Bumalik sa Tahanan – Paano Nagbibigay Inspirasyon ang mga Langgam sa AI-based na Robotika

Navigating Like Ants

Alam natin na ang mga insekto ay hindi partikular na matalino sa kahulugan ng tao. Gayunpaman, sa kabila ng kanilang mga limitasyon, nagagawa nilang magsagawa ng kahanga-hangang mga gawa ng organisasyon at oryentasyon. Ginagawa silang inspirasyon para sa mga mananaliksik na nagtatrabaho sa mga mikrorobot at magaan na drone, na humaharap sa katulad na mga limitasyon.

Halimbawa, ang disyertong langgam na Cataglyphis ay maaaring maghanap ng pagkain sa malalayong distansya at pagkatapos ay maglakad nang diretso pabalik sa kanyang pugad, na may mga paglalakbay na umaabot hanggang 1 km.

Ang mababang kapasidad ng pagdadala, pati na rin ang limitadong enerhiya, ay nangangahulugang hindi magagamit ang mga solusyon na ginagamit ng mas mabigat na autonomous na sistema tulad ng self-driving na mga sasakyan. Halimbawa, ang LIDAR (“laser radar”) ay mahusay sa paglikha ng 3D na mapa ng kapaligiran, ngunit ito ay masyadong mabigat at kumakain ng maraming enerhiya. Kailangan din nito ng maraming pagpoproseso, na nangangailangan ng malaking memorya at pagproseso na mabigat din sa konsumo ng enerhiya.

Ang mga beacon at signal ng GPS ay mga alternatibo, ngunit nangangailangan ito ng magastos na setup, maaaring hindi mapagkakatiwalaan, o ganap na imposibleng magamit. Kaya, ang pag-unawa kung paano nagna-navigate ang mga insekto tulad ng mga langgam at bubuyog sa mundo gamit lamang ang napakakaunting “hardware” at suplay ng enerhiya ay maaaring makatulong sa atin na gayahin ito sa ating mga sariling likha para sa mga robot at drone.

Ito ang pangkalahatang ideya ng paggamit ng mga bio-inspired na robot, isang paksa na aming pinalalim pa kasama ang mga robot na hango sa pugita, salamander, ahas, at aso sa aming artikulo “Paano Maaaring Kumuha ng Inspirasyon ang Robotika Mula sa Kalikasan”.

Why Using Microrobots?

Ang mas maliliit na robot at drone ay mas mura gawin at maaaring masakop ang mas maraming ibabaw nang sabay-sabay sa parehong gastos. Dahil mas maliit, maaari rin nilang obserbahan ang mga bagay nang mas detalyado, nang hindi nanganganib na mabangga ang kanilang kapaligiran. Halimbawa, lumilipad sila sa loob ng greenhouse at nag-scan para sa maagang senyales ng sakit o peste sa mga halaman.

O maaari silang ilunsad para sa mga misyon ng paghahanap at pagliligtas, iniimbestigahan ang mga guho o kagubatan para sa mga taong nangangailangan ng tulong. Ang mga ganitong kawan ng mga robot na “ibon/langgam/dragonfly” ay maaaring mabilis na matukoy ang mga nakaligtas pagkatapos ng lindol, halimbawa.

Pinagmulan: TU Delft

How Ants Navigate The World

Isang paraan ay ang paggamit ng paningin, isang bagay na kahusayan ng mga insekto dahil mayroon silang halos omnidireksiyonal na sistemang biswal (nakikita ang lahat ng direksyon sabay). Gayunpaman, ang paningin na ito ay may medyo mababang resolusyon.

Ang ilan sa pinakamatanda at pinakatatag na teorya kung paano ginagamit ng mga insekto ang paningin upang mag-orient sa sarili ay nasa tinatawag na “snapshot model.”

Ang ideya ay ang utak ng insekto ay regular na kumukuha ng mga snapshot ng kapaligiran nito. Kapag kailangan nitong bumalik sa “bahay”, ikinumpara nito ang kasalukuyang kapaligiran sa mga kamakailang naka-imbak na snapshot.

