Ce presupune ca o mașinărie să fie atletică?
Vom explica noțiunea de sportivitate a mașinilor
și cum o obținem prin cercetare
cu ajutorul acestor mașinării zburătoare, numite „tetrarotoare”
sau pe scurt drone.
Dronele există de multă vreme.
Azi le vedem peste tot
pentru că funcționează foarte simplu.
Prin comanda vitezelor celor patru elice
se obțin tangajul, ruliul, girația
și accelerația în direcția lor comună.
La bord mai există o baterie, un calculator,
diferiți senzori și cartele radio.
Dronele sunt foarte agile, dar agilitatea are un preț.
Sunt inerent instabile, deci pentru a zbura
au nevoie de centru comandă automat.
Cum a reușit asta?
Camerele de pe tavan și un laptop,
formează un sistem de poziționare local.
Așa localizăm în spațiu obiectele
care au montate aceste repere reflectorizante.
Datele sunt trimise la un alt laptop,
care rulează algoritmi de estimare și comandă
și care apoi trimite comenzi dronei,
care rulează și ea algoritmi de estimare și comandă.
Grosul cercetării noastre sunt în algoritmii.
Aceștia reprezintă magia ce dă viață acestor aparate.
Cum se proiectează algoritmii
care creează un mașinărie agilă?
Folosim ceea ce se numește „proiectare pe bază de model”.
Întâi modelăm matematic procesele fizice
din funcționarea aparatelor.
Apoi folosim ramura matematicii
numită „teoria controlului” pentru a analiza modelele
și sintetizăm algoritmi pentru comanda lor.
De exemplu așa obținem zborul staționar.
Mai întâi descriem dinamica
într-un sistem de ecuații diferențiale.
Apoi modificăm aceste ecuații folosind
teoria controlului pentru a crea algoritmi care stabilizează drona.
Să vă arăt puterea acestei abordări.
Să zicem că-i cerem dronei să zboare staționar
și în plus să țină o vergea în echilibru.
Cu puțin exercițiu
e destul de simplu pentru un om să facă asta,
deși e drept că noi profităm că avem două picioare pe sol
și de mâini foarte versatile.
Devine ceva mai greu
cu un singur picior pe sol
și dacă nu folosesc mâinile.
Observați că vergeaua are un reper reflectant sus,
deci poate fi localizată în spațiu.
(Aplauze)
Vedeți cum face mici ajustări
pentru a păstra echilibrul.
Cum am proiectat acești algoritmi?
Am adăugat modelul matematic al vergelei
la modelul dronei.
La modelul sistemului combinat dronă plus vergea
aplicăm teoria controlului pentru a crea algoritmii de comandă.
Uite, vedeți că e stabil,
și chiar dacă îl mișc puțin
se întoarce frumos în echilibru.
Putem adăuga la model
unde vrem să stea drona în spațiu.
Folosind acest indicator cu repere reflectante
pot indica unde vreau să fie drona în spațiu,
la o anumită distanță de mine.
Cheia acestor manevre acrobatice e în algoritmi,
proiectați folosind modele matematice
și teoria controlului.
Să-i spunem dronei să se întoarcă aici
și să lase vergeaua să cadă,
și vă voi arăta cât de important
e să înțelegem modelele matematice
și funcționarea lumii fizice.
Ați observat cum a pierdut din altitudine
când am așezat paharul cu apă.
Spre deosebire de vergea, n-am mai inclus
modelul matematic al paharului în sistem.
De fapt sistemul habar n-are că paharul cu apă e acolo.
Pot folosi din nou indicatorul pentru a-i spune dronei
unde vreau să fie în spațiu.
(Aplauze)
Ar trebui să vă întrebați
de ce nu se varsă apa din pahar?
Două precizări: 1. Gravitația acționează la fel
asupra tuturor corpurilor.
2. Elicele sunt îndreptate toate
în aceeași direcție ca paharul, în sus.
Combinând cele două informații, rezultatul net
e că forțele laterale asupra paharului sunt mici
și vin în mare parte din efectele aerodinamice,
care la aceste viteze sunt neglijabile.
De asta nu e nevoie să incluzi paharul în model.
Apa nu se varsă orice ar face drona.
(Aplauze)
Să reținem deci că unele operații performante
sunt mai ușoare decât altele
și că înțelegerea aspectului mecanic al problemei
ne spune care sunt ușoare și care grele.
În cazul acesta, transportarea paharului e ușoară,
echilibrarea vergelei e grea.
Am auzit cu toții de succesele remarcabile
ale unor sportivi care erau răniți.
Oare se descurcă și o mașină
cu defecte fizice extreme?
Se spune că pentru a zbura e nevoie
de cel puțin patru motoare fixe cu perechi de elice,
pentru că ai patru grade de libertate:
ruliu, tangaj, girație și accelerație.
Hexarotoarele și octorotoarele, cu șase și opt elice,
dispun de redundanță,
dar tetrarotoarele sunt mult mai folosite,
pentru că au numărul minim
de elice cu motor fix: patru.
Așa să fie?
Dacă analizăm modelul matematic al aparatului
cu numai două elice în funcțiune,
descoperim că există un mod neconvențional de zbor.
Renunțăm la comanda girației,
dar putem comanda ruliul, tangajul și accelerația
cu algoritmi care folosesc noua configurație.
Modelele matematice ne spun exact
când și de ce e posibil.
