1262
Тренды современной робототехники. Будущее – за коллаборативными роботами
Как вы хорошо знаете, в Сбере уже достаточно давно были запущены роботизированные участки пересчета наличных. Еще в 2015 году Сбер одним из первых на мировом рынке внедрил робота-манипулятора, который помогает кассиру обрабатывать наличность.
Первые эксперименты в области робототехники Сбер начал еще до создания Центра робототехники, в рамках партнерства с компанией-интегратором, к которой наши коллеги из Центра управления наличным денежным обращением обратились с просьбой создать такого робота. Когда были реализованы пилотные инсталляции — 10 комплексов — встал вопрос о масштабировании. Именно на этом этапе пришлось решать такие задачи, как повышение качества и производительности обработки наличных роботами, а также оптимизации стоимости таких комплексов. Именно они были делегированы Центру робототехники Сбербанка, после чего, внимательно изучив проблематику, мы предложили разработать принципиально новый комплекс на базе коллаборативных роботов, который будет легче, компактнее и заметно производительнее. На основе собственных разработок мы создали 13 комплексов, функционирующих 24×7.
Из жизни коллаборативных роботов
Тут стоит пояснить, что значит термин «коллаборативные роботы». Как известно, робот-манипулятор может снабжаться широким спектром рабочих инструментов, будь то захват, малярный валик или пульверизатор, сварочный электрод и т. д. Изначально такие решения задумывались как тяжелые промышленные машины, которые использовались на заводах и работали на конвейерах в зонах, закрытых для посещения людьми. Последнее далеко не случайно — как показывает мировая практика, непосредственное соседство человека с такой машиной может легко привести к травме или даже гибели. Известны несколько несчастных случаев, когда промышленные роботы становились причиной гибели людей на производствах при нарушении техники безопасности.
Первого в мире серийного коллаборативного робота в привычном нам виде, т. е. робота, способного безопасно функционировать в непосредственной близости от человека, выпустила примерно 15 лет назад датская компания Universal Robots. На робота установили дополнительные сенсоры, которые контролируют усилия в каждом звене, и, если они фиксируют, что усилие превышает установленную допустимую норму, включается аварийная остановка, которая блокирует робота и/или ограничивает его кинетическую энергию. Плюс для уменьшения кинетической энергии такие агрегаты делают намного легче, чем промышленные роботы, у них ниже скорость перемещения и т. п. Особая роль отводится также контуру безопасности — решению, которое «отвязано» от основной системы управления и отвечает как раз за отключение робота в случае детекции физического контакта, не предусмотренного сценарием применения робота. Все это в свое время позволило датчанам успешно сертифицировать своего робота на европейские стандарты безопасности. Это решение можно использовать без защитной клетки непосредственно рядом с людьми.
«Андроиды» в банковской сфере
Однако создать подобную машину для банковской сферы оказалось задачей куда более сложной. Как известно, в сфере решений для автоматизации наличного денежного обращения (НДО) используется такой инструмент, как захваты для банкнот. Там используются очень тонкие захваты, которые должны входить в накопитель с купюрами или в счетно-сортировальную машину. Это делает роботов очень опасными для человека, поэтому их все равно приходится ограничивать защитными барьерами.
При этом в идеале в данной сфере требуется почти человекообразный робот, который мог бы заниматься пересчетом и сортировкой наличных в тех же условиях, в которых трудятся «живые» работники.
Эта мечта занимает умы специалистов на протяжении всей мировой истории робототехники. И последние достижения в сфере искусственного интеллекта сейчас ее снова подстегнули. Все технологические гиганты, включая Tesla, Google и Huawei, стали активно разрабатывать человекоподобных роботов, условно говоря, общего назначения. Не чужда этому тренду и китайская Xiaomi, которая также выпустила человекоподобного робота. Кроме того, данным направлением заняты сегодня десятки абсолютно разных стартапов по всему миру.
Почему это произошло? Большие языковые и мультимодальные модели наконец показали возможность научить роботов выполнять реальные задачи в реальном мире. В свою очередь, «человекоподобность» — это как раз тот самый форм-фактор, который обещает безграничные горизонты внедрения в случае, если робот сможет выполнять работу без постоянного перепрограммирования и в «обычных» условиях. Сейчас, когда мы хотим внедрить робота, в лучшем случае на него приходится лишь половина от общей стоимости комплекса (например, когда мы делали у себя в Сбере роботизированный участок пересчета). Остальное — это вспомогательное оборудование, индивидуально спроектированные детали, работа инженеров-программистов с тем, чтобы создать на базе робота полезную систему, комплекс, в котором все элементы взаимосвязаны, запрограммированы и слаженно работают.
Поэтому, когда мы говорим про робота Optimus, над которым работает Илон Маск, следует понимать, что он выделяется в первую очередь не «человекоподобностью», а тем, что искусственный интеллект дает ему возможность выполнять широкий спектр действий. Именно это — путь к универсальности применения и уже упомянутой коллаборативности — в том же цеху ничего не придется перестраивать, чтобы внедрить этого робота, при этом его можно отправлять выполнять разные задачи на разных участках в зависимости от текущей потребности. И все это может действительно создать большие изменения на рынке робототехники.
А большой рынок, в свою очередь, резко снизит себестоимость за счет технологии массового производства. Ведь роботы, несмотря на очень долгую историю развития, по-прежнему являются своего рода предметами роскоши, произведенных «мелкими сериями». Если посмотреть статистику международной ассоциации робототехники (IFR) 2022 года, то сегодня по всему миру продается всего лишь около 0,5 млн таких устройств в год. А ведь их производят десятки компаний.
