О том, как морфологическое вычисление может стать основой робототехники будущего, а также какие принципы строения живых организмов ложатся в основу создания новых материалов, — Тришанта Нанаяккара, доктор наук, заведующий Лабораторией морфологического вычисления и обучения Школы инженерного проектирования в Лондонском имперском колледже. ПостНаука рассказывает о современных технологиях в проекте «Банк знаний», созданном вместе с Корпоративным университетом Сбербанка.

Сначала было колесо

Идеи морфологического вычисления появились с тех самых пор, как человек начал использовать первые механические структуры. Колесо, которое автоматически генерирует инерционные силы, чтобы балансировать в вертикальной плоскости, является одним из примеров. Люди установили, что устойчивость колеса повышается, когда оно вращается быстрее, а при замедлении оно начинает колебаться или наклоняться. Сначала люди, возможно, не заметили, что силы, возникающие перпендикулярно к поверхности колеса, всегда противоположны наклону, чтобы восстанавливать баланс. Следовательно, они могли и не заметить, что возникновение противодействующей силы, зависимой от наклона, можно рассматривать как физический контур, который можно вычислить.

С возникновением современной теории контроля и цифровых контроллеров люди продолжали использовать преимущества при осуществлении вычислений за счет физических контуров в дополнение к алгоритмам, применяемым в компьютерах. Например, мы можем попробовать установить мотор, чтобы запустить бумеранг по заданной траектории. Если мы сначала запустим бумеранг без какого-либо сенсора или мотора, мы сможем понять, как естественные силы возвращают его обратно. Это понимание с точки зрения того, как морфология может решить вычислительную задачу, может помочь упростить задачу управления. Вот почему с недавних пор так растет интерес к этой сфере, особенно в так называемой мягкой робототехнике, которая является относительно новым направлением: важно понимать, как физическая форма, материалы и механический контур могут влиять на решение сложных задач, касающихся выживания в неструктурированной окружающей среде.

Рекомендуем по этой теме:

О копытах горного козла и движениях мертвой форели

Я избегаю жесткого определения термина «морфологическое вычисление». Вместо этого я могу описать мою интерпретацию: я рассматриваю термин «вычисление» в его функциональном значении — определение набора количественных характеристик одного пространства применимо к такому же или другому пространству. В этом смысле такое картирование может быть осуществлено любым механизмом, например биологической нейронной сетью, аналоговой или цифровой сетью или даже физическим контуром. Такими физическими контурами могут быть и опорно-двигательный аппарат живых существ, и различные механические структуры. Например, в экспериментах в моей лаборатории продемонстрировано, что роботизированный аналог копыта горного козла может иметь во много раз более высокое сопротивление скольжению за счет правильной мягкости основных связок по сравнению с таким же копытом, в котором суставы менее подвижны. Мы также заметили, что этот эффект меняется в зависимости от разных условий местности. Это пример того, как механический контур тела становится важным физическим свойством, в зависимости от условий среды определяющим состояния от скольжения (количественные характеристики) до сопротивления скольжению (количественные характеристики в другом пространстве).

Таким образом, интересно отметить, что, в отличие от нейронного или цифрового вычисления, осуществление которого полностью зависит от вычислительного алгоритма, в морфологическом вычислении участвуют все вовлеченные физические контуры из окружающей среды. Также примечательно, что в морфологическом вычислении алгоритм не запустится до тех пор, пока не будут удовлетворены все физические условия. В случае с копытом горного козла вычисление имеет смысл, если копыто контактирует с какой-то шероховатостью поверхности, что может вызвать процессы скольжения и трения в копыте.

Другой пример — труп форели, плывущий против течения турбулентного потока воды. Динамическое возникновение волнообразных движений в мертвом теле приводит к образованию вихрей, и это вызывает двигательные силы, направленные против течения воды, что не приводит к какому-либо резонансу с ламинарным током. Турбулентность нужна, чтобы запустить этот физический контур, что вызывает появление автономного поведения, обусловленного контекстом. Но такое поведение в любом другом случае потребовало бы сложных алгоритмов управления и было бы очень неустойчивым при изменении условий окружающей среды. Я считаю, что это основной фокус, которому следует уделять внимание в современных подходах к робототехнике, чтобы конструировать роботов, которые смогут выжить в изменяющейся внешней среде.

О разных подходах в вычислительной морфологии

Различные исследователи используют различные подходы. Некоторые используют контроль жесткости механизма для изменения его динамики, чтобы облегчать управление. Некоторые используют изменения формы, чтобы контролировать ответ на внешние стимулы. Кто-то использует морфологию как резервуарный компьютер, когда морфология мягкого тела позволяет решать дифференциальные уравнения.

