Bu haftanın başlarındaToyota Araştırma Enstitüsü, Bay Area ofislerinin kapılarını ilk kez medya mensuplarına açtı. Sürüş simülatörleri ve drift eğitmenlerinden makine öğrenimi ve sürdürülebilirlik konularına kadar uzanan demolarla dolu bir gündü.
Toyota’nın araştırma bölümünün uzun süredir odak noktası olan robot teknolojisi de sergilendi. Kıdemli Başkan Yardımcısı Max Bajracharya bir çift proje sergiledi. İlki, Toyota’dan beklenebilecek çizgide bir şeydi: Bir kamyonun arkasından yakındaki konveyör bantlarına kutuları taşımak gibi şaşırtıcı derecede karmaşık bir görev için tasarlanmış, modifiye edilmiş bir tutucuya sahip bir endüstriyel kol – çoğu fabrikanın otomatikleştirmeyi umduğu bir şey. gelecek.
Diğeri biraz daha şaşırtıcı – en azından bölümün çalışmalarını o kadar yakından takip etmeyenler için. Bir alışveriş robotu, barkodlara ve genel konuma göre raftaki farklı ürünleri alır. Sistem, geniş bir yelpazedeki farklı nesneleri kavrayıp sepetine atmak için en iyi yöntemi belirlemeden önce öğeleri bulmak için üst rafa kadar uzanabilir.
Sistem, Japonya’nın yaşlanan nüfusuna hitap etmeyi amaçlayan 50 kişilik robot ekibinin yaşlı bakımına odaklanmasının doğrudan bir sonucu. Bununla birlikte, bulaşık yıkama ve yemek hazırlama gibi ev işlerini yürütmek için tasarlanmış orijinal robotlar inşa etme çalışmalarından uzakta bir pivotu temsil ediyor.
Bu haftanın başlarında TechCrunch’ta yayınlanan bir makalede bu pivotun daha uzun bir yazısını okuyabilirsiniz. Bu, aşağıda daha eksiksiz bir şekilde basacağımız Bajracharya ile yaptığımız bir konuşmadan alınmıştır. Metnin netlik ve uzunluk için düzenlendiğini unutmayın.
Görsel Kaynakları: Brian Isıtıcı
TechCrunch: Ev robotunun bir demosunu almayı umuyordum.
Max Bajracharya: Hala bazı ev robotu işleri yapıyoruz[…] Yaptıklarımız değişti. Ev, orijinal meydan okuma görevlerimizden biriydi.
Yaşlı bakımı ilk sütundu.
Kesinlikle. O süreçte öğrendiğimiz şeylerden biri de ilerlememizi çok iyi ölçemediğimizdi. Ev çok zor. Zor oldukları için meydan okuma görevlerini seçiyoruz. Evle ilgili sorun, çok zor olması değil. Yaptığımız ilerlemeyi ölçmek çok zordu. Birçok şey denedik. Prosedürel olarak ortalığı karıştırmaya çalıştık. Masalara un ve pirinç koyar, onları silmeye çalışırdık. Robotu düzenli hale getirmek için evin her yerine bir şeyler koyardık. Ne kadar iyi gittiğimizi görmek için Airbnbs’ye konuşlandırıldık, ancak sorun şu ki, her seferinde aynı eve ulaşamadık. Ama yapsaydık, o eve fazla sığardık.
Her seferinde aynı eve gelmemeniz ideal değil mi?
Kesinlikle, ama sorun şu ki, ne kadar iyi yaptığımızı ölçemedik. Diyelim ki bu evi toplamada biraz daha iyiydik, bunun nedeni yeteneklerimizin artması mıydı yoksa o evin biraz daha kolay olması mıydı, bilmiyoruz. “Bir demo göster, harika bir video göster” standardını uyguluyorduk. Henüz yeterince iyi değiliz, işte harika bir video.” İyi bir ilerleme kaydedip kaydetmediğimizi bilmiyorduk. Bakkal meydan okuma görevi, bir ev kadar zor veya bir ev ile aynı temsili sorunların olduğu, ancak ne kadar ilerleme kaydettiğimizi ölçebileceğimiz bir ortama ihtiyacımız olduğunu söylediğimiz yer.
Ev veya süpermarket için belirli hedeflerden bahsetmiyorsunuz, ancak bu iki yeri de kapsayabilecek sorunları çözmekten bahsediyorsunuz.
Ya da sadece robotikte en son teknolojiyi zorlayıp zorlamadığımızı ölçün. Aslında genel amaçlı olan algılamayı, hareket planlamayı, davranışları yapabiliyor muyuz? Tamamen dürüst olmak gerekirse, meydan okuma problemi pek önemli değil. DARPA Robotik Mücadeleleri, bunlar zor olan uydurma görevlerdi. Bu, meydan okuma görevlerimiz için de geçerli. Evi seviyoruz çünkü sonunda evdeki insanlara yardım etmek istediğimiz yeri temsil ediyor. Ama ev olmak zorunda değil. Market pazarı çok iyi bir temsil çünkü çok büyük bir çeşitliliğe sahip.
