Тренды, о которых пойдет речь, недавно обсуждались на конференции, организованной Университетом Сингулярности. 

Если вы следите за новостями в области ИИ, то конечно знаете, что шахматы и го - это два основных "оселка", на которых пробуются возможности ИИ. Но знаете ли вы, что является эквивалентом такого теста для робототехников? Игра в настольный теннис. Этот спорт требует быстрой оценки ситуации и быстрых движений - непростая задача для современных машин.

Это не только забавное зрелище робота, пытающегося соревноваться с человеком, такиая игра демонстрирует кое-что более важное. Тестируется технологическая готовность решений к практическому применению в реальном мире, например, в робомобилях, которые должны уметь быстро отреагировать на неожиданное появление человека на дороге.

Несмотря на то, что мы обычно думаем о роботах, как о лязгающих машинах, которые выполняют повторяющиеся движения на фабриках, целый набор новых технологий сейчас позволяет делать роботов быстрее, сильнее, дешевле и даже более "восприимчивыми", так что они могут все лучше понимать и взаимодействовать с окружающим их миром. Вспомните хотя бы робота Atlas, разрабатываемого в Boston Dynamics, который уже способен двигаться по заснеженной дороге, переставлять коробки и даже самостоятельно подниматься после падения. Совсем недавно, все эти задачи казались нерешаемыми. 

Какие же тренды способствуют быстрому совершенствованию роботов?

1. Улучшения в энерговооруженности

Значение энергии для робототехнических систем трудно переоценить, поэтому любые улучшения в этой области, идет ли речь об улучшении батарей или повышении эффективности использования энергии - это существенный, экспоненциальный драйвер для робототехники. Современные устройства научили потреблять меньше энергии, при этом вырос такой показатель, как "энерговооруженность на килограм", это формирует один из позитивных трендов. 

Компьютеры, используемые в роботах теперь быстрее, дешевле и намного более энергоэффективнее, чем ранее. Электроприводы, в частности, отличаются большей мощностью-на-кг, чем их прежние поколения. А электрогенераторы выдают большую мощность на кг, чем ранее. 

2. Новые материалы могут изменить схемы построения роботов, а также расширить спектр решаемых ими задач. Начали появляться софт-роботы, которые, как ожидается, будут особенно успешными в водной среде.

Недавно была анонсирована разработка мышцеподобного искусственного материала, обладающего рядом параметров, превышающих параметры человеческих мышц. Эти материалы могут использоваться в протезировании, но также и для конструирования роботов. 

3. Продолжение развития компьютерных технологий

Компьютеры становится меньше и дешевле при сохранении или росте их производительности. Гигагерцовый комьютер сейчас можно приобрести за $35. Такой устройство можно задействовать в качестве бортового компьютера робота, поручив ему целый спектр различных задач, причем процесс миниатюризации не останавливается. Благодаря удешевлению компьютерных технологий, с ними теперь могут экспериментировать даже самые юные. Студенты сейчас строят роботов, которые еще недавно могли себе позволить конструировать только крупные корпорации. 

Кроме того, революция "сделай сам" снизила цены на традиционное производство. Машины для производства чего-либо, которые не так давно стоили десятки тысяч долларов сегодня можно приобрести за несколько тысяч. Например, на Kickstarter можно приобрести Makearm - промышленный (домашний?) манипулятор, который крепится к письменному столу, менее чем за $3000. 

4. Роботизированное производство

С новыми технологиями, как 3D-печать, скорость работы производственных роботов постоянно растет. Компании могут распечатать робота целиком с использованием аддитивных технологий, причем достаточно быстро, что позволяет сократить цикл дизайна. Это позволяет компаниям создавать более эффективные дизайны по параметру "сила-вес", что важно, например, для беспилотных устройств, создаваемых по образцу крыльев насекомых или летучих мышей. 

Напечатанные на 3D-принтерах такие части, как актуаторы, мышцы и батареи, могут изменить правила игры в промышленности. Все эти вещи позволят нам производить роботов, которые не являются просто набором деталей, соединенных болтами, но куда более органичны, интересны и многофункциональны. 

5. Big Data и Алгоритмы обработки информации

Робототехника уже получила достаточно мощные компьютеры и сенсоры, но все еще испытывает потребность в более совершенных алгоритмах, которые бы позволили получить больший эффект от собранных данных. И такие алгоритмы сейчас активно добавляются в арсенал робототехников. 

Это прежде всего алгоритмы машинного обучения, нейросети и Deep Learning, которые позволяют машинам становиться все более автономными и демонстрировать все больше черт разумности в сложных естественных ситуациях. 

 

Вместе эти пять трендов могут целиком и полностью изменить существующую промышленность. Представьте, например, фабрику, которая основана не на использовании отдельных роботов, но является единой системой, подключенной к облаку, где все машины постоянно коммуницируют между собой, доучиваются и растут, как единая гибкая система, которая способна адаптироваться к различным производственным сценариям и автоматически восстанавливаться после поломок отдельных механизмов. 

Промышленные роботы, работающие на таких фабриках, смогут обмениваться собранной информацией с другими роботами на других фабриках, что позволит им быстро получить гигантский опыт, что ускорит обучение еще более. 

Вот только вновь и вновь встает перед нами вопрос - останется ли человеку место в этом новом, сияющем мире?