Així què, que vol dir per una màquina, ser atlètica?
Avui ensenyarem com el concepte d'atletisme pot ser aplicat a màquines,
així com la recerca necessària per aconseguir-ho,
amb l'ajuda d'aquestes màquines voladores que anomenem quadricòpters.
O bé "quads", per escurçar.
Els quads porten inventats ja una bona temporada.
El motiu pel qual se'n sent més a parlar aquests dies,
és que són mecànicament molt simples.
Controlant la velocitat d'aquests quatre rotors,
aquestes màquines poden girar endavant i enrrere, cap als costats, sobre el seu eix,
i accelerar en la direcció perpendicular als motors.
Dins dels quads també hi va una bateria, un ordinador,
diversos sensors, i dispositius de comunicacions ràdio.
Els quads són extremadament àgils, però amb un cost.
Són intrínsecament inestables, i per tant necessiten algun tipus
de control automàtic sobre la seva posició per poder volar.
Què, com ha fet això?
Les càmeres del sostre i un portàtil
proporcionen un sistema de posicionament global en aquesta sala.
Donen informació sobre la posició en l'espai d'objectes
que porten aquestes boles reflectores.
Aquestes dades s'envien a un altre portàtil
que executa algorismes d'estimació i control
i envia comandes al quad,
que també executa els seus propis algorismes d'estimació i control.
Per tant, la major part de la nostra recerca són algorismes.
Són la màgia, que d'alguna manera, dóna vida a aquestes màquines.
Però com es poden dissenyar els algorismes
que donen vida a aquests atletes mecanitzats?
Fem servir tècniques que s'engloben en el que s'anomena disseny basat en model.
Primer, capturem les relacions físiques amb un model matemàtic
de com es comporten les màquines.
Després fem servir una branca de les matemàtiques,
que s'anomena teoria del control, per analitzar els models matemàtics,
i generar algorismes per controlar els quads.
Per exemple, així és com aconseguim que el quad es mantingui estable i pugui volar:
Primer, capturem la dinàmica del problema
amb un conjunt d'equacions diferencials.
Després manipulem i aproximem aquestes equacions amb l'ajuda
de la teoria de control per crear algorismes que estabilitzin el quad.
Deixeu-me que us demostri quan robusta és aquesta manera de procedir.
Suposem que volem que aquest quad, no només voli ell mateix,
sinó que també sigui capaç de carregar i mantenir estable aquesta vara.
Amb una mica de pràctica,
és fàcil per un humà fer-ho,
tot i que nosaltres tenim l'avantatge de tenir
els dos peus fixats a terra
i utilitzar les nostres versàtils mans.
És una mica més difícil
quan s'intenta amb només un peu al terra
i quan no faig servir les mans.
Teniu en compte, però, que aquesta vara té una bola reflectora a la punta,
i per tant pot ser localitzada en l'espai pel nostre sistema.
(Aplaudiments)
Podreu veure que el quad fa petits ajustos
que li permeten mantenir la vara estable.
Com dissenyem els algorismes per fer-ho?
Simplement afegim el model matemàtic de la vara
al que ja fèiem servir del quad.
Un cop tenim el model del sistema conjunt quad+vara,
fem servir la teoria de control per crear els algorismes que controlin i estabilitzin el sistema.
Ja esteu veient ara mateix que és estable,
i encara més, si lo dono copets,
torna cap a una posició còmoda i estable.
També podem augmentar el model per especificar
on exactament volem el quad dins l'espai de la sala.
Fent servir aquest punter, fet de boles reflectores,
puc apuntar a qualsevol lloc on hi vulgui posar el quad,
a una distància fixa d'on sóc jo.
La clau per aquestes maniobres acrobàtiques són els algorismes,
dissenyats amb l'ajuda de models matemàtics
i teoria de control.
Diguem-li doncs al quad que vingui cap aquí,
i deixi caure la vara,
i així us podré demostrar la importància
que té entendre els models físics
i el funcionament del món físic.
Observeu que el quad ha perd altura,
quan hi he posat el got d'aigua a sobre.
Però ara no he fet com amb la vara, no he inclòs
el model matemàtic del got al sistema.
De fet, el sistema no en té ni idea de què el got d'aigua hi és.
