Hvad betyder det for en maskine at være atletisk?
Vi vil demonstrere konceptet om maskinadræthed
og forskningen til at opnå det
ved hjælp af disse flyvende maskiner der hedder 'quadrocopters',
eller 'quads', som afkortning.
Quads har været her i lang tid.
Grunden til de er så populære nu til dags
er at de mekanisk set er simple.
Ved at kontrollere hastigheden af de fire propeller,
disse maskiner kan rulle, pitch, yaw,
og accelerere i den retning de flyver.
Der er også et batteri om bord, en computer,
forskellige sensorer og trådløse radioer.
Quads er utrolig adrætte, men denne adræthed har sin pris.
De er generelt ustabile, og de har brug for en form for
automatisk feedback-styring for at være i stand til at flyve.
Så, hvordan gjorde den lige det?
Kameraer i loftet og en bærbar computer
fungerer som et indendørs globalt positionssystem.
Det bruges til at lokalisere objekter i rummet
der har disse reflekterende afmærkninger på sig.
Denne data bliver sendt til en anden bærbar computer
der kører estimerings og kontrolalgoritmer,
som til gengæld sender kommandoer til quaden,
som også kører estimerings- og kontrolalgoritmer.
Størstedelen af vores forskning er algoritmer.
Det er den magi der giver liv til disse maskiner.
Så hvordan designer man algoritmerne
der skaber en maskinatlet?
Vi bruger noget der bredt kaldes for modelbaseret design.
Vi fanger først det fysiske med en matematisk model
over hvordan maskinerne opfører sig.
Så bruger vi en gren af matematikken
der kaldes kontrolteori til at analysere disse modeller
og også til at syntetisere algoritmerne til at kontrollere dem.
For eksempel, er det sådan vi kan få quaden til at stå stille i luften.
Vi fanger først dynamikken
med et sæt differentialligninger.
Så manipulerer vi disse ligninger ved hjælp
af kontrolteori til at skabe algoritmer der stabiliserer quaden.
Lad mig demonstrere styrken ved denne fremgangsmåde.
Forestil jer at vi vil have denne quad til ikke kun at svæve i luften
men også at balancere denne pæl.
Men en lille smule øvelse,
er det temmelig ukompliceret for et menneske at gøre dette,
selvom vi har den fordel at vi har
to fødder på jorden
og brugen af vores meget alsidige hænder.
Det bliver lidt sværere
når jeg kun har en fod på jorden
og når jeg ikke bruger mine hænder.
Læg mærke til hvordan denne pæl har et reflekterende mærke i toppen,
hvilket betyder at den kan lokaliseres i rummet.
(Bifald)
Man kan se at denne quad kommer med små justeringer
for at balancere pælen.
Hvordan designer vi algoritmerne til at gøre dette?
Vi tilføjede matematiske modeller af pælen
til quadens.
Når vi har en model af det kombinerede quad-pæl system,
vi kan bruge kontrolteori til at skabe algoritmer for at kontrollere den.
Her, ser man at den er stabil,
og selv hvis jeg giver den små skub,
smutter den tilbage til den fine, balancerede position.
Vi kan også supplere modellen så den inkluderer
hvor vi vil have quaden til at være i rummet.
Ved hjælp af denne pegepind, lavet af reflekterende markører,
kan jeg pege derhen hvor jeg vil have quaden til at være i rummet
på et fast punkt fra mig.
Nøglen til disse akrobatiske manøvrer er algoritmer,
designet med hjælp af matematiske modeller
og kontrolteori.
Lad os fortælle quaden at komme tilbage hertil
og smide pælen,
og jeg vil demonstrere vigtigheden
af at forstå fysiske modeller
og hvordan den fysiske verden fungerer.
Læg mærke til hvordan quaden tabte højde
da jeg satte dette glas vand på den.
Ulig at balancere pælen, inkluderede jeg ikke
den matematiske model af glasset i systemet.
Faktisk, ved systemet ikke engang at glasset med vand er der.
