Роботы на далеких планетах и спутниках будут сами принимать решения

Марсоходами управляют целые команды специалистов, находящихся на Земле. Но роботы, отправляющиеся на к спутникам Сатурна или Юпитера, будут работать слишком далеко, чтобы своевременно получать команды. Они должны сами решать, что делать.
Исследователи Иллинойского университета в Урбане-Шампейне разработали новый метод обучения, позволяющий роботам самостоятельно принимать решения о том, где и как забирать образцы грунта.
«Вместо того чтобы моделировать, как зачерпывать все возможные типы горных пород или гранулированных материалов, мы создали новый способ, позволяющий автономным аппаратам дообучаться», — говорит Пранай Тангеда, соавтор работы. — «Робот сам адаптируется к изменяющимся ландшафтам и составу материалов».
По словам Тангеды, используя этот метод, робот может научиться зачерпывать новый материал с очень малого количества попыток. «Если он сделает несколько неудачных попыток, то поймет, что в этой области зачерпывать не следует, и попробует в другом месте».
Исследование далеких планет
Одной из проблем, с которой приходится сталкиваться при проведении исследований на далеких небесных телах, является недостаток знаний о таких мирах, как спутник Юпитера Европа.
«До того как мы отправили на Марс наши современные марсоходы, орбитальные аппараты дали нам довольно подробную информацию об особенностях рельефа планеты», — говорит Тангеда. — «Но лучшее из имеющихся у нас изображений Европы имеет разрешение от 256 до 340 метров на пиксель, что недостаточно для определения особенностей ландшафта».
Соавтор Тангеды Мелкиор Орник говорит: «Все, что мы знаем, — это то, что поверхность Европы покрыта льдом, но это могут быть большие глыбы льда или гораздо более мелкие, как снег. И мы не знаем, что находится подо льдом».
В некоторых экспериментах команда прятала материал под слоем другого материала. Робот видит только верхний слой и считает, что его можно зачерпнуть. «Когда же он зачерпывает и цепляет нижний слой, он понимает, что этот материал взять не удастся, и переходит на другой участок», — говорит Тангеда.

NASA хочет отправить на Европу роверы, работающие от батарей, а не от ядерных источников энергии, поскольку очень важно свести к минимуму риск загрязнения этих миров потенциально опасными материалами.
«Срок службы ядерных источников питания исчисляется месяцами, а срок службы батарей составляет около 20 дней. Мы не можем позволить себе тратить несколько часов в день на передачу сообщений туда и обратно. Это еще одна причина, по которой автономность робота, позволяющая ему самостоятельно принимать решения, является жизненно важной», — говорит Тангеда.
Уникальность этого метода обучения заключается еще и в том, что он позволяет роботу использовать зрение и очень небольшой опыт работы в режиме реального времени для достижения высокого качества действий по зачерпыванию неизвестного грунта в незнакомой местности.

Команда использовала робота, созданного на факультете компьютерных наук Иллинойса. Он смоделирован по образцу руки посадочной машины и оснащен датчиками для сбора данных о зачерпывании различных материалов, от 1-миллиметровых песчинок до 8-сантиметровых камней. Созданная командой модель будет развернута в лаборатории реактивного движения NASA на испытательном стенде автономной работы Ocean World Lander.
Орник говорит: «Ценность этой работы заключается в возможности переноса знаний и методов с Земли на внеземное тело, поскольку очевидно, что мы не будем располагать большим количеством информации до того, как туда прибудет посадочный аппарат. А из-за короткого срока службы батареи у нас не будет времени на процесс обучения. Посадочный модуль может проработать всего несколько дней, а затем погибнуть, поэтому обучение и принятие решений в автономном режиме чрезвычайно важно».