Com abans, puc fer servir aquest punter per dir-li al quad
on el vull en l'espai.
(Aplaudiments)
Però, us hauríeu d'estar preguntant,
perquè no es vessa l'aigua del got?
Dos factors: Primer, la gravetat actua
sobre tots els objectes de la mateixa manera.
Segon, els propulsors sempre apunten
cap a la mateixa direcció que el got, amunt.
Si tenim en compte aquests dos factors, el resultat net
és que totes les forces laterals en aquest got són molt petites,
i són en gran part causades només per efectes aerodinàmics
que es poden menysprear a aquestes velocitats.
I aquest és el motiu pel qual no cal modelar el got.
Simplement per les lleis de la física l'aigua no vessa sense importar què faci el quad.
(Aplaudiments)
La lliçó a treure'n de tot això és que algunes tasques
són més difícils que les altres,
i que entendre la física del problema
diu molt sobre quines són difícils i quines no.
En aquest cas, portar un got d'aigua és fàcil,
equilibrar la vara, és difícil.
Tots hem sentit històries d'atletes
aconseguint noves marques i proeses mentre estaven lesionats.
Pot també una màquina rendir
severament feta malbé?
Convencionalment es creu que es necessiten
com a mínim quatre propulsors fixes per tal de volar,
perquè hi ha quatre graus de llibertat a controlar:
balanç lateral, frontal, gir sobre l'eix i acceleració.
Els hexacòpters i octocòpters, amb sis i vuit propulsors respectivament,
proporcionen redundància,
però els quadrocòpters són molt més populars
perquè tenen el nombre mínim de
propulsors fixes: quatre.
O, és realment el mínim?
Si analitzem el model matemàtic d'aquesta màquina,
però només amb dos propulsors en funcionament,
descobrim que encara existeix una manera poc convencional, però funcional, de fer-la volar.
Prescindim de controlar el gir sobre l'eix central,
però controlem encara les inclinacions frontal i lateral, i l'acceleració,
amb algorismes que aprofiten el coneixement d'aquesta nova configuració.
Els models matemàtics ens revelen exactament quan,
i perquè això és possible.
En aquest cas, aquest coneixement ens permet dissenyar
arquitectures de màquines originals,
o dissenyar algorismes intel·ligents que responen a les averies de forma eficient i elegant,
tal i com els atletes humans fan,
en lloc de necessitar redundància.
No podem evitar la sorpresa quan veiem
un saltador olímpic fent un mortal per entrar a l'aigua,
o el moment en què un gimnasta olímpic gira en l'aire,
amb el terra apropant-se a alta velocitat.
Aconseguirà entrar netament i apropiada a la piscina?
Aconseguirà el gimnasta prendre terra en la posició adequada?
Suposeu que volem que aquest quad
faci tres voltes consecutives en l'aire i finalitzi
al mateix precís lloc on ha començat.
Aquesta maniobra ha de passar tant ràpid
que no ens donarà temps de fer servir la informació de la posició per corregir el moviment mentre passa.
Simplement, no hi ha prou temps.
En lloc d'això, el que el quad pot fer is fer la maniobra primer a cegues,
registrar on acaba,
i després fer servir la informació obtinguda per modificar el seu comportament
per tal de millorar el següent intent.
Anàlogament al saltador o el gimnasta,
és només a través de la pràctica i la repetició
que la maniobra pot ser apresa i portada a terme
amb la millor qualitat.
(Aplaudiments)
Colpejar una pilota en moviment és una habilitat necessària en molts esports.
Com fem que una màquina faci
el que un atleta fa aparentment sense cap tipus d'esforç?
(Aplaudiment)
Aquest quad té una raqueta enganxada a la part superior
amb una zona útil més o menys de la mida d'una poma, no gaire gran.
Els càlculs següents es fan cada 20 milisegons,
cinquanta cops per segon.
Primer, descobrim on està anant la pilota.
Després calculem com l'hauria de colpejar el quad
per tal de que torni al punt des del qual ha sortit.
En tercer lloc, es planeja la trajectòria que porta al quad
des de la seva posició actual fins el punt d'impacte amb la pilota.
Després, s'executen 20 milisegons de l'estratègia planificada.
20 milisegons després, el procés complert es repeteix
fins que el quad entra en contacte amb la pilota.