Aici această cunoaștere ne permite să proiectăm
noi arhitecturi mecanice
sau să concepem algoritmi abili care compensează elegant defecțiunile,
așa cum fac sportivii,
în loc să construim mașini cu redundanță.
Ni se taie respirația când vedem
un înotător sărind la trambulină
sau un gimnast făcând un șurub în aer,
în cădere vertiginoasă.
Va reuși înotătorul să plonjeze perfect?
Va reuși gimnastul să încheie curat?
Să zicem că vrem să punem drona
să se rostogolească de trei ori
și să revină în punctul de pornire.
Mișcarea va fi atât de rapidă
încât nu putem folosi poziția măsurată pentru a face corecții în timp real.
Nu ajunge nicicum timpul.
În schimb, drona poate să facă manevra orbește,
să observe cum a terminat-o
și apoi să folosească datele pentru a-și corecta comportamentul,
încât următoarele salturi să fie mai bune.
La fel ca înotătorul și gimnastul,
numai prin exercițiu repetat
se poate învăța și executa o manevră
de mare performanță.
(Aplauze)
În multe sporturi trebuie să știi să lovești mingea.
Cum ar putea o mașină să facă
ceea ce sportivii fac aparent fără efort?
(Aplauze)
Drona aceasta are montată o rachetă deasupra
cu o zonă optimă cam cât un măr, nu prea mare.
Aici calculele se fac la fiecare 20 ms,
sau de 50 de ori pe secundă.
Mai întâi calculăm traiectoria bilei,
apoi calculăm mișcarea dronei pentru a lovi bila.
ca să se întoarcă de unde a venit.
Apoi se stabilește o traiectorie duce drona
din starea curentă la punctul de impact cu bila.
Apoi calculele se repetă la un interval de 20 ms.
După 20 ms se repetă întregul proces
până când drona lovește bila.
(Aplauze)
Mașinăriile pot efectua manevre dinamice atât individual,
cât și colectiv.
Aceste trei drone cooperează pentru a purta o plasă.
(Aplauze)
Execută o manevră foarte dinamică și colectivă
pentru a-mi arunca bila înapoi.
Observați că la întinderea maximă dronele sunt verticale.
(Aplauze)
De fapt la întindere maximă
efectul e de vreo cinci ori mai mare decât ce simți la un bungee jump,
la sfârșitul săriturii.
Algoritmii de aici seamănă mult
cu ai dronei care lovea bila.
Modele matematice sunt folosite
pentru a recalcula strategia de cooperare de 50 de ori pe secundă.
Până acum am arătat numai
ce sunt și ce pot face mașinile.
Dar dacă îmbinăm însușirile sportive ale mașinăriei
cu ale omului?
Am în față un senzor comercial al mișcărilor,
folosit pentru jocuri.
Poate recunoaște ce fac diferitele părți
ale corpului în timp real.
La fel ca pe indicatorul de adineauri,
îl putem folosi pentru introducerea datelor.
Astfel avem un mod natural de interacțiune
cu însușirile sportive ale dronelor, prin gesturi.
(Aplauze)
Interacțiunea nu trebuie neapărat să fie virtuală, poate fi și fizică.
De exemplu această dronă.
Încearcă să stea într-un punct fix din spațiu.
Dacă încerc să o mișc, se împotrivește
și se întoarce unde vrea să fie.
Dar îi putem schimba comportamentul.
Putem folosi modele matematice
pentru a estima forța cu care împing drona.
După ce știm forța, putem schimba legile fizicii,
din perspectiva dronei, desigur.
Acum drona se comportă ca și cum ar fi într-un fluid vâscos.
Prin asta putem interacționa
cu aparatul într-un mod direct.
Voi folosi noua aptitudine pentru a plasa
această dronă cu cameră video într-un loc potrivit
pentru a filma restul demonstrației.
Putem deci să interacționăm fizic cu dronele
și putem schimba legile fizicii.
Hai să ne amuzăm puțin cu asta.
În clipele următoare aceste drone
se vor comporta inițial ca și cum ar fi pe Pluto.
Apoi treptat gravitația va crește
până ne vom întoarce pe Pământ,
dar sunt sigur că nu voi reuși.
Bun, începem!
(Râsete)
(Aplauze)
Uuu...
Acum vă gândiți:
„Ăștia se distrează cam mult!”
Și probabil vă întrebați:
„De ce or fi construind mașinării atletice?”
Unii consideră că rolul jocului în regnul animal
este ascuțirea dibăciei și dezvoltarea calităților.
Alții cred că are mai mult un rol social,
că servește la coeziunea grupului.
La fel și noi, prin analogie cu sporturile
creăm noi algoritmi
cu care ducem mașinăriile la limită.
Ce impact vor avea astfel de mașinării asupra vieții omului?
Ca toate creațiile și inovațiile de până acum,
ele pot veni în slujba condiției umane
sau se pot folosi greșit și abuza.
Alegerea de făcut nu e una tehnică;
e una socială.
Hai să alegem bine,
să scoatem tot ce e mai bun din viitorul mașinăriilor,
așa cum sportivitatea scoate la iveală
tot ce e mai bun din noi.
Vreau să vi-i prezint pe vrăjitorii din spatele cortinei verzi.
Ei sunt membrii actuali ai echipei de cercetare Flying Machine Arena.
(Aplauze)
Federico Augugliaro, Dario Brescianini, Markus Hehn,
Sergei Lupashin, Mark Muller și Robin Ritz.
Stați cu ochii pe ei. Le e scris să facă lucruri mari.
Mulțumesc.
(Aplauze)