Koniec zmiażdżonych szklanek w robotycznych dłoniach. Naukowcy nauczyli roboty ludzkiego wyczucia

Nowa technologia, opracowana przez naukowców z Wydziału Informatyki i Inżynierii Elektronicznej Uniwersytetu Surrey, polega na dynamicznej adaptacji trajektorii ruchu robota w odpowiedzi na sygnały świadczące o potencjalnym poślizgu. Zamiast – jak dotąd – ściskać mocniej obiekt w dłoni, maszyna modyfikuje swoje zachowanie, zwalnia ruch, pochyla chwytak lub subtelnie go przekręca – dokładnie tak, jak zrobiłby to człowiek.

Czytaj też: Wyobraź sobie robota z koszmarów. Oni właśnie go zrobili

Prof. Amir Esfahani z Uniwersytetu Surrey mówi:

Robot, który nie zgniecie już szklanki

Badacze opisali swoje podejście jako tzw. trajektoryjną modulację chwytu, czyli model predykcyjny, który na podstawie danych dotykowych przewiduje, czy dany ruch może prowadzić do utraty kontaktu z obiektem. System analizuje w czasie rzeczywistym planowane trajektorie robota i porównuje je z danymi z czujników dotykowych. Jeśli wykryje wzorzec, który może prowadzić do poślizgu, natychmiast uruchamia korektę toru ruchu. To kluczowa zmiana podejścia w stosunku do klasycznych algorytmów, które zakładały bierne “czekanie na błąd” i dopiero wtedy reagowały zwiększeniem siły ścisku.

Czytaj też: Maszyny ewoluują na naszych oczach i nikt ich nie zatrzyma. Kanibalizm wśród robotów staje się rzeczywistością

Zdolność przewidywania poślizgu bez niszczenia obiektów otwiera zupełnie nowe możliwości w przemyśle i usługach. Prof. Esfahani podkreśla, że technologia może znaleźć zastosowanie w chirurgii robotycznej, gdzie chwytanie narzędzi musi być jednocześnie delikatne i precyzyjne, w produkcji, gdzie manipuluje się małymi, łatwo łamliwymi komponentami, czy w logistyce – do sortowania paczek o nieregularnych kształtach i powierzchniach.

Dotyk robotów był do tej pory “problematyczny”, ale wkrótce może się to zmienić /Fot. Unsplash

Ale nie tylko przemysł skorzysta. Wraz z rosnącą obecnością robotów w przestrzeni domowej – od opiekunów seniorów po robotycznych asystentów – istotne staje się, by ich ruchy były nie tylko skuteczne, ale też “czujące”, subtelne i adaptacyjne.

Opublikowane w czasopiśmie Nature Machine Intelligence badanie wykazało, że trajektoryjna modulacja chwytu w wielu scenariuszach przewyższa klasyczne podejście oparte na sile. Zespół porównał obie strategie i udowodnił, że to właśnie ten model pozwala skuteczniej zapobiegać poślizgowi – szczególnie w środowiskach dynamicznych i nieuporządkowanych, gdzie klasyczne algorytmy zawodzą.

Prof. Amir Esfahani dodaje:

Nowe podejście brytyjskich badaczy to coś więcej niż techniczny detal. To element większej rewolucji, w której maszyny zaczynają przyswajać nie tylko dane, ale też “intuicję” ruchu – zdolność przewidywania i adaptacji, właściwą do tej pory wyłącznie ludziom. Dzięki takim innowacjom roboty coraz bliżej zbliżają się do granicy, za którą precyzja spotyka się z empatią ruchu – a technologia zaczyna naprawdę rozumieć, co znaczy “chwycić coś z wyczuciem”.