Jadi apa artinya bagi mesin menjadi atletis?
Kami akan mendemostrasikan konsep atletis pada mesin
dan penelitian yang diperlukan untuk mencapainya
dengan pertolongan dari mesin terbang bernama quadrocopters ini,
atau disingkat quad.
Quad sudah ada sejak lama.
Mereka sangat populer belakangan ini
karena secara mekanisme mereka sederhana.
Dengan mengendalikan ke 4 baling-baling ini,
mesin ini dapat melakukan roll, pitch, yaw,
dan mempercepat kecepatan sepanjang arah yang ditujunya.
Mereka mengandung baterai, komputer,
berbagai sensor dan radio nirkabel.
Quads sangat lincah, namun sebagai gantinya ada kerugian.
Mereka sangat tidak stabil, dan mereka memerlukan beberapa bentuk
umpan balik kontrol otomatis untuk bisa terbang.
Jadi, bagaimana cara ia melakukannya?
Kamera di langit-langit dan sebuah laptop
berfungsi sebagai global positioning system indoor.
Hal ini digunakan untuk menemukan objek dalam ruang
yang memiliki tanda-tanda reflektif ini.
Data ini kemudian dikirim ke laptop lain
yang menjalankan estimasi dan algoritma kontrol,
yang kemudian mengirim perintah ke quad,
yang juga menjalankan estimasi dan algoritma kontrol.
Sebagian besar penelitian kami adalah mengenai algoritma.
Itu adalah keajaiban yang membuat mesin ini hidup.
Jadi bagaimana mendesain algoritma
yang menciptakan sebuah atlet mesin?
Kami menggunakan sesuatu yang disebut desain berbasis model.
Kami menangkap gerak fisika dengan model matematika
bagaimana mesin berperilaku.
Lalu kami menggunakan cabang dari matematika
yang disebut teori kontrol untuk menganalisis model ini
dan juga untuk mensintesis algoritma untuk mengendalikan mereka.
Sebagai contoh, itu adalah bagaimana kita dapat membuat quad melakukan hover.
Kami menangkap dinamikanya
dengan serangkaian persamaan diferensial.
Kita kemudian memanipulasi persamaan dengan bantuan
dari teori kontrol untuk membuat algoritma yang menstabilkan quad.
Biarkan aku tunjukkan kekuatan dari pendekatan ini.
Katakan kita ingin quad ini tidak hanya melayang
tetapi juga menyeimbangkan tiang ini.
Dengan sedikit latihan,
Hal ini cukup sederhana untuk dilakukan manusia.
Meskipun kita memiliki keuntungan memiliki
dua kaki di tanah
dan penggunaan tangan kita yang sangat serba bisa.
Hal ini menjadi sedikit lebih sulit
ketika saya hanya memiliki satu kaki di atas tanah
dan tidak menggunakan tangan saya.
Perhatikan bagaimana tiang ini memiliki penanda reflektif di atas,
yang berarti bahwa itu dapat ditentukan di ruang.
(Tepuk tangan)
Anda dapat melihat bahwa quad ini membuat penyesuaian halus
untuk menjaga tiang seimbang.
Bagaimana kita melakukan desain algoritma untuk melakukan hal ini?
Kami menambahkan model matematis kutub
dengan quad.
Setelah kita memiliki model sistem gabungan quad-tiang,
kita dapat menggunakan teori kontrol untuk membuat algoritma untuk mengendalikannya.
Anda bisa melihat bahwa itu stabil,
dan bahkan jika saya memberikan sedikit dorongan,
ia kembali ke posisi seimbang.
Kami juga dapat menambah model untuk menyertakan
dimana kita inginkan quad berada dalam ruang.
Menggunakan pointer ini, terbuat dari penanda reflektif,
Saya dapat menunjukkan ke mana saya ingin quad berada dalam ruang
dalam jarak yang tetap dari Saya.
Kunci dari manuver akrobatik ini adalah algoritma,
yang dirancang dengan bantuan model-model matematik
dan kontrol teori.
Mari perintahkan quad untuk datang kembali ke sini
dan biarkan tiangnya jatuh,
dan berikutnya saya akan menunjukkan betapa pentingnya
memahami model fisika
dan cara kerja dunia fisik.
Perhatikan bagaimana quad kehilangan ketinggian
ketika saya meletakkan segelas air di atasnya.
Tidak seperti menyeimbangkan tiang, saya tidak menyertakan
model matematika gelas ke dalam sistem.
Pada kenyataannya, sistem bahkan tidak tahu ada segelas air.
Seperti sebelumnya, aku bisa menggunakan pointer untuk memberitahu quad
mana aku ingin ia berada di ruang.