Я могу дать несколько примеров из своей работы.

Последние эксперименты со сплавами с низкой температурой плавления позволили нам изменять механические и динамические свойства роботов, только лишь контролируя температуру в определенных точках. Это можно сравнить с позой велосипедиста во время езды по пересеченной местности — стойка с полусогнутым коленом. Свойства пружины и демпфирования коленного сустава освобождает голову велосипедиста от необходимости постоянно контролировать положение тела, позволяя ему сфокусироваться на движении вперед.

Эксперимент с копытом козла позволяет понять, как динамически усовершенствованное сопротивление скольжению, по механике схожее с действием системы ABS в автомобилях, становится морфологическим решением, которое может упростить задачу контроля движения по скользкой местности.

Рекомендуем по этой теме:

О вычислительной морфологии в задачах восприятия

В недавнем прошлом очень возрос интерес к пониманию того, как морфология влияет на восприятие. Один из вопросов морфологии восприятия сформулирован так: как форма сенсора или его расположение в динамической системе может улучшить восприятие. Пример исследований в этой области — эксперименты по изучению строения глаза пчелы или человеческого уха. В человеческом ухе есть воронка, функция которой — направлять звуковые волны в концентрированный сигнал и затем передавать на жидкий барабан, который приводит в действие рычажный механизм для умножения сигнала и передачи колебаний жидкости по длинной трубе, свернутой в спираль. Затем волоски рецепторов разной длины резонируют с разной частотой, и таким образом осуществляется синхронный анализ спектра частот колебаний. А в мозге уже есть простая задача распознавания цифровых паттернов. Другой пример морфологического решения задачи восприятия — механорецепторы, расположенные между кожей и костями фаланг пальцев. В них определяются различные тактильные характеристики за счет оценки динамики ткани.

В моей лаборатории мы пытались понять, как динамика колебаний в мягких тканях и механических телах могла бы улучшить тактильное восприятие.

Мы показали, что роботизированный зонд, который повторяет биологические функции пальца, может повысить точность тактильного восприятия, управляя своей жесткостью. В этом случае датчик силы, установленный в основании зонда, измерял силу, ощущаемую на вершине зонда во время задачи пальпации мягкой ткани, которая заключалась в том, чтобы определить расположение и глубину узелков, погруженных в ткань. Управляя жесткостью сустава между верхушкой и основанием зонда, мы показали, что механическая функция передачи ощущения силы от верхушки к основанию зонда может повысить точность измерений. Этот принцип естественным образом применяется во врачебной практике во время пальпации мягких тканей на предмет обнаружения опухоли, например.

Были также проведены эксперименты, позволяющие установить, как управление жесткостью ткани в фолликулах вибрисс крысы может решать задачу сложной обработки сигнала перед отправлением информации в мозг. В них было показано, что механическая организация ткани с контролируемой степенью жесткости может упростить и ускорить задачу распознавания среды для выживания.

О мягкой робототехнике и материалах

В сфере производства общим подходом является использование материалов из силиконовой резины в сочетании с пневматическими, гидравлическими или сухожильными приводами. Иногда применяются сплавы, запоминающие формы, пьезоэлектрические приводы или сплавы с низкой температурой плавления. Жидкостные проводники используются во многих гибких и растяжимых контурах в мягких роботах.

Вообще, очень часто целью разработки роботов из мягких материалов является как раз получение преимуществ морфологического вычисления. Однако не все мягкие роботы позволяют использовать весь потенциал морфологического вычисления из-за ограничений существующих контроллеров.

В мире существует множество достижений в этой отрасли. Упомяну лишь несколько: итальянские разработки мягких роботов, прототипами которых являются осьминоги и корни растений, разработка Массачусетского технологического института, в котором создали робота-гепарда, способного развивать высокие скорости.

О будущем морфологического вычисления

Пока примеры использования морфологического вычисления находятся в сфере простых прикладных применений, например производства игрушек. Так, довольно известной в этой области является стартап-компания Hexbug, которая производит игрушки. Также существуют и другие производители игрушек — резиновых рыб или планеров, которые имеют преимущество пассивной динамики и аккуратно разработанный корпус, что позволяет воспроизводить нужное поведение этих объектов. Есть и ограниченный набор примеров из медицинской сферы: эффективные протезы, хирургические инструменты. Но необходимо более глубокое понимание принципов морфологического вычисления и новый подход к разработке, чтобы также использовать эти технологии в производстве, сельском хозяйстве и других сферах.