Ang konseptong ito ay ngayon ay lubos nang nauunawaan, hanggang sa antas ng neuron. Kaya’t maaaring ito ay medyo madaling maulit sa mga robot.

Sa teorya, maaaring sapat na ang pamamaraang ito lamang. Ngunit sa praktika, ito ay may ilang limitasyon:

• Upang gumana nang maayos, nangangailangan ito ng napakakapit na serye ng mga snapshot, kung saan kahit isang nawawalang data ay maaaring magdulot ng pagkalito at posibleng tuluyang mawala ang robot.
• Dahil nangangailangan ito ng maraming snapshot, magiging napakabigat ito para sa utak ng mga langgam at memorya ng mga robot.

Adding Odometry

Isa pang paraan na ginagamit ng mga langgam, at ng mga insekto sa pangkalahatan, ay ang pagsubaybay sa kanilang galaw, isang metodong tinatawag na odometry. Ang metodong ito ay ginagamit din sa robotika, ngunit ang problema ay ang kakulangan ng katumpakan. Ang bawat hakbang ay tinatantya mula sa mga sensor ng galaw (o subhetibong persepsyon sa kaso ng mga langgam), ngunit hindi kailanman ganap na sumasalamin sa tunay na paggalaw.

Ito ay nagdulot ng progresibong pag-urong sa katumpakan ng pagtatantya ng kasalukuyang lokasyon batay sa odometry, na nagiging unti-unting hindi tumpak sa paglipas ng panahon.

Ang pagsasama ng dalawang pamamaraan ay ang pangunahing pananaw para sa mga mananaliksik sa University of TU Delft, Netherlands. Sa isang siyentipikong papel na tinatawag na “Visual route following for tiny autonomous robots”, pinagsama nila ang parehong visual na snapshot at odometry upang mapataas ang autonomiya ng mga mikrorobot.

Greater Performance

Pinayagan nito ang robot na regular na i-reset ang pag-urong ng odometry tuwing natagpuan nito muli ang isa sa mga landmark na snapshot.

Pinagmulan: Science Robotics

Kasabay nito, ang pag-asa nang higit sa odometry ay nagbabawas ng pangangailangan para sa napakalapit na mga snapshot, na nagbibigay sa mga mikrorobot ng kakayahang mas mabilis na maglakbay sa pagitan ng mga punto, nang hindi kailangang laging maghanap ng mga visual na palatandaan ng kanilang landas.

“Ang pangunahing pananaw na sumasandig sa aming estratehiya ay maaari ninyong ilayo ang mga snapshot nang mas malayo kung ang robot ay naglalakbay sa pagitan ng mga snapshot batay sa odometry.

Ang pag-uwi ay gagana hangga’t ang robot ay napapadpad nang sapat na kalapit sa lokasyon ng snapshot, ibig sabihin, hangga’t ang pag-urong ng odometry ng robot ay nasa loob ng catchment area ng snapshot.

Propesor Guido de Croon.

Gumamit ang pangkat ng pananaliksik ng kanilang bagong orientation software na pinagsasama ang snapshot at odometry upang subukan kung gaano kaunti ang data na maaaring magamit upang i-orient ang robot na may timbang na 56g lamang sa loob ng 100m.

Pinagmulan: Science Robotics

Maaari itong maging napakaliit, tanging 1.16 kilobytes lamang. Bilang sanggunian, ang karaniwang larawan na kinunan ng smartphone ay nasa libu-libong kilobytes bawat larawan, at karamihan ng mga online na larawan ay nasa sampu o daang kilobytes.

Mas maganda pa, ang lahat ng pagproseso ng larawan ay maaaring gawin ng isang magaan na mini-computer na tinatawag na “micro-controller”, na matatagpuan sa maraming murang elektronikong aparato.

Applications

Industry

Ang mga ganitong mikrorobot at drone ay magiging napakakaunti ang kakayahan sa pagproseso ng data, kung saan ang karamihan ng kapangyarihan ng onboard micro-controller ay abala sa pamamahala ng pag-navigate at pangangalap ng data.

