Roboty stają się bardziej skomplikowane, samoloty dostają coraz elastyczniejsze konstrukcje, drony muszą współpracować w grupach, a urządzenia nanotechnologiczne wykonują ruchy liczone w nanometrach. Wszystkie mają przy tym wspólny problem. Jeśli coś może się poruszać, wyginać albo drgać, to trzeba jeszcze sprawić, żeby robiło to dokładnie tak, jak chcemy. Właśnie tutaj pojawia się teoria systemów negative imaginary (NI), które zaczęło zyskiwać na popularności.
Czym jest teoria systemów negative imaginary?
“Negative imaginary” odnosi się do matematycznych właściwości odpowiedzi częstotliwościowej układu. Jest to więc konkretna klasa układów dynamicznych oraz zestaw narzędzi pozwalających analizować ich stabilność. Jedne z najważniejszych fundamentów tej teorii stworzyli Alexander Lanzon i Ian R. Petersen w 2008 roku.
Czytaj też: Kruche zaufanie do humanoidalnych robotów. Ludzkie gesty mogą być pułapką?
NI były rozwijane przede wszystkim z myślą o sterowaniu elastycznymi, słabo tłumionymi konstrukcjami, które mają naturalną tendencję do wpadania w rezonans. Szczególnie dobrze pasują tutaj systemy, w których siłownik działa w tym samym miejscu, w którym czujnik mierzy położenie. Tak zachowuje się wiele konstrukcji mechanicznych, robotycznych i precyzyjnych systemów pozycjonowania.
Jednocześnie NI nie jest kolejnym algorytmem, który “usuwa drgania”. Jest to raczej matematyczne zaplecze pozwalające projektować sterowanie tak, aby układ nie stracił stabilności nawet wtedy, gdy konstrukcja ma wiele rezonansów, jej model nie jest idealny albo warunki pracy zaczynają się zmieniać.
Co dziś mówią publikacje o NI?
Skalę rozwoju tej dziedziny postanowili sprawdzić Alberto León-Batallas i jego współpracownicy, którzy zebrali publikacje obejmujące lata 2004-2024, kończąc z 404 unikalnymi pracami. Dopiero na tej podstawie naukowcy przeanalizowali autorów, instytucje, państwa, cytowania oraz zmieniające się kierunki badań. Wnioski? NI przestaje ograniczać się przede wszystkim do klasycznych liniowych modeli i wchodzi w systemy nieliniowe, sterowanie oparte na danych, robotykę wieloagentową oraz bardziej złożone systemy adaptacyjne.
Czytaj też: Threehalves to dwa metry robotycznego centaura. Robot straszy, ale może nadrabiać skutecznością
Lista dotychczasowych zastosowań obejmuje m.in. nanopozycjonowanie, sterowanie dronami typu quadkopter w zmiennych warunkach, kontrolę formacji wielu pojazdów, mikroskopy sił atomowych oraz stabilizację konstrukcji kosmicznych. Powstały nawet eksperymentalne systemy stabilizujące rzeczywisty nanopozcjoner MEMS, więc NI wyszło już poza same symulacje komputerowe. Jednocześnie autorzy analizy zwracają uwagę, że publikacje dotyczące praktycznych wdrożeń nadal stanowią słabszą część całego dorobku. Tutaj teoria ma jeszcze sporo do udowodnienia.
Samoloty przyszłości będą potrzebowały coraz sprytniejszego sterowania
Nietrudno dostrzec, dlaczego właśnie teraz podobne narzędzia mogą stawać się coraz bardziej interesujące. Pisałem niedawno o niemieckim projekcie morphAIR, w którym klasyczne powierzchnie sterowe ustępują miejsca skrzydłu zmieniającemu swój kształt za pomocą wielu siłowników. Nad całym układem czuwa adaptacyjne sterowanie, bo człowiek zwyczajnie nie byłby w stanie ręcznie zarządzać wszystkimi zależnościami zachodzącymi w takiej konstrukcji. Jeszcze dalej idzie eksperymentalny X-65, który ma docelowo sterować lotem poprzez odpowiednie manipulowanie przepływem powietrza zamiast klasycznych lotek.
Te konkretne samoloty raczej nie korzystają z teorii NI, bo nie ma podstaw, aby tak w ogóle uważać. Pokazują jednak zmianę, która moim zdaniem jest tutaj znacznie ważniejsza, bo oto na naszych oczach mechanika przyszłości staje się bardziej elastyczna, rozproszona i trudniejsza do opisania jednym prostym modelem. Tym samym coraz większa część odpowiedzialności za zachowanie maszyny przechodzi na układ sterowania.
Przyszłość czasami zaczyna się od równania
Nie oznacza to, że NI za chwilę znajdzie się w każdym robocie czy samolocie. Sam fakt istnienia 404 publikacji nie oznacza jeszcze masowej komercjalizacji, a autorzy sami wskazują niedostatek praktycznych implementacji. Dostrzegam tutaj jednak coś znacznie ciekawszego, bo przez lata inżynierowie rozwijali teorię potrzebną przede wszystkim do kontrolowania trudnych, rezonujących konstrukcji. Teraz świat zaczyna produkować coraz więcej właśnie takich maszyn.
Czytaj też: Wydrukowali materiał, który zachowuje się jak fragment żywego ciała
Roboty mają być lżejsze i bardziej elastyczne. Drony mają współpracować. Samoloty mają zmieniać geometrię podczas lotu. Nanomaszyny mają wykonywać absurdalnie małe ruchy z ogromną precyzją. Im bardziej mechanika odchodzi od sztywnych konstrukcji XX wieku, tym ważniejsze staje się pytanie nie tylko o to, czy potrafimy coś zbudować, ale również czy potrafimy utrzymać nad tym kontrolę i właśnie w takich momentach matematyczna nisza może nagle przestać być niszą.
Źródła: Tech Xplore, International Journal of Systems Science
