
17.09.2016 04:43В статье, да и комментариях несколько раз встречаются слова «моделирование», «физические системы», «обратная связь», «модель», «алгоритмы». Все это в принципе относится к созданию систем управления реального времени. Робототехника — это частный вариант применения таких систем. В принципе подход к созданию системы автоматической посадки первой ступени Falcon 9 и какого нибудь квадрокоптера одинаков.
Проблема в том, что недостаточно быть хорошим ай-тишником, чтобы решать задачи по созданию софта для таких систем. Для этого нужно хорошо знать теорию управления, автоматы, быть хорошим математиком… Эта проблема создает первый порог вхождения в этот бизнес — наличие специалистов такого профиля. Их реально мало, за ними гоняются компании.
Второй порог заключается в средствах разработки. Средства моделирования и автоматической генерации кода, да еще и для ПЛИС, стоят дорого, но позволяют добиться работающего в железе алгоритма за гораздо меньшее время, чем при классическом способе разработки. В этом случае выигрывают большие компании, у которых есть деньги на покупку данного ПО и как ни странно, мелкие восточно-европейские и китайские компании, которые просто пользуются пиратскими версиями.vital
17.09.2016 08:37Вы все очень верно описали. Специалистов в теории управления, а равно и в прикладной механике, не становится экспоненциально больше (а потребность растет примерно так). Да и математики сейчас склонны основывать свои компании… Наш случай :) Правда, мы еще и строим экосистему специалистов в теории управления — ведь недостаточно иметь работающий алгоритм, нужно «засеять» его приложениями как минимум исследовательскую сферу, поставив ей ряд амбициозных задач, чтобы рост был и количественный (в числе готовых специалистов-исследователей), и качественный (в их желании развиваться).
Наличие костяка ученых, совершающих трансфер технологии в реальные задачи, в микровендорах ПО — это тренд робототехнического бизнеса, мы на крупнейшей мировой выставке по промышленной автоматизации и мехатронике www.automatica-munich.com встретили таких микровендоров не меньше 7-8 (в основном, Германия, Канада, Голландия).
Ядро тех, кто в научных целях разработал собственные алгоритмы автоматического управления (движением — по обратной связи, как наш) и/или нашел их приложения в реальном мире, в бизнесе позволяет привлекать уже инженеров разных профилей, дообучать их работе на компонентах реальных промышленных роботов. Если погуглите Robotikum, мы делаем примерно это: и дообучаем продвинутых робототехников через поставку образовательного «железа» уровня hi-end с готовым курсом, и разрабатываем конечные продукты — робототехнические ячейки для решения задач промышленников.
У больших компаний, как я все же подчеркну еще раз, есть потолок роста применений собственных разработок без подключения новых игроков. Я не зря написал, что разработчикам на стороне клиента (промышленным предприятиям) приходится «вскрывать мозги» серийных роботов-манипуляторов, получив прямой доступ к API/SDK или даже source code от производителя (greyhat хакерство тоже не исключено, есть примеры). Таких примеров знаю уже 10-ки. На российских выставках в этом по секрету признаются заводские робототехники («да, вскрыли сами»). На международных — на совместных стендах производители «железа» и motion planning software показывают итог «белой» интеграции.lingvo
17.09.2016 09:54Это конечно интересно, но в чем смысл «вскрывать мозги», если для создания сколько-нибудь продвинутого алгоритма управления в первую очередь нужна модель физической системы, которой нужно управлять? На основе этой модели и создается нужный контроллер управления роботом. С ней же он и отлаживается и настраивается. Далее из контроллера генерируется код, который и загружается в робота и который вы вскрыли.
Но прикол в том, что модель физической системы вы таким образом не получите — она осталась на фирме. А без нее модифицировать полученный управляющий код или сделать на его основе новый можно только путем слепого тыканья. Хорошо еще, если полученный контроллерный код имеет читаемую структуру, из которой понятно, как он работает, но обфускация в этом сегменте сейчас тоже шагает семимильными шагами.
С промышленными роботами, разработанными по классической схеме это еще может и пройдет, но с современными на основе моделей — нет
Analitik_Telecom
Нужно, чтобы робототехника приходила на выручку медицине. К примеру, до сих пор биопсия миокарда проводится с помощью биоптома человеческой рукой. И точность под вопросом, отсюда осложнения. А с другой стороны мне непонятно, как у робота можно гарантировать точность? Как в алгоритм заложить толщину вены, изгибы и т.д.? Хотелось бы подробностей разработки ПО, например, для роботов медицинского назначения.
vital
Отвечает Виталий:
Вы очень верно указали на «больное место» не только медицины, но и робототехники в целом — контактные операции требуют высокоточной обратной связи. Тем более когда речь идет о неполноприводных системах, аналогичных системе рука-катетер, которые пытаются провести контактную операцию на достаточно резко и часто сокращающейся мышце.
Давайте попробуем понять, что нам обеспечит успех в проведении (я верно согласовал термин? — Виталий) биопсии. Да ровно то же, что и у человека!
При такой требуемой точности _относительного_ позиционирования, воздействия в определенном интервале силы и направления нажатия, важно все — и «измерительные приборы» (человеческие глаза и осязание), и «управляющий алгоритм», который следит за измерением и подстраивается под перемену внешних условий (попал-не попал, проколол вену или не дожал).
То есть для успешного построения робота с таким «умением», по сути, нужно пытаться интегрировать измерительные приборы и ставить много экспериментов, а в основе успеха должна быть достаточно глубоко продуманная модель системы. И «математика» должна учитывать отклонения параметров системы от «идеальных» (или допустимых) в реальном времени.
(Не будучи ученым, надеюсь, изложил, не очень греша против истины.)