Gayunpaman, maaaring gamitin ang mga ganitong drone upang subaybayan ang imbentaryo sa mga bodega o bantayan ang mga pananim sa mga greenhouse. Gagawin ito sa pamamagitan ng pagpapalibot o paglipad nila at pangongolekta ng data tulad ng mga larawan, barcode, o RFID tag. Ang data point na ito ay maaaring i-save sa isang maliit na SD card.

Ang mga pagre-record na ito ay ililipat pagkatapos sa isang mas malaking computer o server na maaaring mag-post-process at isalin ang mga ito sa kapaki-pakinabang na data.

Military

Isa pang posibleng larangan ng aplikasyon ay ang teknolohiyang militar, lalo na’t tumataas ang kahalagahan ng mga drone sa makabagong larangan ng digmaan, tulad ng ipinapakita ng digmaan sa Ukraine.

Ang maliliit na lumilipad na drone na sapat na magaan upang maisama sa pakete ng isang infantryman ay maaaring ipadala pasulong para sa reconnaissance at magdala pabalik ng mga larawan ng posisyon ng kaaway sa mga nakatago na sundalo.

Dahil ang lugar ay malamang na lubhang nasasagawan ng electronic warfare (EW) at nasa patuloy na nagbabagong mga lugar, ang autonomous na pag-navigate ng mga drone ay magiging kinakailangan. Ang magaan at mababang konsumo ng enerhiya ay malamang ding magiging pangunahing katangian. Sa pananaliksik na tinalakay dito, ang isang drone ay nakapag-navigate ng landas na 300 m sa isang simulated na kagubatan.

Pinagmulan: Flir

Further Research

Ang estratehiya ng pagsasama ng odometry at mga snapshot ay napakaepektibo at maaaring maging mas epektibo pa sa pamamagitan ng pagpapabuti ng katumpakan ng odometer. Ang algorithm na ginamit ay maaari ring i-tweak upang maging mas matipid sa memorya at enerhiya.

Isa pang pagpapabuti ay ang pagdagdag sa kakayahan ng robot na iwasan ang banggaan, lalo na’t mayroon na itong omnidirectional na paningin.

Kailangan pa rin ng solusyon para sa mga pagkakataon na ang robot ay naliligaw. Halimbawa, iminungkahi ng mga mananaliksik na “maaari ng robot na tantiyahin ang laki ng catchment area online at bigyan ng isang pamamaraan ng paghahanap kapag nawawala ang ruta”.

Ang pamamaraan na ito ay lalo na angkop para sa maliliit na robot na karaniwang nahihirapan sa pag-navigate gamit ang ibang pamamaraan. Ngunit maaari rin itong ilapat sa mas malalaking robot, upang mabawasan ang pangangailangan sa mamahaling kagamitan tulad ng LIDAR, at mabawasan ang pangangailangan sa pagproseso at enerhiya.

Drones & Robot Companies

1. AutoStore Holdings Ltd. (AUTO.OL)

Ang mga autonomous na sasakyan tulad ng self-driving na mga kotse ay maaaring nasa sulok na, ngunit ito ay isang mahirap na teknolohiya na paunlarin, kahit para sa mga nangungunang kumpanya tulad ng Google at Tesla. Ngunit may isang sektor na kasalukuyang binabago ng autonomous na pagmamaneho at robotika: logistika.

Ang Norwegian na AutoStore ay nagbibigay ng mga awtomatikong bodega para sa mga industriya na iba-iba tulad ng parmasya, damit, grocery, aviation, logistika, o mga industriyal na tagagawa. Ang mga kumpanya ng pananamit, industriyal, at third-party logistics ay bumubuo sa tatlong pinakamalaking segment ng negosyo ng AutoStore.

