EgoThumb to dodatkowy robotyczny kciuk, który korzysta ze sztucznej inteligencji, aby samodzielnie pomagać użytkownikowi w wykonywaniu codziennych czynności. Inspiracja do jego stworzenia była zaskakująco przyziemna, bo jeden z naukowców miał zwyczajnie dość problemów podczas lutowania przewodów. Wtedy trzeba przecież jednocześnie przytrzymywać elementy, operować lutownicą i przykładać spoiwo do grotu. Jak tu jednak stworzyć szósty palec, który rzeczywiście pomoże, a nie zacznie przeszkadzać?
Robotyczny kciuk, który ma rozumieć zamiary człowieka
Pod względem konstrukcyjnym EgoThumb nie jest szczególnie skomplikowany. Ma trzy przeguby, z których każdy korzysta z pary cięgien odpowiadających za zginanie i prostowanie. Silniki napędzające cały mechanizm trafiły na przedramię, dzięki czemu sam dodatkowy palec pozostaje stosunkowo lekki. Znacznie ważniejsza jest jednak niewielka, szerokokątna kamera umieszczona przy dłoni, która obserwuje palce użytkownika oraz przedmioty w ich otoczeniu.
Czytaj też: Pajęczy robot wspina się po ścianach do pracy. Będzie mógł wyręczyć człowieka
Obraz z kamery trafia do modelu sztucznej inteligencji, który uwzględnia również aktualne położenie przegubów. Naukowcy wykorzystali przy tym uczenie przez naśladowanie, czyli metodę polegającą na analizowaniu demonstracji wykonywanych przez człowieka. Podczas treningu operator sterował mechanicznym palcem za pomocą interfejsu obsługiwanego stopą. Później algorytm sam przewidywał odpowiednie ruchy na podstawie sytuacji widocznej w kamerze.
Efekt? Kiedy człowiek sięga po butelkę, robotyczny kciuk może automatycznie ją przytrzymać, pozostawiając naturalnym palcom swobodę odkręcania nakrętki. Po odstawieniu butelki mechanizm zwalnia chwyt. Bez dodatkowego przycisku, komendy głosowej czy konieczności świadomego sterowania.
Nie jest to oczywiście pierwszy podobny wynalazek. Naukowcy z Uniwersytetu Cambridge już wcześniej opracowali Third Thumb, którym człowiek sterował poprzez nacisk palców stóp. Podczas badań obejmujących 596 uczestników aż 98% potrafiło manipulować przedmiotami już w pierwszej minucie korzystania z urządzenia. EgoThumb idzie jednak w innym kierunku, bo ma ograniczyć konieczność ciągłego angażowania uwagi użytkownika.
Skuteczność na poziomie 90%? Tutaj jest pewien haczyk
Naukowcy przetestowali EgoThumb na trzech osobach podczas czterech czynności: podnoszenia kostki, odkręcania nakrętki, mieszania herbaty i przenoszenia piłki. Każdy uczestnik wykonywał po dziesięć prób każdego zadania, a średnia skuteczność wyniosła odpowiednio 90%, 92,5% oraz 87,5%. Szczególnie interesujące jest to, że dwie osoby, które nie uczestniczyły w szkoleniu modelu, radziły sobie porównywalnie z operatorem dostarczającym demonstracje.
Czytaj też: Humanoidalny robot nauczył się chodzić i pracować rękami osobno. Później zrobił coś wyjątkowego
Tyle że wyniki te dotyczą sytuacji, w których przedmioty znajdowały się w obszarach znanych algorytmowi z treningu. Kiedy badacze zaczęli zmieniać ich położenie lub otoczenie, to skuteczność części zadań spadała. Podczas mieszania herbaty w dwóch nowych środowiskach wyniosła średnio około 67 i 73%.
Trudno też wyciągać daleko idące wnioski na podstawie prób obejmujących zaledwie trzy osoby. A dochodzi do tego fakt, że model AI działa obecnie na zewnętrznym komputerze, a sami naukowcy nie sprawdzili jeszcze samego lutowania, które zainspirowało cały projekt. Nie mamy więc do czynienia z gotowym urządzeniem do codziennego użytku, choć trudno odmówić mu potencjału.
Czy naprawdę chcemy, żeby AI samodzielnie sterowała naszym ciałem?
Największy problem widzę gdzieś zupełnie indziej. Co stanie się bowiem, kiedy kamera nie dostrzeże przedmiotu zasłoniętego dłonią albo algorytm błędnie zinterpretuje zamiar użytkownika? Przecież mechaniczny palec operuje fizyczną siłą, a więc niepoprawna decyzja może oznaczać zarówno upuszczenie przedmiotu, jak i jego zgniecenie. Samo rozpoznanie sytuacji na podstawie obrazu nie daje też precyzyjnej informacji o nacisku czy poślizgu.
Czytaj też: Waży tyle co nic, dostał packą i poleciał dalej. Ten robot jest absurdalnie trudny do zniszczenia
Właśnie dlatego szczególnie interesuje mnie zapowiadane przez naukowców dodanie czujników dotykowych. Pisałem już o robotycznej skórze, która potrafi rozpoznawać nawet bardzo delikatny kontakt i reagować na potencjalne uszkodzenia. Podobne rozwiązanie w EgoThumb mogłoby umożliwić bieżące korygowanie siły chwytu, ale samo dodanie czujników nie zagwarantuje jeszcze bezpieczeństwa. System musiałby również błyskawicznie reagować na błędy, a użytkownik zachować możliwość natychmiastowego przerwania jego pracy.
Twórcy chcą dodatkowo zmniejszyć konstrukcję, poprawić komfort noszenia i lepiej zintegrować kamerę. Udostępnili też dokumentację sprzętową oraz oprogramowanie jako open source, co pozwala innym zespołom rozwijać ten pomysł. Teraz największym osiągnięciem nie będzie jednak stworzenie kolejnego mechanicznego palca, bo takie konstrukcje już znamy. Prawdziwy postęp nastąpi wtedy, kiedy człowiek przestanie myśleć o tym, jak sterować dodatkową kończyną, a zacznie korzystać z niej równie naturalnie, jak z własnych palców. EgoThumb jeszcze tego nie zapewnia, ale pokazuje, jak możemy się do tego zbliżyć.
Źródła: EgoThumb, arXiv, Tech Xplore
