05.12.2024. - Как роботы будут работать вместе с людьми

Как роботы будут работать вместе с людьми

С каждым годом роботы становятся все совершеннее и совершеннее, и все активнее внедряются в мир людей. Перед учеными сегодня стоит задача не только добиться максимальной эффективности, но и обеспечить комфортное и безопасное взаимодействие двух миров. Чего мы достигли и куда двигаться дальше? Какова роль фундаментальной науки применительно к робототехнике? Чем мы можем гордиться и где брать специалистов? Ответы на эти вопросы вы найдете в интервью профессора РАН, доктора технических наук Романа Валерьевича Мещерякова, главного научного сотрудника Института проблем управления имени В. А. Трапезникова РАН.

— Роман Валерьевич, вы специалист по «киберфизическим системам». А что это такое?

— Киберфизические системы (КФС) — это сложные организационно-технические системы, которые функционируют в физической среде. Их частью являются вычислительные системы, которые получают, обрабатывают информацию и выдают ее. Они также обладают свойствами сенсорного получения информации и воздействия на физическую среду.

Из широко известных примеров мы можем вспомнить IoT (Internet of Things) — «интернет вещей». Эта технология существует уже давно, к ней относятся грид-системы (от англ. grid — решетка), промышленный интернет (Industrial Internet), «умный дом» (Smart Home). В текущем столетии активно развивается парадигма IoE (Internet of Everything) — «интернет всего».

Носимая электроника на «умной одежде» — тоже киберфизическая система. «Умная больница», «умная теплица» — все «умное». Есть еще расширения киберфизических систем, например социокиберфизическая система, в которую включен человек в качестве субъекта и объекта управления.

В нашей лаборатории мы занимаемся различными аспектами теории и практики киберфизических систем, работаем в трех крупных направлениях.

Первое — робототехнические комплексы различного базирования и среды перемещения (земля, воздух, вода, космос), которые функционируют в группе и взаимодействуют между собой. На борту летательного аппарата (впрочем, не обязательно летательного — и наземного, и водного, и подводного тоже) имеется некоторое количество вычислителей, которые формируют единую вычислительную среду. Они работают как автономно, так и в группе. Объектом исследования являются методы и алгоритмы управления, взаимодействия, коммуникации, распределения задач и пр.

Второе крупное направление — эргатические системы, в которых присутствует человек. При решении таких задач мы определяем роль человека: что ему нужно делать, а что должен делать робот (автоматизированная и (или) информационная система). Человек не только сам принимает решения, но и выполняет задачи, которые ему назначают технические средства (в частности, робот). Очень важно для человека визуальное представление данных и знаний, а также их согласованная обработка.

И третье направление — кибербезопасность, то есть обеспечение безопасности функционирования киберфизических систем в различных условиях. Дополнительно к обеспечению конфиденциальности, целостности информации при передаче и взаимодействии особого внимания требует поддержание доступности — чтобы информация между субъектами передавалась в соответствии с временными требованиями, которые позволяют выполнять функции системы.

— Расскажите, пожалуйста, где наши разработки в этой области находятся на карте мира? Насколько мы хороши?

— В области человеко-машинного взаимодействия мы однозначно находимся на самом острие науки. В части работы биоинтерфейсов, то есть общения человека с компьютером с использованием не только речевого, голосового, ручного и прочих методов, но и с использованием биологических сигналов, которые мы получаем с человека. За рубежом очень ценят наши исследования и наработки в этих областях.

У нас идут передовые исследования в области распределения задач между человеком и роботом. Сейчас как работают робототехнические системы? Либо работает робот, либо работает человек — последовательно по времени, либо параллельно в различных пространствах. Жестко распределены задачи и не допускается их объединение (смешение). Когда появляется пересечение людей и роботов в одном небольшом пространстве в одно время, то возникают вопросы предсказания и прогнозирования поведения робота. Какой у него должен быть сценарий поведения?

Сейчас, например, в России запрещено одновременное нахождение беспилотных и пилотируемых летательных аппаратов в едином воздушном пространстве. Но мы же понимаем, что через некоторое время роботы будут частью нашего окружающего мира так же, как частью этого мира являются смартфоны и умные устройства. По распределению и взаимодействию у нас имеются разработки мирового уровня. Хорошие наработки имеются и в области доступности киберфизических систем, обеспечения телекоммуникационных требований в различных шумах, обеспечения надежности каналов связи и представлению информации для человека.

Недостаток вычислительных ресурсов и особенности электронной компонентной базы приводят к тому, что мы глубже прорабатываем модели и алгоритмы поведения. У нас очень хорошо с математикой, и мы способны создавать методы и модели. Сложности с российской элементной компонентной базой одновременно являются и ее достоинством.