Ang mga bodega ng kumpanya ay umaasa sa mga autonomous na robot na maaaring awtomatikong kilalanin at kunin ang mga parsela o produkto at dalhin ito sa tamang destinasyon. Maaari mo silang makita sa aksyon sa video na ito:

Ang kumpanya ay mabilis na lumalawak, salamat sa dumaraming malalaking kumpanya na nakikilala ang benepisyo ng paglikha ng mas epektibo, matatag, at mas mabilis na mga sistemang logistiko pagkatapos ng pandemya. Sa karaniwan, tumatagal lamang ng 1-3 taon para ang pag-upgrade sa mga autonomous na bodega ay mabawi ang paunang puhunan.

Ang AutoStore ay aktibo sa 50 bansa, nagpapatakbo ng 58,500 robot para sa 900 iba’t ibang kustomer. Lumago ang kanilang kita ng 50% CAGR mula 2017. Ito ay 2-3 beses na mas mabilis kaysa sa taunang paglago ng merkado ng awtomatikong bodega, na tinatayang 15%.

Pinagmulan: AutoStore

Tulad ng maraming European na kumpanya ng teknolohiya, ang AutoStore ay nagbibigay ng napaka-advanced na mga solusyon na medyo hindi nakikita ng mas nakararami.

Karamihan ng mga bodega ay lilipat patungo sa awtomasyon. Ang mga nangunguna sa sektor na ito ay malamang na malalampasan ang paglago ng sektor, dahil makatuwiran na umasa sa provider na kayang mag-deploy ng mga solusyong ito sa malawakang sukat at mas murang presyo.

Ang mga robot na mas autonomous at mas epektibo sa paghahanap ng kanilang daan ay maaaring maging parehong oportunidad at banta para sa AutoStore. Sa kasalukuyan, kailangan mong ganap na i-redesign ang isang bodega upang magamit ang mga robotic solution ng kumpanya.

Sa hinaharap, maaaring makahanap ng daan ang mga robot nang hindi kailangan ang kasalukuyang ginagamit na grid, na ginagawang mas madali ang pag-aampon, mas kaunti ang pagkaabala sa nagpapatuloy na operasyon, at mas maliit ang paunang puhunan, na nilulutas ang mga pangunahing balakid sa malawakang pag-aampon ng teknolohiya.

Pinagmulan: Autostore

2. Zebra Technologies Corporation (ZBRA)

Ang Zebra Technologies (ZBRA ) ay gumagawa ng mga tracking label at scanner na nagbibigay-daan sa pagmamanman ng bawat bahagi ng isang “smart” na pabrika. Kabilang dito ang mga mobile computer, barcode scanner, machine vision, teknolohiya sa lokasyon, mga tag, at RFID (Radio-frequency identification).

Ang antas ng pangangalap at pagsusuri ng data na ito ay isang mahalagang sangkap sa pagpapatupad ng robotika, lalo na ng mas mobile at flexible na uri, mula sa isang assembly line.

Ang kumpanya ay nasa pinagmulan ng popularisasyon ng barcode at mula pa noong 2018 ay nagsasagawa ng serye ng mga pagkuha upang pagsamahin ang lahat ng teknolohiyang kinakailangan para sa “robotization” at digitalization ng mga modernong bodega at pabrika.

Pinagmulan: Zebra

Sa kasalukuyan, ang pangunahing mga segment ng kumpanya ay e-commerce at retail at transportasyon/logistik, kasunod ang pagmamanupaktura.

Pinagmulan: Zebra

Habang ang mga robot ay nagiging lalong sentro ng e-commerce at logistika, tumataas ang pangangailangan para sa mga Zebra tracking system.

Hanggang ngayon, kinakailangan pa ring ihanda ang lugar para sa medyo malalaking robot.

Kung ang isang mikrorobot na may timbang na ilang dosenang gramo ay maaaring maglibot at mag-scan ng mga RFID tag, maaari nating makita sa lalong madaling panahon ang patuloy na pagmamanman ng lahat ng aktibidad sa sahig ng pabrika o bodega na pangasiwaan nang autonomous, sa pamamagitan ng isang kolonya ng mga drone na kahawig ng bubuyog.