Görsel Kaynakları: Brian Isıtıcı
Yine de bir hayal kırıklığı var. Bu zorlukların ne kadar zor olduğunu ve işlerin ne kadar uzakta olduğunu biliyoruz, ancak rastgele biri videonuzu görüyor ve siz onu sunamasanız bile, birdenbire ufukta görünen bir şey oluyor.
Kesinlikle. Bu yüzden Gill [Pratt] her seferinde ‘bunun neden bir meydan okuma görevi olduğunu yeniden vurgulayın’ diyor.
Bunu normal insanlara nasıl tercüme edersiniz? Normal insanlar meydan okuma görevlerine takılmazlar.
Kesinlikle, ama bu yüzden bugün gördüğünüz demoda, zorlu görevleri göstermeye çalıştık, ama aynı zamanda bu zorluktan çıkan yetenekleri nasıl alıp bir konteyner boşaltma gibi gerçek bir uygulamaya nasıl uygulayacağınıza dair bir örnek. Bu gerçek bir problem. Fabrikalara gittik ve ‘evet bu bir sorun’ dediler. Bize yardım edebilir misin?’ Ve dedik ki, evet, buna uygun teknolojilerimiz var. Şimdi, bu zorluklardan çıkmanın, önemli olduğunu düşündüğümüz bu birkaç buluş olduğunu göstermeye çalışıyoruz ve ardından bunları gerçek uygulamalara uyguluyoruz. Ve bence bu, insanların bunu anlamasına yardımcı oluyor çünkü onlar ikinci adımı görüyorlar.
Robotik ekibi ne kadar büyük?
Bölünme, burası ve Cambridge, Massachusetts arasında eşit olarak bölünmüş yaklaşık 50 kişiden oluşuyor.
Çok amaçlı insansı robotlar yapmaya çalışan Tesla ve Figure gibi örnekleriniz var. Farklı bir yöne gidiyor gibisin.
Bir nebze. Gözlemlediğimiz bir şey, dünyanın insanlar için inşa edildiğidir. Boş bir sayfanız varsa, insan alanlarında çalışacak bir robot yapmak istediğimi söylüyorsunuz. İnsan oranlarında ve insan seviyesindeki yeteneklerde sona erme eğilimindesiniz. İnsan bacakları ve kolları ile bitiriyorsunuz, bu mutlaka en uygun çözüm olduğu için değil. Çünkü dünya insanlar etrafında tasarlandı.
Görsel Kaynakları: Toyota Araştırma Enstitüsü
Kilometre taşlarını nasıl ölçersiniz? Ekibiniz için başarı neye benziyor?
Evden markete taşınmak bunun harika bir örneğidir. Evde ilerleme kaydediyorduk ama markete taşındığımız zamanki kadar hızlı ve net değildik. Markete gittiğimizde, ne kadar iyi yaptığınız ve sisteminizdeki gerçek sorunların ne olduğu gerçekten çok açık hale geliyor. Ve sonra gerçekten bu sorunları çözmeye odaklanabilirsiniz. Toyota’nın hem lojistik hem de üretim tesislerini gezdiğimizde, biraz farklı olması dışında, tüm bu fırsatların temelde market alışverişi zorluğu olduğu yerde gördük. Artık parçalar, bakkaliye ürünleri yerine parçalar, bir dağıtım merkezindeki tüm parçalar haline geldi.
1.000 kişiden ev robotlarının gerçekten zor olduğunu bildiğinizi duyarsınız ama sonra kendiniz denemek zorundaymışsınız gibi hissedersiniz ve sonra gerçekten onların yaptığı hataların aynısını yaparsınız.
Sanırım muhtemelen herkes kadar ben de suçluyum. Sanki, şimdi GPU’larımız daha iyi. Oh, makine öğrenimimiz var ve artık bunu yapabileceğimizi biliyorsunuz. Tamam, belki de düşündüğümüzden daha zordu.
Bir noktada bir şeyin onu eğmesi gerekiyor.
Belki. Sanırım uzun zaman alacak. Tıpkı otomatik sürüş gibi, gümüş bir mermi olduğunu düşünmüyorum. Sadece bu büyülü şey yok, bu ‘tamam, şimdi çözdük’ olacak. Kademeli olarak ufalanacak, ufalanacak. Bu nedenle, daha kısa zaman çizelgeleri olan bu tür bir yol haritasına sahip olmak önemlidir, bilirsiniz, size küçük kazanımlar sağlayan daha kısa veya daha kısa kilometre taşları, böylece bu uzun vadeli vizyona gerçekten ulaşmak için üzerinde çalışmaya devam edebilirsiniz.