Если сравнить с автомобильной индустрией, то средней руки автопроизводитель продает десятки миллионов легковых автомобилей, и это определяет их относительно доступную массовому потребителю стоимость. Роботы же до сих пор остаются мелкоштучным изделием с закономерно высокой стоимостью и, что самое главное, весьма ограниченным спросом. Просто потому, что спрос здесь ограничивается работами по интеграции и общей стоимостью применения.
Что может изменить ситуацию на рынке? Прежде всего создание AI-платформы, которая могла бы управлять роботом «из коробки» без дополнительного программирования. Грубо говоря: распаковали, поставили, сказали, что делать, загрузили документацию, и все — робот готов к эксплуатации.
Робот-сомелье и другие
Итак, искусственный интеллект выступает основным движителем современной робототехники. У Сбера одна из сильнейших команд по искусственному интеллекту, и задача Центра робототехники — адаптировать наши передовые разработки для управления роботами. Кроме участков для пересчета наличных роботы Сбера сейчас задействованы в отдельных кейсах, не связанных с банковской деятельностью, например, у нас есть робот-сомелье. В большей степени это развлекательный проект, но в нем используются те же технологии, которые были у нас в роботизированном участке пересчета, немного доработанные и объединенные с эффектным дизайном.
Локация выбрана в Крыму — в отеле Сбера Mriya Resort & SPA, где есть Винный парк, вокруг которого строится вся концепция. Это уникальное архитектурное сооружение, спроектированное итальянскими дизайнерами. И в него вплетено наше дизайнерское решение — робот-сомелье. Решение представлено двумя роботами-манипуляторами, в распоряжении которых — достаточно большой выбор вина (порядка 40 бутылок). Роботы подают бокалы, в бокалы наливают вино и после этого подают их гостю.
До сих пор это единственный робот-сомелье в мире, который осуществляет налив вина гостям по бокалам. Ближайшие аналоги — это роботы-бармены на круизных лайнерах, но они смешивают коктейли, а у нас более высокие эстетика (в т. ч. за счет плавности движений) и культура работы.
В сервисе предусмотрено несколько сценариев, один из которых подразумевает заказ. Разработан понятный графический интерфейс, в котором либо по ряду наводящих вопросов, либо по ассоциациям помогают гостю выбрать сорт вина из карты.
Также коллеги из «Мрии» попросили нас реализовать несколько коллективных сценариев. Они вводят различные винные игры, и, соответственно, комплекс может работать в режиме дегустации. Например, посетители дегустируют какие-то вина и должны угадать сорт. Тогда робот разливает вино всем людям за столом.
И все это достаточно активно используется, наш комплекс разливает 42% всего вина в винном парке.
Также с коллегами из Sber AI мы запустили эксперимент по агротематике. Винный парк — это не только напитки, у них на территории имеется также экспериментальный виноградник, на котором отрабатывают разные технологии производства вина. Это очень интересно, ведь во всем мире растет тренд на мониторинг и сбор данных для точного контроля процессов в земледелии. На этом фоне коллеги из Sber AI обратились к нам с просьбой автоматизировать сбор данных о состоянии роста лозы, для того чтобы обучать различные модели детектированию заболеваний растений или просто выявить, какие факторы влияют на результирующие характеристики вина. Мы ранее уже тестировали нашего мобильного робота, который способен перемещаться как внутри помещения, так и снаружи, в том числе по неровной поверхности. Потребовалось немного обновить его для работы в условиях виноградника, и в 2023 году впервые в течение сезона — от весны до осени — наш робот готовил фото- и видеоматериалы о состоянии лозы.
Компромисс между риском и безопасностью
Конечно, автоматизация со временем будет проникать почти во все сферы деятельности. Однако не стоит забывать, что принятие решений человеком базируется на внутреннем контексте, который трудно поддается прогнозу. Человек — это своего рода черный ящик, и принятие им решений очень сложно спрогнозировать, а восприятие информации сильно зависит от внутреннего состояния.
Современные роботы — более детерминированные машины. Законы робототехники уже так или иначе закладываются в них на уровне правил. Даже нейросети, которые сейчас используются, также работают на конкретном наборе примеров, который жестко ограничивает варианты выбора действий и решений. По мере развития технологий управление роботами переходит к большим языковым моделям, обучающимся на огромных объемах данных, которые в принципе сложно отфильтровать и разобрать, кроме того, добавляются элементы самообучения на данных в реальном мире — учитывая эти факторы, предсказать поведение робота во всех возможных случаях становится все сложнее. Поэтому появляются дополнительные правила контроля над поведением, которые уже внедряются поверх систем планирования. Сейчас в языковых моделях они закладываются на уровне валидации результатов выдачи, чтобы не было выдано случайно сгенерированных неприличных или неправильных ответов. Это уже и является действием законов робототехники в реальной жизни.
Безопасность роботов в открытом мире зависит от очень большого количества факторов. Например, шагающие роботы — это зачастую достаточно тяжелые машины. Есть разные ситуации, в которых робот, выполняя базовые действия, может сломаться, споткнуться, потерять равновесие или внезапно лишиться питания. Если в такой ситуации 50–80 кг железа упадет на человека, травм или более серьезных последствий не избежать.
Поэтому роботы как в фантастических фильмах, которые бегают вокруг нас и выполняют полезную работу, — это очень отдаленная перспектива. Все-таки сейчас в первую очередь будут развиваться роботы, которые функционируют в закрытых условиях. Там, где можно ограничить перечень опасных ситуаций, и там, где они не смогут нанести вред оборудованию, животным или человеку.