Как в 1990-е годы, когда с вычислительной техникой у нас было не очень, то мы решали проблемы за счет написания эффективного программно-алгоритмического обеспечения. Отсюда и взрывной рост математических и программистских школ в области вычислительных систем.

За рубежом было проще написать за пять минут программу, которая решение выдавала за час, а мы делали наоборот: час писали программу, которая за пять минут решала задачу. Собственно, мы сейчас к тому же и приходим. Сложности с материально-техническим обеспечением не позволяют нам в полной мере отвлечься и реализовывать все, что мы хотим, поэтому нам приходится продумывать и реализовывать то, что перспективно. Некоторый класс задач не может быть решен даже перспективными средствами, в том числе с использованием нейроморфных или квантовых компьютеров. Так, например, NP-полные задачи решаем с использованием метаэвристик.

— Не могли бы вы привести примеры таких решений, которыми мы можем гордиться?

— Первое, что приходит на ум, это управление группой беспилотных летательных аппаратов при решении комплексных задач. В зависимости от окружающей среды и внутреннего состояния БПЛА могут между собой перераспределять функции. Первая задача — создать такую группу. Вторая задача — поддерживать ее в актуальном состоянии при функционировании, потому что могут произойти нештатные ситуации: у кого-то может батарея разрядиться, или произойти поломка — сломаться винт, возможно изменение метеоусловий: пойдут осадки и другое. Мы это умеем делать, и это точно одна из самых передовых вещей, которые существуют.

Второе — различные виды интерфейсов управления с использованием биологических сигналов, в том числе электроэнцефалографии головного мозга (ЭЭГ). Эти работы мы проводим совместно с нашими партнерами — Воронежским государственным университетом, Институтом медико-биологических проблем РАН, Научно-исследовательским испытательным центром подготовки космонавтов имени Ю. А. Гагарина, МФТИ и другими.

— Откуда возникают задачи и как они эволюционируют?

— Задачи формируются из жизни, из того, что мы видим, как развиваются технологии и куда движется мир. Первично это задачи поисковые или прикладные, однако из них вырастают фундаментальные задачи, требующие глубокой разработки математического, модельного, методического и алгоритмического обеспечения, потребностей создания новых энергетических, двигательных и решения прочих физических проблем (как части физического мира киберфизической системы).

Основная цель для нас — чтобы человеку стало жить лучше. Даже не легче, а именно лучше. Социальная сфера требует, чтобы при увеличении продолжительности жизни робот (или иная технология) становился помощником человеку в его рутинных операциях.

Здесь нельзя не отметить роль технологий искусственного интеллекта, необходимых для реализации функций, чтобы система работала наиболее близко и понятно человеку. Пользователь хочет понимать что произойдет в следующий момент времени, и тогда он сможет доверять системе.

В лаборатории выполняется серия грантов РНФ, которые определяют фундаментальные основы построения элементов киберфизических систем, таких как смешанные команды, биологические интерфейсы, роботизированные медицинские системы, обеспечение кибербезопасности в киберфизических системах, визуальная аналитика и интеллектуальный анализ данных.

У нас есть тематики по анализу и поведению киберфизических систем как части большого класса сложных систем, где количество связей между элементами системы существенно превышает количество возможных вариантов анализа полного перебора существующих сценариев функционирования. Здесь мы прорабатываем одно из перспективных направлений на сегодняшний день — использование роботов в тех местах, где человеку быть не нужно. Например, под водой, в космосе, на вулканах, при чрезвычайных ситуациях или в любой агрессивной среде.

— Можно сказать, что в вашей области логика развития идет от практических задач к фундаментальным?

— Как идет развитие? Вот у нас появляется новый класс роботов, которые функционируют, например, в подводной среде. Тогда возникают задачи с вычислительными средствами, с энергетикой под водой, с принятием решений, с очисткой сенсоров и другие различные события, для отслеживания которых не хватает технических, вычислительных и иных средств.

Например, сейчас идут разработки очень большого класса биоподобных роботов. Если речь идет об акваботах, то они должны быть такими, чтобы рыба не пугалась. Мы не можем в воде использовать классические роторные двигатели, так как водные обитатели очень чувствительны к акустическому шуму, и шум очень вреден для обитателей водоемов. Нам нужно такое устройство, чтобы оно плыло, как рыба, чтобы излучало биоподобный сигнал, который более привычен подводным обитателям; нужно, чтобы передача информации осуществлялась на волнах, которые не будут воздействовать окружающую среду и ее обитателей; нужно, чтобы можно было легко и естественно интегрировать аппарат в среду. Таким образом, есть задача — создать модель поведения. Все это формирует новые подклассы киберфизических систем, в которых мы с вами будем жить.

Еще есть задача — как должно быть спланировано безлюдное производство? В этом случае у нас возникает потребность в создании новых математических моделей, в том числе физических или киберфизических.