Bu teknolojilerden herhangi birini fiilen ürünleştirme süreci nedir?
Bu, kendimizin cevaplamaya çalıştığımız çok güzel bir soru. Artık manzarayı anladığımıza inanıyorum. Belki de başlangıçta, tamam, bu kişiyi bulmamız gerektiğini, teknolojiyi üçüncü bir tarafa veya Toyota’nın içinden birine devredeceğimizi düşünerek saftım. Ama sanırım öğrendik ki, her ne olursa olsun – ister bir iş birimi, ister bir şirket, ister bir girişim veya Toyota’nın içindeki bir birim olsun – var gibi görünmüyorlar. Bu yüzden yaratmanın bir yolunu bulmaya çalışıyoruz ve bence bu biraz da TRI-AD’nin hikayesi. Yaptığımız otomatik sürüş araştırmasını alıp daha gerçek bir şeye dönüştürmek için oluşturuldu. Robotikte ve üzerinde çalıştığımız ileri teknolojilerin birçoğunda aynı sorunu yaşıyoruz.
Görsel Kaynakları: Brian Isıtıcı
Yan ürünlere sahip olabileceğiniz bir yere potansiyel olarak ulaşmayı düşünüyorsunuz.
potansiyel olarak. Ancak teknolojiyi ticarileştireceğimiz ana mekanizma bu değil.
Ana mekanizma nedir?
Bilmiyoruz. Cevap, yaptığımız şeylerin çeşitliliğinin farklı gruplar için büyük olasılıkla farklı olacağıdır.
TRI kuruluşundan bu yana nasıl değişti?
İlk başladığımda, çok net bir şekilde sadece robotik alanında araştırma yapıyormuşuz gibi hissettim. Bunun bir nedeni, insan ortamındaki neredeyse tüm gerçek dünyadaki zorlu uygulamalara uygulanabilecek teknolojiden çok uzakta olmamızdı. Son beş yılda, bu çok zorlu problemde yeterince ilerleme kaydettiğimizi hissediyorum ve şimdi bunun gerçek dünya uygulamalarına dönüştüğünü görmeye başlıyoruz. Bilinçli olarak değiştik. Araştırmayla hâlâ %80 oranında en son teknolojiyi zorluyoruz, ancak şimdi kaynaklarımızın belki %20’sini bu araştırmanın düşündüğümüz kadar iyi olup olmadığını ve gerçek hayata uygulanıp uygulanamayacağını anlamaya ayırdık. -dünya uygulamaları. Başarısız olabiliriz. Bazı ilginç atılımlar yaptığımızı düşündüğümüzü fark edebiliriz, ancak bu, güvenilir veya yeterince hızlı değil. Ama çabamızın %20’sini denemeye harcıyoruz.
Yaşlı bakımı buna nasıl uyuyor?
Bazı açılardan onun hala bizim kuzey yıldızımız olduğunu söyleyebilirim. Projeler hala nihayetinde insanları evlerinde nasıl büyüttüğümüze bakıyor. Ancak zamanla, bu zorlu görevleri seçerken, bu diğer alanlar için geçerli olan şeyler ortaya çıkarsa, yaptığımız araştırmadaki ilerlemeyi göstermek için bu kısa vadeli kilometre taşlarını kullandığımız yer burasıdır.
Tamamen ışıklandırma faktörü olasılığı ne kadar gerçekçi?
Bence belki gelecekte sıfırdan başlayabilseydin, bu bir olasılık olabilirdi. Bugün özellikle Toyota için üretime bakarsam, buna yaklaşmanız pek olası görünmüyor. Biz [told factory workers], robot teknolojisi yapıyoruz, sizce bu nerelere uygulanabilir? Bize pek çok işlem gösterdiler, bunun şuna benzer şeyler olduğunu gösterdiler, bu kablo demetini alıyorsunuz, buradan besliyorsunuz, sonra buradan çekiyorsunuz, sonra buraya takıyorsunuz ve buraya takıyorsunuz ve buraya alıyorsunuz, ve onu buraya alıyorsunuz ve sonra bu şekilde çalıştırıyorsunuz. Ve bu, bir kişinin beceriyi öğrenmesi için beş gün sürer. ‘Evet, bu robot teknolojisi için çok zor’ dedik.
Ancak insanlar için en zor olan şeyler, otomatikleştirmek isteyeceğiniz şeylerdir.
Evet, zor veya potansiyel olarak yaralanmaya eğilimli. Elbette, sonunda buna ulaşmak için basamak taşları yapmak isteriz, ancak bugün robotik teknolojiyi gördüğüm yerde, bundan oldukça uzağız.