Ligesom før, kunne jeg bruge pegepinden til at fortælle quaden
hvor jeg vil have at den skal være i rummet.
(Bifald)
Okay, man burde spørge sig selv,
hvorfor falder vandet ikke ud af glasset?
To faktum: Den første er at tyngdekræften påvirker
alle objekter på samme måde.
Den anden er at propellerne alle peger
i samme retning som glasset, peger opad.
Sætter man disse to ting sammen, er resultatet
at alle kræfter på siden af glasset er små
og bliver hovedsageligt styret af de aerodynamiske påvirkninger,
som er ubetydelige ved disse hastigheder.
Og det er grunden til at man ikke behøver at tage højde for glasset.
Det spilder naturligt ikke, uanset hvad quaden gør.
(Bifald)
Lektionen her er at der er nogle højt belastende opgaver
er nemmere end andre,
og at forstå fysikken bag problemet
fortæller en hvilke der er nemme og hvilke der er svære.
I dette tilfælde, at bære et glas vand er nemt.
At balancere en pæl en svært.
Vi har alle hørt historier om atleter
der udfører præstationer mens de har en fysisk skade.
Kan en maskine også præstere
med ekstrem fysisk skade?
Traditionel visdom siger at man har brug
for mindst fire faste motorpropeller par for at kunne flyve,
fordi der er fire grader af frihed man skal kontrollere:
rul, pitch, yaw og acceleration.
Hexakoptere og octokoptere, med seks og otte propeller,
skaffer redundans,
men quadrokoptere er meget mere populære
fordi de har minimumsantallet
af faste motor propelpar: fire.
Eller har de?
Hvis vi analyserer den matematiske model af denne maskine
med kun to fungerende propeller,
opdager vi at der er en ukonventionel måde at flyve den på.
Vi slipper kontrollen over yaw,
men rul, pitch og acceleration kan stadig kontrolleres
med algoritmer der udnytter denne nye konfiguration.
Matematiske modeller fortæller os præcis hvornår
og hvorfor dette er muligt.
I dette tilfælde, denne viden tillader os at designe
nye maskinarkitekturer
eller at designe snedige algoritmer der på en yndefuld måde håndterer skader,
ligesom menneskelige atleter gør,
i stedet for at bygge maskiner med redundanser.
Vi kan ikke lade være med at holde vejret når vi ser
en dykker der laver en saltomortale ud i vandet,
eller når en stangspringer vrider sig i luften,
og jorden nærmer sig hurtigt.
Vil dykkeren være i stand til at klare en flænsende landing?
Vil stangspringeren klare landingen?
Forestil jer at vi vil have denne quad
til at udføre en tredobbelt salto og slutte
på præcis det samme punkt som den startede.
Denne manøvre vil ske så hurtigt
at vi ikke kan bruge feedback om positionen til at korrigere bevægelsen under udførelsen.
Der er simpelthen ikke tid nok.
I stedet, kan quaden udføre manøvren i blinde,
observere hvordan den afslutter manøvren,
og så bruge den information til at moderere dens adfærd
så den næste salto er bedre.
Tilsvarende dykkerens og stangspringerens,
er det kun gennem gentaget øvelse
at den manøvre kan læres og udføres
til den højeste standard.
(Bifald)
At ramme en bevægende kugle er en nødvendig færdighed i mange sportsgrene.
Hvordan får vi en maskine til at
gøre det en atlet tilsyneladende gør uden anstrengelse?
(Bifald)
Denne quad har en ketcher bundet til sit hoved
med et sweet spot der groft set er på størrelse med et æble, så ikke for stort.
De følgende beregninger bliver udført hvert 20. millisekund,
eller 50 gange per sekund.
Først regner vi ud hvor bolden er på vej hen.
Derefter regner vi ud hvordan quaden skal ramme bolden
så den flyver tilbage til der hvor den blev kastet fra.
For det tredje, bliver der planlagt en bane der får quaden
fra den nuværende tilstand til sammenstødspunktet med bolden.
For det fjerde, udfører vi kun 20 millisekunder af den strategi.