Здесь есть потребность в создании такого класса вычислительных систем, которые бы адекватно описывали процесс, либо нам придется брать готовую математическую модель и доводить ее до совершенства как в новом классе ограничений, так и в новом классе объектов, которые мы встраиваем в эту киберфизическую систему.

— Скажите, пожалуйста, кто занимается подобными задачами в мире?

— На сегодня это направление бурно развивается как крупнейшими корпорациями, например, Amazon и Open AI, так и в огромном количестве вузов и университетов. Навскидку это CalTech и MIT в США, у немцев очень сильная школа, как в Мюнхенском техническом университете, так и в Лейпцигском университете телекоммуникаций. В Португалии очень сильные университеты именно по взаимодействию и окружающему пространству. Сингапур, Япония, Китай, Австралия, Великобритания, Финляндия, Италия — всех сразу не упомнишь. Иран находится на очень высоком уровне, которым, как и нам, надо было стать импортонезависимыми и приходится решать задачи за счет формирования математических методов, а не за счет поставок более быстрых чипов.

Сфера эта очень высококонкурентна. На продвижение в этой области повсеместно тратятся огромные силы и ресурсы. И здесь, я хочу еще раз подчеркнуть, мы находимся на самом острие.

— Какие специалисты могут двигать эту область? Что человек должен знать? Чтобы, например, рой роботов летал по воздуху или плавал в воде, нужно очень много знаний из очень разных областей. И как управлять такой группой?

— При формировании команды проекта единственный вариант — учитывать мультидисциплинарность научных школ. Выпускники разных специальностей, а тем более вузов, имеют разный багаж знаний, и это позволяет им дополнять друг друга. Времена, когда человек был специалистом во всех областях: химии, физике, философии, теологии, прошли. Сейчас у нас больше командных направлений. Конечно, некоторые области, например, в математике, разрабатываются учеными-одиночками, но в прикладных науках все же имеется распределение задач. Так, у нас должен быть человек, который понимает механику — как устроен аппарат, смог бы посчитать характеристики звеньев, количество степеней свободы, учесть трение о поверхность, решить задачу обратной кинематики и пр., и должен быть человек, который понимает программную часть, например реализацию алгоритмов SLAM. Нужен архитектор — системный аналитик, который понимает, как все взаимосвязано, и так далее.

В зависимости от области приложения это либо должен быть биолог, который понимает, откуда можно снимать сигнал, куда можно присоединяться и куда нельзя, можно обеспечить повторяемость эксперимента или нет. Должен быть технический специалист — описатель, который может русским языком все это отразить в технической документации. И, например, методолог и пр. Нужны самые разные специалисты.

Узкие специалисты, например геологи, биологи, медики, лингвисты тоже очень нужны, потому что с их помощью можно усовершенствовать математику. Именно математика — язык, на котором говорят все точные науки, так говорил Николай Иванович Лобачевский.

Можно провести аналогию с искусственным интеллектом. Если человек разбирается только в нейросетях, то ему будет непросто понять дедуктивные методы вывода искусственного интеллекта. Это просто разные области. А если он изучал дискретную математику, математическую логику, прикладную лингвистику, теорию информации, топологию, то он сможет понять и из чего строятся методы дедуктивного вывода, и каким образом надо обучать нейросети.

— Кем считаете себя больше — ученым или инженером?

— Я всем говорю, что я инженер. У меня и специальность инженерная. Я люблю, чтобы то, что делаю, можно было потрогать и увидеть. Первые работы, которые мы делали в Бийском технологическом институте — это разные, не очень открытые работы по автоматизации. А диплом и кандидатская диссертация у меня были посвящены синтезу речи по печатному тексту. Киберфизическая система в чистом виде. Но нужно было разобраться с физиологией, с лингвистикой — в самом широком спектре. С анатомией процесса тоже надо было разобраться. С акустикой речи. С физическими процессами. Была масса вопросов. На первых конференциях, на которые я приезжал в МГУ, я понял, что это очень интересно. Одна из первых конференций, проводимая на филфаке МГУ, была по обработке речевого сигнала и печатного текста. Очень уважаемая конференция и очень интересные люди — «Автоматическое распознавание слуховых образов». Сейчас очень близкая тусовка участвует в Российском акустическом обществе, членом которого я являюсь. А в Томске уже начали заниматься более прикладными делами — восстановлением голосовых функций после удаления гортани.

Меня можно отнести к категории ученого в области инженерии. Для того чтобы реализовывать идеи, нужно что-то новое создавать. Другого варианта нет. Еще Эйнштейн сказал: «Нет ничего более практичного, чем хорошая теория» (хотя есть много тех, кто утверждает, что эта фраза была сказана еще до Эйнштейна).

Источник