Učenlivý kybernetický brouk  
V odborném časopisu Nature Physics němečtí vědci představili AMOSe, malého šestinohého robota. Na první pohled nic převratného, kdyby jeho velice jednoduchý elektronický „mozek“ nezvládal řešit překvapivé množství rozmanitých úkolů. Pohyby kybernetického brouka řídí metodou kontroly chaosu, jež umožňuje do značné míry autonomní chování, do kterého se promítají i nabyté zkušenosti.

 

Zvětšit obrázek
Jednoduchá neuronová síť řídí chůzi AMOSe podle principu kontroly chaosu. V normální situaci jsou pohyby šesti nohou koordinované a pravidelné. Když se ale brouk potřebuje osvobodit, nebo vkročil nějakou nohou do jámy, pohyby se změní na chaotické. Kredit: Network Dynamics Group, Max-Planck-Institut

Hmyzu jeho jednoduchý nervový systém umožňuje reagovat na různé podněty a zvládat velké množství rozmanitých činností. Pod rukama göttingenských vědců z Bernsteinova Centra pro počítačové modelování neuronových sítí (Computational Neuroscience), Katedry fyziky University Georg-Augusta a Ústavu Maxe Plancka se zrodil AMOS (Advanced MObility Sensor driven), šestinohý, velkého brouka připomínající robot, který se snaží pomocí elektronických obvodů pracujících na principu neuronové sítě alespoň částečně své živé vzory napodobit a sám se podle aktuální situace rozhodovat kam a jak bude kráčet. V době vyspělých, humanoidních robotů, kterými nás ohromuje Japonsko, ale teď i Jižní Korea, se to jistě zdá být zcela nezajímavá novinka, zastaralá již v době svého vzniku. Ale to jenom na první pohled. To, co ve světě robotiky představuje inovaci je nový způsob řízení, které je založené na principu kontroly chaosu. Úspěch tohoto řešení spočívá právě v kombinaci jednoduchosti ovládacího systému a relativně složitého, variabilního spektra výsledného chování.


Periodicky se opakující pohyby – chůze, nebo dýchání, jsou u všech živočichů, včetně nás lidí, řízeny jednoduchými autonomními nervovými obvody, které se v angličtině nazývají central pattern generators (CPG), což se dá přeložit jako generátory hlavních vzorců chování. Právě tyto představovaly hlavní inspiraci při projektování dosavadních robotů, které pro každou odlišnou činnost – například způsob chůze – mají samostatnou elektronickou verzi takového jednoduchého neuronového obvodu – generátoru CPG. Robot pak pomocí několika senzorů (jeho smyslů) „zmapuje“ své okolí, například zda je před ním překážka, zda terén před ním stoupá, nebo klesá. Na základě získaných údajů se pak jednoznačně rozhodne, který z několika téměř autonomních obvodů CPG využije, aby vykročil „správným“ způsobem.


Toto rozhodování zvládá i kybernetický brouk z Göttingenu, jen trochu jinak. Jeho 18 senzorů snímá teplotu, světlo a kontakt s povrchem. Signály z nich pak přichází do mozku - jednoduchého neuronového řídicího obvodu (elektronického analogu CPG), jež ovládá 18 motorků. Celý systém umožňuje 11 základních vzorců chování - orientaci, změnu směru pohybu podle vnějšího podnětu, jistý druh sebeobrany, různé způsoby chůze - a jejich kombinace. Robotický brouk se dokáže operativně rozhodnout, co bude dělat na základě informací od senzorů. Jeho jednoduchá neuronová síť se skládá z dvou elektronických obvodů, které pracují na principu kontroly chaosu.

 

Zvětšit obrázek
Jednoduché schéma neuronové sítě. Vstupní informace zpracovávají všechny „neurony“ a výsledkem je řešení. Změněnou situaci senzory opět vyhodnotí. Proces se opakuje až síť objeví jakési optimální řešení, které si pro konkrétní situaci zapamatuje. Tak se vlastně „učí“. I tato metoda má ale své limity využití.