Tyve millisekunder senere, bliver hele processen gentaget
indtil quaden rammer bolden.
(Bifald)
Maskiner kan ikke kun udføre dynamiske manøvrer på egen hånd,
de kan gøre det kollektivt.
Disse quader bærer sammen et net.
(Bifald)
De udfører en ekstrem dynamisk
og kollektiv manøvre
til at skyde bolden tilbage til mig.
Læg mærke til, ved fuld forlængelse, er disse quads vertikale.
(Bifald)
Faktisk, når de forlænger fuldt,
er dette groft set fem gange stærkere end det en bungeehopper føler
ved slutningen af deres hop.
Algoritmerne til at gøre dette er meget lig
det en enkelt quad bruger til at slå bolden tilbage til mig.
Matematisk modeller bruges konstant til at replanlægge
en samarbejdende strategi 50 gange i sekundet.
Alt vi har set indtil videre har handlet
om maskinerne og deres evner.
Hvad sker der hvis vi kobler denne maskines adræthed
med et menneskes?
Det jeg har foran mig er en kommerciel bevægelsessensor
der hovedsagelig bliver brugt til gaming.
Den kan genkende det mine forskellige kropsdele
gør i realtid.
I stil med den pegepind jeg brugte tidligere,
kan vi bruge dette som input i systemet.
Nu har vi en naturlig måde til at interagere
med den rå adræthed af disse quads med mine gestus.
(Bifald)
Interaktion behøver ikke at være virtuel. Det kan være fysisk.
Tag denne quad, for eksempel.
Den prøver at forblive på et fast punkt i rummet.
Hvis jeg prøver at flytte den væk, kæmper den imod mig,
og flytter sig tilbage til hvor den vil være.
Vi kan, dog, ændre denne adfærd.
Vi kan bruge matematiske modeller
til at vurdere den kraft som jeg bruger imod quaden.
Når vi kender denne kraft, kan vi også ændre fysikkens love,
når det handler om quaden, selvfølgelig.
Her opfører quaden sig som om den opholdte
sig i en tyktflydende væske.
Nu har vi en intim måde
til at interagere med maskinen på.
Jeg vil bruge denne nye evne til at positionere
denne kamera bærende quad til den passende placering
til at filme resten af denne demonstration.
Så vi kan fysisk interagere med disse quads
og vi kan ændre fysikkens love.
Lad os more os en smule med dette.
Det I vil se næst, vil disse quads
til at starte med at opføre sig som om de er på Pluto.
Som tiden går, vil tyngdekraften tiltage
indtil vi er tilbage på planeten jorden,
men jeg forsikrer jer om at vi ikke kommer dertil.
Okay, så starter vi.
(Latter)
(Bifald)
Puha!
Nu tænker I allesammen,
at disse gutter fornøjer sig alt for meget,
og I spørger sikkert også jer selv om,
hvorfor er det helt præcis at de bygger maskinatleter?
En formodning om rollen af leg i dyreriget
er at finpudse og udvikle evner.
Andre tænker at det er mere end social rolle,
at det bliver brugt til at binde gruppen sammen.
På samme måde bruger vi analogien om sport og adræthed
til at skabe nye algoritmer til maskiner
til at skubbe dem til deres grænse.
Hvilken betydning vil maskiners hastighed have på vores levevis?
Ligesom alle vores tidligere opfindelser og innovationer,
kan de bruges til at forbedre de menneskelige forudsætninger
eller de kan misbruges og mishandles.
Dette er ikke et teknisk valg vi står overfor;
det er et socialt valg.
Lad os tage det rigtige valg,
valget der frembringer det bedste i maskinernes fremtid,
ligesom adræthed i sport
kan frembringe det bedste i os.
Lad mig introducere jer for troldmændene bag det grønne gardin.
De er nuværende medlemmer af Flying machine Arena research team.
(Bifald)
Federico Augugliaro, Dario Brescianini , Markus Hehn,
Sergei Lupashin, Mark Muller and Robin Ritz.
Hold øje med dem. De er bestemt til store ting.
Tak.
(Bifald)