Два года назад компания Alphabet's Moonshot Factory подробно описала проект по созданию роботов для выполнения повседневных задач. Совсем недавно компания предоставила обновленную информацию о том, как проект движется в направлении создания автономных машин и тестирования в реальных офисах.
Цель состоит в том, чтобы создать роботов, которые "могут учиться сами по себе", вместо того, чтобы их нужно было точно запрограммировать "для решения только одной проблемы в одной среде".
Сегодня большинство роботов все еще работают в средах, специально разработанных, структурированных и даже освещенных для них. Задачи, которые они выполняют, очень специфичны, и роботы тщательно запрограммированы для выполнения этих задач точно в нужное время и в нужном месте. Однако этот подход просто не сработает в запутанных сложных пространствах нашей повседневной жизни. Представьте, что вы пытаетесь записать все возможные способы взять чашку кофе, предвидеть освещение или открыть дверь. Это на грани возможного.
Исключив слово "проект" из названия, разработка Alphabet X теперь называется просто "Everyday Robots". Это происходит по мере того, как процесс создания уходит из среды быстрого прототипирования X, чтобы сосредоточиться на расширении наших пилотных проектов в некоторых кампусах Google Bay Area.
В настоящее время команда использует парк из более чем 100 прототипов роботов, которые автономно выполняют ряд полезных задач внутри офисов компании. Тот же робот, который сортирует мусор, теперь может быть оснащен ракелем для протирания столов и использовать тот же захват, которым берет чашки, для открытия дверей.
Эти машины имеют большую колесную базу с торчащей колонной. В самом верху находится многокамерный массив, а датчик LIDAR находится ниже, чтобы "окунуться в мир вокруг них". Роботы могут передавать обучение из виртуального мира в реальный. Например, сложные задачи (например, открытие двери) теперь можно выучить за день с большей вероятностью успеха, чем пять лет назад, когда умение захватывать предметы приобреталось за четыре месяца.
Используя комбинацию методов машинного обучения, таких как обучение с подкреплением, совместное обучение и обучение на демонстрациях, роботы постепенно лучше понимают окружающий мир и становятся более опытными в выполнении повседневных задач.
Примерно в центре корпуса находится роботизированная рука с многоцелевым "захватом" на конце. Это конкретное приспособление может захватывать чашки или другой мусор для сортировки, а также открывать двери (чтобы увидеть, нужно ли убрать конференц-зал или в нем отсутствуют стулья).
Создатели Everyday Robots особенно гордятся тем, как их подопечные могут использовать алгоритмы и знания, полученные при открытии дверей, и применять их для решения новой задачи: выравнивания стульев в наших кафе.
Команда Everyday Robots представляет себе будущее, в котором машины работают вместе с людьми, чтобы упростить повседневные задачи. Долгосрочная цель проекта — дать возможность пожилым людям дольше сохранять независимость.