(Aplaudiment)
Les màquines no només poden portar a terme maniobres per si soles,
sinó que ho poden fer de forma cooperativa.
Aquests tres quads transporten cooperativament una xarxa.
(Aplaudiment)
Porten a terme una maniobra extremadament
dinàmica i col·lectiva,
per tal de tornar-me altre cop la pilota.
Tingueu en compte que, en el moment d'extensió màxima de la xarxa, els quads estan en posició vertical.
(Aplaudiment)
De fet, quan la xarxa està completament estesa,
la força que experimenten els quads és 5 cops més gran que la que sent un practicant de puenting
al final de la seva caiguda.
Els algorismes que es fan servir per fer això són molt similars
als que un sol quad fa per tornar-me la pilota.
Els models matemàtics es fan servir per renovar l'estratègia,
continuada i cooperativa, 50 vegades cada segon.
Tot el que hem vist fins ara ha sigut
sobre les màquines i les seves capacitats.
Què passa quan combinem l'atletisme d'aquesta màquina
amb el d'un ésser humà?
El que tinc davant meu és un sensor comercial que detecta la meva gestualitat
i que es fa servir actualment per a jocs.
Pot reconèixer diferents parts del meu cos,
i saber el què fan en temps real.
Igual que el punter que abans feia servir,
podem fer servir els meus gests com a entrades del sistema.
Ara, per tant, disposem d'una manera natural d'interactuar
amb l'atletisme d'aquests quads, tant sols amb els meus gests.
(Aplaudiments)
La interacció no té perquè ser virtual, pot ser física.
Per exemple, mireu aquest quad.
s'intenta quedar quiet en un punt fix en l'espai.
Si provo de moure'l del seu lloc, em contradiu,
i es mou altre cop on vol ser.
Podem canviar aquest comportament, però.
Podem fer servir els models matemàtics
per estimar la força que aplico sobre aquest quad.
Un cop sabem aquesta força, podem canviar les lleis de la física,
com a mínim pel que fa al quad.
Aquí tenim el quad comportant-se com si fos
dins d'un líquid viscós.
Ara, doncs, tenim una manera propera i natural
d'interactuar amb la màquina.
Utilitzaré aquesta nova capacitat per posicionar
aquest quad i la seva càmera a la posició adequada
per filmar el que queda d'aquesta demostració.
Bé, podem, per tant, interactuar amb aquest quads,
i podem canviar les lleis de la física, pel que a ells respecta.
Anem a passar-nos-ho bé una estona, doncs.
Per la següent demostració, aquest quads
es comportaran inicialment com si fossin a Plutó.
A mesura que passa el temps, la gravetat s'incrementarà
fins que siguem de nou al planeta Terra,
però us asseguro que no arribaré fins aquí.
Va, som-hi.
(Riures)
(Aplaudiments)
Uff!
Probablement esteu pensant,
aquests s'ho passen massa bé,
i us esteu preguntant
perquè necessitem construir aquests atletes màquina.
Alguns diuen que el paper dels jocs en el regne animal
és practicar i desenvolupar noves habilitats.
Altres pensen té un ús més social,
que crea un sentiment de grup.
Nosaltres fem servir l'analogia dels esports i l'atletisme
per crear algorismes nous per màquines
que les explotin fins als seus límits.
Quin impacte tindrà la velocitat de l'evolució de les màquines en la nostra forma de viure?
Com totes les nostres creacions i innovacions pasades
aquests algorismes es poden utilitzar per millorar la condició humana
o bé poden ser viciats i abusats per empitjorar-la.
No és l'aspecte tècnic el que es discuteix,
és el social.
Si fem les decisions correctes,
les decisions que treuen el millor del futur de les màquines,
tal i com l'atletisme en fa dels esports,
aquestes ens portaran cap al millor en nosaltres mateixos.
Deixeu-me que us presenti els mestres bruixots que s'amaguen darrere aquestes proeses.
Són els membres actuals del grup de recerca "Flying Machine Arena".
(Aplaudiments)
en Federico Augugliaro, en Dario Brescianini , en Markus Hehn,
en Sergei Lupashin, en Mark Muller i en Robin Ritz.
Mireu-los bé. Estan destinats a grans projectes.
Moltes gràcies.
(Aplaudiments)