Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали систему, которая может самостоятельно придумывать роботов, оптимально подходящих для передвижения по разным типам местности. При этом машины создаются из ограниченного набора частей, имеющихся под рукой.
Система RoboGrammar знает, какие препятствия придется преодолевать машине, и какие детали для постройки робота доступны в данный момент. На основании этих данных система конструирует наиболее подходящий вариант из возможных. По словам ведущего автора разработки Аллана Чжао, несмотря на разнообразие задач, конструкции сгенерированных машин оказываются довольно типичными по форме и дизайну.
Разнообразие идей
Современные роботы, проектируемые человеком, как правило, используют наиболее типичные инженерные решения. В результате мы имеем множество четвероногих роботов и еще больше машин с колесами или гусеницами. Но эти варианты далеко не всегда являются оптимальными.
Система RoboGrammar лишена каких-то изначальных представлений о том, как должен выглядеть “правильный” робот. Она ориентирована на максимальную эффективность конструкции и не беспокоится о мелочах вроде дизайна. Потому предлагаемые ею машины не очень похожи на привычных нам роботов, но имеют много сходств с живыми существами. Это не удивительно. Ведь, по сути, строение живых существ также является результатом долгого отбора по признаку максимальной эффективности.
Пока RoboGrammar существует только в виде виртуальной модели. Но ее можно считать первым шагом на пути к созданию роботов и систем, которые конструируют и адаптируют себя сами. Это что-то вроде прототипа роботизированной эволюции.
В будущем ученые намерены перенести RoboGrammar из виртуального мира в реальный. Для начала, они попытаются изготовить нескольких роботов, предложенных системой, и проверить их эффективность в реальном мире. Если эксперимент окажется успешным, однажды RoboGrammar сможет строить реальных роботов самостоятельно.
Если хотите получать новости через мессенджер, подписывайтесь на Telegram-канал iGate