To umožňuje robotickému broukovi se učit. Jak? Když mu senzory poskytují informaci o situaci, která je pro něj neznámá a na kterou neví jak zareagovat, chaoticky zkouší všechny možnosti až do okamžiku, kdy mu senzory nahlásí "OK". Neuronová síť si pak uchová spojení mezi konkrétní situací a odpovídající reakcí. Když má pak AMOS řešit stejný problém podruhé, již bez zkoušek ví jak na to. Například při opakovaném výstupu po šikmé ploše se robotický brouk „naučí“ jaký způsob chůze je energeticky nejúspornější. Jestli se svah začne svažovat dolů, senzory mu nahlásí příliš vysokou energetickou spotřebu. Nato se jeho chování chvíli téměř chaoticky mění a brouk zkouší rozmanitá „řešení“ – testuje ve svém elektronickém mozku různá spojení a s nimi související způsoby chůze až do chvíle, kdy mu senzory opět hlásí nejmenší výdej energie.


Slovy samotných tvůrců se „řídící signál rychle a vratně přizpůsobuje novým situacím, umožňuje učení a synapticky dlouhodobé uchovávání mechanických odpovědí užitečných pro chování. Toto neuronové ovládání poskytuje výkonný a přitom jednoduchý způsob samoorganizace všestranného chování s mnoha stupni volnosti.


V budoucnu vědci plánují provést významný „evoluční“ zásah a do AMOSe namontovat paměť, která by mu měla umožnit dokončit pohyb v případě, že mu selžou senzory. Při tomto problému by například při překračování překážky musel udělat dlouhý krok každou ze svých šesti končetin. "V současnosti robot není schopen tento úkol zvládnout - jakmile překážka je mimo „dohled“ jeho senzorů, nedokáže se sám rozhodnout jaký druh kroku použít," vysvětluje Marc Timme z Ústavu Maxe Plancka. "Jakmile bude robot vybaven motorickou pamětí, bude schopen využít jistou předvídavost a plánovat své pohyby".



Kybernetika kromě zajímavých řešení, jež se dají využít v moderních technologiích nabízí ještě něco navíc - možnost uvědomit si, jak to u přírodních vzorů zvládla slepá evoluce - také podle jisté formy kontrolovaného chaosu.


 

Zdroje: Nature Physics, Max-Planck Gesellschaft

Datum: 19.01.2010 19:54
Tisk článku


Diskuze:

Tak tohle je hodne zajimave

Zbynek Riha,2010-01-20 11:45:33

me by to zajimalo z hlediska implementace, chtel bych vedet jak je to naprogramovano, ne jen tak obecne placnout "kontrola chaosu", to mi nerika nic konkretniho.

Odpovědět


Dagmar Gregorova,2010-01-20 13:17:18

Systém "neznámou" situaci řeší tak, že "chaoticky" prověřuje všechna jemu dostupná řešení. Jejich následky se projeví ve změněných parametrech "životního prostředí" systému... a ty zas čidla zpracují jako novou vstupní informaci. To se opakuje do chvíle, až systém tímto "chaotickým" postupem najde řešení s optimální odpovědí od čidel. Toto stručné vysvětlení Vám jistě nepostačí a možná ani není zcela správné, ale přesnější popis algoritmů programů a schémat elektronických zapojení, to žel na Oslu nenajdete. A pravděpodobně v žádném popularizačním článku. Zkuste se přes odkazy pod článkem dopracovat k celé originální odborné publikaci v Nature, případně o ní požádat autora - kontakt najdete u abstraktu článku, na který je odkaz pod článkem uveden.

Odpovědět


Diskuze je otevřená pouze 7dní od zvěřejnění příspěvku nebo na povolení redakce








Zásady ochrany osobních údajů webu osel.cz