AI v akci. Experti z pražské ČVUT vyvíjejí roboty, kteří mohou pomáhat při pátrání po pohřešovaných
Umělou inteligenci využívají výzkumníci na Fakultě elektrotechnické ČVUT i při práci s roboty. Trénují je na to, aby dokázaly prohledat těžko přístupná místa, jako třeba jeskyně nebo šachty. V praxi to jednou může pomoci třeba při pátrání po obětech neštěstí.
Doktorand Miloš Prágr drží v ruce ovladač k herní konzoli. Nechystá se jím však ovládat počítač, ale černožluté vozítko na gumových kolech.
„Je to čtyřkolový robot menší až střední velikosti, který používáme hlavně k tomu, aby prováděl inspekce nějakých lokalit nebo zařízení,“ popisuje, zatímco s vozítkem opatrně vyjíždí z laboratoře na chodbu.
Robot je vybavený několika kamerami – dvě umístěné nahoře jsou jak barevné, tak hloubkové. To podle Prágra znamená, že jsou schopné vnímat geometrii okolního prostředí.
„Další set kamer tvoří čistě barevné kamery, takže jsou přímo nastavené na to, abychom je používali například k detekci různých objektů, osob a tak podobně,“ říká.
Robot je konstruovaný tak, aby se hned dokázal zorientovat v jakémkoli neznámém prostředí, například v chodbě nebo jeskyni. Využívá k tomu právě prostorové senzory, s jejichž pomocí vytvoří model geometrie prostředí. Z něj jsou pak vědci schopni sestavit jeho mapu.
„Vidíme tam například zdi nebo rovné plochy, po kterých se můžeme pohybovat. Vidíme tam překážky, kterým se vyhýbáme. A právě v takovém modelu už robot plánuje pomocí algoritmů, které vyvíjíme,“ přibližuje mladý vědec.
Podobných robotů mají tady na Fakultě elektrotechnické celou řadu. Jeden z nich vypadá jako veliký pavouk.
Je to kámen?
„Ze senzorů, které měří okolí robota, přichází elektrické signály, které potřebujeme dostat do digitální podoby. Takže je navzorkujeme, a pak už jsou to vlastně data, jaká znáte možná v podobě obrázku někde na internetu,“ vysvětluje Jan Faigl, který v rámci Centra umělé inteligence na ČVUT Laboratoř výpočetní robotiky vede.
Tímto způsobem se třeba vědci dozví, že robot identifikoval v dálce nějakou překážku a mají i informace o konkrétní vzdálenosti.
Měření ale nikdy nejsou zcela přesná, bývají ovlivněna nějakým šumem. A proto přichází na řadu umělá inteligence, která na základě předchozích znalostí vyhodnotí, o jaký předmět či překážku se jedná.
„Když vidíme něco, co vypadá jako kámen, tak vidíme jenom přední část. A algoritmus si na základě předchozí zkušenosti dopočítá, že ten kámen bude i za tím, co vidíme,“ ilustruje Jan Faigl.
Jehla v kupce sena
Podobná technologie může pomoci například při prozkoumávání neznámých míst nebo při pátrání po pohřešovaných osobách. Vedoucí Laboratoře výpočetní robotiky to ilustruje na příkladu obrázku, který robot při skenování okolí pořídí. Lidským okem je na něm v detailu vidět jen několik málo pixelů.
Algoritmus je ale na základě velkého objemu naučených dat schopný určit, že by se mohlo například jednat o hledanou oběť neštěstí nebo pohřešovaného člověka.
„Bez tohoto zpracování dat a bez znalosti naučených modelů bychom toto tak snadno neudělali,“ dodává Jan Faigl.