(Tepuk tangan)
Oke, Anda harus bertanya pada diri sendiri,
mengapa airnya tidak tumpah?
Dua fakta: yang pertama adalah gaya gravitasi
berpengaruh pada semua objek dengan cara yang sama.
Yang kedua adalah semua baling-baling menunjuk
dalam arah yang sama dengan gelas, yaitu ke atas.
Dengan kedua hal ini, hasil akhirnya
adalah bahwa semua gaya samping pada gelas adalah kecil
dan lebih banyak didominasi oleh efek aerodinamis,
dimana dapat diabaikan pada kecepatan ini.
Dan itulah mengapa Anda tidak perlu model gelas.
Itu tidak akan tumpah, apapun yang dilakukan quad.
(Tepuk tangan)
Pelajaran di sini adalah bahwa beberapa tugas kinerja tinggi
lebih mudah daripada yang lain,
dan bahwa pemahaman fisika dari masalah
memberitahu Anda mana mudah dan mana sulit.
Dalam contoh ini, membawa segelas air sangat mudah.
Menyeimbangkan tiang sulit.
Kita semua telah mendengar cerita tentang atlet
yang melakukan prestasi sementara secara fisik terluka.
Dapatkah mesin berkinerja
dengan kerusakan fisik yang ekstrim?
Kebijaksanaan konvensional menyatakan bahwa Anda perlu
setidaknya empat baling-baling motor untuk terbang,
karena ada empat derajat kebebasan yang perlu dikontrol:
Roll, pitch, yaw dan percepatan.
Hexacopters dan octocopters, dengan baling-baling enam sampai delapan,
dapat menyediakan redundansi,
Tapi quadrocopters jauh lebih populer
karena mereka memiliki
jumlah baling-baling motor paling minim: empat.
Benarkah?
Jika kita menganalisis model matematis mesin ini
dengan hanya 2 baling-baling yang bekerja,
kita menemukan cara yang tidak biasa untuk terbang.
Kita melepaskan kendali yaw,
Tapi roll, pitch dan percepatan masih dapat dikontrol
dengan algoritma yang mengeksploitasi konfigurasi baru ini.
Model-model matematik memberitahu kami persis kapan
dan mengapa ini dapat dilakukan.
Dalam contoh ini, pengetahuan ini memungkinkan kita untuk desain
arsitektur mesin baru
atau untuk mendesain algoritma cerdas yang dapat menangani kerusakan,
sama seperti yang dilakukan atlet manusia,
alih-alih membangun mesin dengan redundansi.
Kita pasti menahan napas ketika menonton
seorang penyelam jungkir balik menyelam ke air,
atau ketika atlit lompat tinggi berputar di udara,
dan tanah bergerak mendekat dengan cepat.
Apakah penyelam akan menyelam dengan sedikit cipratan air?
Akan atlit lompat tinggi berhasil melompat?
Misalkan kita ingin quad ini
untuk melakukan jungkir balik tiga kali dan berakhir
di tempat yang persis sama.
Manuver ini akan terjadi begitu cepat
sehingga kita tidak dapat menggunakan umpan balik posisi untuk memperbaiki gerak selama eksekusi.
Waktunya tidak cukup.
Sebaliknya, apa yang quad dapat lakukan adalah melakukan manuver secara buta,
mengamati bagaimana hasilnya setelah melakukan manuver,
dan kemudian menggunakan informasi tersebut untuk memodifikasi perilakunya
sehingga jungkir balik berikutnya menjadi lebih baik.
Mirip dengan penyelam dan atlit lompat tinggi,
hanya melalui latihan yang diulang-ulang
manuver dapat dipelajari dan dieksekusi
dengan standar tertinggi.
(Tepuk tangan)
Memukul bola yang bergerak adalah keterampilan yang diperlukan dalam banyak olahraga.
Bagaimana kita membuat sebuah mesin melakukan sesuatu
yang dapat dilakukan dengan mudah oleh seorang atlet?
(Tepuk tangan)
Quad ini memiliki raket yang diikat di kepalanya
dengan sweet spot kira-kira ukuran sebuah apel, jadi tidak terlalu besar.
Perhitungan berikut dibuat setiap 20 milidetik,
atau 50 kali per detik.
Pertama kami menghitung arah bola.
Kemudian kami menghitung bagaimana quad harus memukul bola
sehingga ia akan terbang dari asal lemparan.
Ketiga, lintasan direncanakan yang membawa quad
dari kondisi saat itu ke titik tubrukan dengan bola.
Keempat, kami hanya menjalankan strategi selama 20 milidetik.
20 milidetik kemudian, seluruh proses diulang
sampai quad memukul bola.
