Эволюция роботов? Недавно это звучало как научная фантастика, а сегодня – это реалии.

Эволюция роботов? Недавно это звучало как научная фантастика, а сегодня – это реалии. Какие результаты получают ученые во время своих исследований и какие выводы они делают – читайте в переводе материала издания Wired.

Эволюция – это путешествие. С одной стороны, это простой механизм: те, кто приспосабливаются к своей среде, имеют больше потомства, а особи с низким уровнем адаптации – размножаются не столь активно, в то время как их гены вообще отфильтровываются из системы. Но с другой стороны, эволюция привела к появлению удивительного количества организмов. Некоторые животные имеют оперенные крылья, другие – мембраны между пальцев. Некоторые бегут на двух ногах, другие на четырех. Каждый адаптируется к своей среде по-своему.

Эволюция невероятно мощная, и это та самая сила, в которой робототехники ищут вдохновение для своей работы. В рамках подтверждения обоснованности концепции, команда ученых из Австралии исследует, как эволюционные алгоритмы могут создать робо-ноги, предназначенные для перемещения по конкретным поверхностях. Результаты одновременно логичны, парадоксальны и удивительны, а также подталкивают робототехников на новый способ создания ходячих машин.

Исследователи начинают с 20 рандомизированных форм цифровых ног, ограниченных до определенного размера (то есть, не следует ожидать 5-метровых ног из фильмов ужаса). Каждая схема основывается на элементах, называемых кривыми Безье.

"Кривая Безье – это когда вы находитесь в Microsoft Paint, и определяете кривую, щелкнув на пару контрольных точек, но в трех измерениях, – объясняет научный сотрудник Дэвид Ховард (David Howard) из Государственного объединения научных и прикладных исследований Австралии. - Система проектирует эти кривые на решетку 3D пикселей, известных как воксели. Где кривая пересекается с вокселем, мы размещаем материалы в этот воксель. Все остальное пусто".

Это придает каждой схеме свою уникальную форму.

Симуляция проверяет пригодность и приспособленность данной ноги для хождения по одной из трех поверхностей: жесткий грунт, гравий или вода. Только вместо того, чтобы выбирать такие возможности, как хорошее зрение или маскировочная окраска, как было бы при естественном отборе, система выбирает, сколько крутящих моментов должен сделать механизм, чтобы заставить ногу идти по одной из поверхностей. Другими словами, хорошая нога – энергоэффективная нога. Также был бонус за ноги, которые нуждались в значительно меньшем количестве материала.

«Если у нас есть гравийная поверхность, по которой идет нога, мы рассчитываем силы, действующие на каждом отдельном камешке гравия», – говорит Ховард. – Это дает нам точное представление о том, что на самом деле делает нога в окружающей среде». То же самое с водой и жестким грунтом.

Далее исследователи принимают эти оригинальные 20 ног и объединяют их с теми, что продемонстрировали себя наилучшим образом. То есть, выбирают наиболее пригодные ноги для создания дочерних ног. «Мы просто делаем это снова, снова и снова», – говорит Ховард. На протяжении сотни поколений. В конце концов, они удалили половину популяции с самыми низкими показателями, как неблагоприятные факторы окружающей среды, которые могут уничтожить популяцию животных. И тогда мы получаем автоматическую адаптацию к окружающей среде».

Комментарии: