НовостиОбзорыСобытияIT@WorkРеклама
Промышленная автоматизация:
Лучшие видеоредакторы для новичков и любителей
Начать монтаж видео сегодня довольно просто, т.к. любой видеоредактор работает по понятной логике «импорт — …
Карен Саркисян: «Децентрализации – это сила и слабость блокчейнов»
Разработчик инструментов для блокчейнов крупной международной компании поделился опытом внедрения нестандартных решений …
«Инструмент, без которого уже не пишут на Go»: интервью с автором golangci-lint Денисом Исаевым
При разработке на Go активно используются линтеры — программы для статического анализа кода. Металинтер golangci-lint …
Дмитрий Кузьмин: «Архитектура — это поле, где решается будущее конкурентоспособности компании»
Архитектурные решения инженера-разработчика лежат в основе крупнейших коммерческих платформ, государственных сервисов …
Почему выход новой версии ALD Pro — событие для российского рынка ИТ?
Мажорное обновление ALD Pro версии 3.0 — важный этап в развитии отечественных служб каталога. Релиз включает множество …
 

Владимир Марков: Роботы открывают новые возможности в обучении

Юрий Николаев | 15.05.2024

Российский разработчик в области робототехники, обладатель ряда патентов, победитель RoboCup Asia рассказал об актуальных трендах и тенденциях в отечественной робототехнике.

Владимир Марков

Робототехника становится одной из самых востребованных и перспективных индустрий. По данным Международной федерации робототехники (IFR), год назад количество действующих роботов по всему миру достигло рекордного уровня — около 3,5 миллионов единиц — и продолжает стремительно расти. При этом, согласно оценке издания РБК, в России активнее прочих растет рынок образовательной робототехники. Однако учебные заведения столкнулись с необходимостью приобретения российских роботов, ведь поставки Lego и Vex в Россию прекратились. С создателем отечественного движка RoboGan Владимиром Марковым поговорили о перспективах робототехники в сфере образования и других сегментах экономики, актуальных трендах в отечественной разработке и потенциале нейросетевых технологий в роботостроении. Владимир — один из ведущих отечественных специалистов в отрасли, член Международной ассоциации заслуженных разработчиков, победитель международной робототехнической олимпиады RoboCup Asia Pacific, автор научных работ и участник международных научных конференций по робототехнике.

Владимир, вы занимаетесь робототехникой более 9 лет. Какие тренды в отрасли, на ваш взгляд, актуальны сейчас?

На самом деле основные тренды вполне укладываются в общую канву развития всего IT, с некоторыми незначительными оговорками. В первую очередь, конечно, — развитие искусственного интеллекта: массовое использование нейронных сетей и технологии машинного обучения для создания более интеллектуальных роботов. Во-вторых — развитие робототехники в нескольких ключевых областях: здравоохранении и логистике. Робототехника в области здравоохранения предполагает создание роботов для медицинских целей, таких как хирургические операции, реабилитация пациентов и уход за пожилыми людьми. Если говорить о логистике — речь идет о развитии уже имеющихся технологий в разработке автономных транспортных средств, таких как беспилотные автомобили и дроны для доставки посылок. Мы уже сегодня владеем возможностью создания беспилотных автомобилей и дронов, более того, не секрет, что человечество уже сумело наладить серийное производство и того, и другого. Очевидно, что теперь необходимо лишь развивать автономные транспортные средства, повышать их надежность и грузоподъемность, и рано или поздно они станут частью любой высокоразвитой логистики. Третий тренд, набирающий силу — создание коллаборативных роботов, способных работать с людьми в одном рабочем пространстве, совместно выполняя задачи. Отдельно хотел бы отметить возможности экологической робототехники: создание роботов для очистки окружающей среды, уборки мусора на пляжах и водоемах, а также для контроля загрязнения воздуха и воды. Это лишь немногие из вариантов развития экологической робототехники.

Вы занимались разработками для компаний из разных отраслей. Где сейчас роботы нужны больше всего, на ваш взгляд?

В первую очередь это, конечно, промышленность, логистика и складское хозяйство, так как роботы-конвейеры, автономные транспортные средства и механизированные склады помогают улучшить эффективность и скорость обработки грузов. Кроме того, сельское хозяйство — это отрасль, в которой сейчас существует дефицит кадров — представьте, как роботы-сборщики, дроны и автономные тракторы могут повысить урожайность, а также улучшить условия труда фермеров. Это, как я убежден, одна из самых перспективных отраслей для современной робототехники. Второе, что приходит на ум — здравоохранение: роботы уже используются в хирургии, реабилитации, уходе за пациентами и в других областях медицины для повышения точности и результатов процедур. И могут значительно улучшить комфорт пациентов и повысить качество медицинских услуг. Из неочевидного — образование. Роботы уже сейчас способны предоставлять новые возможности для обучения и развития.

Необходимость развивать робототехнику в этом направлении вы подчеркивали в своем выступлении на II Международной конференции «Когнитивная робототехника» — ее организуют крупные технические вузы в том числе Германии и США. Как можно использовать роботов в образовании?

Роботы могут быть использованы в сфере высшего образования для обучения студентов программированию и робототехнике, конечно же. Но, если говорить о нише среднего или начального образования, то здесь роботы могут стать частью интерактивных и увлекательных уроков, стать подспорьем детям с особыми потребностями, например, детям с нарушениями опорно-двигательных функций, а также для автоматизации рутинных задач учителей, проведения исследований и экспериментов и многого другого. Роботы могут помочь улучшить учебные процессы, сделать обучение более доступным, эффективным, и, что особенно важно, как мне кажется, для младших школьников, интересными.

Для сферы образования вы в свое время создали уникальную разработку — платформу для VR обучения Vireim. Этот проект был одним из первых в России в области обучения высококвалифицированных промышленных специалистов посредством VR. Как проект появился, и как вы его распространяли?

В Центре нефтегазовых технологий Университета Иннополис появилась идея создания обучающей платформы виртуальной реальности под названием «Vireim». В центре поняли, что для нефтегазовой отрасли нужны специалисты с расширенными навыками, которые должны уверенно работать со сложным оборудованием, ориентироваться в опасных производственных условиях и уметь выполнять аварийные процедуры.

Первоначальный проект, реализованный нашим экспериментальным подразделением разработчиков, включал создание интерактивного урока виртуальной реальности, который обучал пользователей работе с контрольно-измерительными приборами. Этот урок оказался очень успешным и показал потенциал виртуальной реальности в практическом обучении на основе опыта. Основываясь на успехе этого учебного модуля, стало ясно, что необходимо более гибкое решение для обучения в различных сценариях. Так началась разработка платформы для обучения виртуальной реальности «Vireim». Ключевая особенность в том, что эта платформа была задумана как гибкая и модульная система. Она предназначена для использования общих модулей, извлеченных из первоначального проекта, что упрощает создание новых учебных модулей.

О технологии компьютерного зрения у вас есть прикладная научная работа — «Детектирование объектов небольшого размера в условиях ограниченных вычислительных ресурсов». Расскажите о ней коротко.

Моя научная статья охватывает в первую очередь создание и обучение нейронной сети для распознавания малых объектов, включая сбор и подготовку данных, а также разработку и тестирование соответствующих алгоритмов. Основное преимущество моей статьи в том, что в ней подробно описываются этапы работы, включая выбор архитектуры нейронной сети и оптимизацию для работы на устройствах с ограниченной вычислительной мощностью. Также обсуждается подготовка и обработка датасета, используемого для обучения сети.

В этой статье вы касаетесь и темы потенциала нейросетевых технологий. Хоть вопросы робототехники и нейросетей смежные, междисциплинарных работ по этой теме немного. Как будут развиваться нейросети в отрасли в ближайшие несколько лет?

Ближайшая перспектива — заметное увеличение масштаба и развитие методов обучения нейросетей: нейросети станут еще больше и более сложными, что позволит им более эффективно решать сложные задачи и обучаться на больших объемах данных, а развитие методов обучения без учителя позволит им извлекать полезные знания из данных без необходимости размеченных обучающих примеров. Отдельный фактор — улучшение обучения на малом количестве данных. Если говорить просто, это поможет нейросетям успешно работать в ситуациях, когда обучающих примеров ограниченное количество.

Вас признали лучшим в номинации The best innovations на международном этапе робототехнической олимпиады RoboCup Asia Pacific, проходившей в Иране в 2018 году. Насколько сильно робототехника шагнула вперед за эти годы?

За последние шесть лет мировая роботехника значительно продвинулась, причем в очень многих аспектах. Сложно описать развитие всей отрасли за последние годы целиком, но в рамках образовательных робототехнических программ, в этот период были созданы множество робототехнических устройств, улучшены алгоритмы взаимодействия обучающегося и роботизированных устройств, расширены области применения роботов. В целом, помимо образования, роботы стали использоваться широко в медицине, производстве, строительстве, а также для выполнения сложных задач в экстремальных условиях. В нынешних реалиях наблюдается стремительный рост автономных и беспилотных роботов, разработка и применение искусственного интеллекта в робототехнике, а также развитие области дронов и дронотехники.

Вы входите в международную ассоциацию разработчиков программного обеспечения IAHD, в нее принимают только тех, кто уже сделал что-то выдающееся в индустрии, поскольку сообщество занимается проектами, меняющими сферу IT. Скажите, какие вопросы развития робототехники будут наиболее актуальными в ближайшие годы?

Это, однозначно, поиск путей предотвращения негативных последствий действия машин. Необходимо, чтобы машины в процессе деятельности самостоятельно просчитывали свои действия так, чтобы случайно или намеренно ничего не ломать. Во-вторых расчет вероятности мошенничества со стороны робототехнических машин или ненадлежащего выполнения ими поставленных задач. В-третьих определение оптимальной степени надзора за роботами. Искусственный интеллект должен действовать достаточно самостоятельно и не злоупотреблять человеческим вниманием. Это те вопросы, которым я бы уделял внимание уже сейчас.

Другие спецпроекты
ПечатьПечать без изображений

Комментарии

Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарий.

Регистрация
Авторизация

ПОДГОТОВЛЕНО ITWEEK EXPERT

 
Интересно
Как сделать предиктивную диагностику доступным инструментом для промышленности
Если вы руководитель промышленного предприятия, словосочетание «предиктивная диагностика» наверняка вызывает у вас …
IDC: прогноз будущего производства на основе искусственного интеллекта
Джеффри Ходжо, вице-президент IDC по исследованиям стратегии промышленной экосистемы и производственных инсайтов …
Как квантовые тензорные сети повышают эффективность корпоративного ИИ
Роман Орус, соучредитель и научный директор Multiverse Computing, рассказывает на портале Information Age о том …
«Умное производство»: будущее промышленности или иллюзия эффективности?
Интернет вещей (IoT) и машинное обучение (AI/ML) — технологии, которые уже меняют промышленность. «Умное …
Как IoT двигает АСУ ТП к большим изменениям
Консерватизм на грани Искусственный интеллект, предиктивная аналитика, машинное обучение и целый стек решений data …