(Tepuk tangan)
Mesin tidak hanya dapat melakukan manuver dinamis sendiri,
mereka dapat melakukannya secara kolektif.
Ketiga quad ini membawa net.
(Tepuk tangan)
Mereka melakukan manuver yang ekstrim
secara kolektif
untuk memantulkan bola kembali ke Saya.
Perhatikan, pada posisi ekstensi maksimum, posisi quad ini vertikal.
(Tepuk tangan)
Bahkan ketika sepenuhnya dibentangkan
ini kira-kira lima kali lebih besar daripada apa yang dirasakan bungee jumper
pada akhir peluncuran mereka.
Algoritma untuk melakukan hal ini sangat mirip
dengan yang digunakan oleh quad tunggal untuk memukul bola kembali ke saya.
Model matematika digunakan untuk terus-menerus merencanakan kembali
strategi kerjasama 50 kali per detik.
Segala sesuatu yang telah kita lihat sejauh ini
adalah mengenai mesin dan kemampuan mereka.
Apa yang terjadi ketika kita pasangkan atletisme mesin ini
dengan atletisme manusia?
Apa yang saya miliki di depan saya adalah sensor gerakan komersial
yang biasa digunakan dalam game.
Itu mengenali apa yang dilakukan oleh bagian tubuh saya
dalam real time.
Mirip dengan pointer yang saya gunakan sebelumnya,
kita dapat menggunakan ini sebagai masukan ke sistem.
Kini kita memiliki cara yang alami untuk berinteraksi
dengan atletisme mentah dari quad ini menggunakan gerak tubuh saya.
(Tepuk tangan)
Interaksi tidak harus berupa virtual. Hal ini dapat berupa fisik.
Contohnya quad ini.
Ia mencoba untuk tetap di titik tertentu dalam ruang.
Jika saya mencoba untuk memindahkannya, ia akan melawan saya,
dan bergerak kembali.
Kita dapat mengubah perilaku ini.
Kita dapat menggunakan model-model matematik
untuk memperkirakan kekuatan yang saya terapkan terhadap quad.
Setelah kita mengetahui kekuatan ini, kita juga dapat mengubah hukum fisika,
sejauh yang diperlukan oleh quad, tentu saja.
Di sini quad berperilaku seolah-olah
dalam cairan kental.
Sekarang kita memiliki cara yang intim
untuk berinteraksi dengan mesin.
Saya akan menggunakan kemampuan baru untuk memposisikan
quad yang membawa kamera ini ke lokasi yang sesuai
untuk merekam sisa demonstrasi ini.
Jadi kita dapat berinteraksi secara fisik dengan quad ini
dan dapat mengubah hukum fisika.
Mari kita bersenang-senang dengan hal ini.
Yang akan Anda lihat selanjutnya, quad ini
pada awalnya bersikap seolah-olah mereka berada di Pluto.
Seiring waktu, gravitasi akan meningkat
sampai kita semua kembali di planet Bumi,
tapi saya bisa memastikan kami tidak akan sampai ke sana.
Oke, kita mulai.
(Tertawa)
(Tepuk tangan)
Wah!
Tentu Anda semua berpikir,
orang-orang ini terlalu banyak bersenang-senang,
dan Anda mungkin juga bertanya pada diri sendiri,
mengapa mereka membangun mesin atlet?
Beberapa dugaan adalah peran bermain di dunia binatang
adalah untuk mengasah keterampilan dan mengembangkan kemampuan.
Orang lain berpikir bahwa bermain lebih memiliki peran sosial,
itu digunakan untuk mengikat kelompok.
Demikian pula, kami menggunakan analogi olahraga dan atletis
untuk membuat algoritma baru untuk mesin
untuk mendorong mereka ke batas-batas mereka.
Apakah dampak dari kecepatan mesin terhadap hidup kita?
Seperti semua kreasi dan inovasi kita di masa lalu,
mereka dapat digunakan untuk meningkatkan kondisi manusia
atau mereka mungkin disalahgunakan dan dimanfaatkan berlebihan.
Kita tidak menghadapi pilihan teknis,
ini adalah pilihan sosial.
Mari membuat pilihan yang tepat,
pilihan yang menghasilkan yang terbaik di masa depan mesin,
seperti atletisme dalam olahraga
memberikan yang terbaik dalam diri kita.
Izinkan saya memperkenalkan Anda ke penyihir di balik tirai hijau.
Mereka anggota tim peneliti terkini Flying Machine Arena.
(Tepuk tangan)
Federico Augugliaro, Dario Brescianini, Markus Hehn,
Sergei Lupashin, Mark Muller dan Robin Ritz.
Perhatikan mereka. Mereka ditakdirkan untuk hal-hal besar.
Terima kasih.
(Tepuk tangan)