Кто станет новым светилом науки — робот или человек, который его обучает?
В лабораториях до сих пор хватает работы, где исследователь часами повторяет одни и те же точные действия: берёт образцы, меняет ёмкости, следит за приборами и старается не ошибиться в мелочах. Аргоннская национальная лаборатория хочет передать часть рутины роботам, но не через ручное программирование каждой команды, а через обучение на действиях живых учёных.
Проект получил название RoSA, сокращение от Robot Scientific Assistant for Accelerating Experimental Workflows. Команда разрабатывает роботизированных помощников с ИИ, которые смогут работать рядом с исследователями в настоящих лабораториях, подстраиваться под разные эксперименты и реагировать на изменения в ходе работы.
В основе RoSA лежит не ручное программирование каждого движения, а обучение на действиях живого исследователя. Во время экспериментов учёные будут носить датчики, а система будет записывать движения, порядок операций и решения, которые специалист принимает по ходу работы. Потом данные используют для обучения моделей ИИ, способных показывать роботам, как правильно выполнять лабораторные процедуры.
Старший специалист по информатике Аргоннской лаборатории Никола Феррье отмечает, что роботы с тонкой моторикой уже существуют, но безопасная и полезная работа в реальной лаборатории всё ещё остаётся сложной задачей. Команда начинает с наблюдения за экспертами: система фиксирует, как специалисты проводят эксперименты, а затем переносит полученный опыт в роботизированную среду.
Мы в MAX. Простите.
RoSA входит в инициативу Genesis Mission Министерства энергетики США. Программа должна ускорить научные открытия за счёт ИИ, квантовых вычислений и суперкомпьютеров, а также помочь удвоить исследовательскую продуктивность в США в течение следующих 10 лет.
Разработчики также собираются разделить типовые лабораторные задачи по сложности и требованиям к точности. Для одних операций подойдут стационарные роботизированные руки, для других могут понадобиться гуманоидные машины или гибридные системы, которые совмещают подвижность с высокой точностью на рабочем месте. Перед испытаниями в реальных лабораториях роботов проверят в виртуальных симуляциях.
В проекте участвует вычислительный специалист Арвинд Раманатан, который занимается автономными лабораториями и системами принятия решений на основе ИИ. RoSA также должна поддержать другую инициативу Министерства энергетики США под названием OPAL. В рамках OPAL создают сети самоуправляемых лабораторий, способных адаптироваться и учиться без постоянного вмешательства человека.
Роботизированные научные ассистенты в перспективе смогут брать на себя повторяющиеся или опасные операции, повышать стабильность экспериментов и ускорять работу исследовательских групп. Команда Аргоннской лаборатории рассчитывает уже в течение года показать пятикратный рост эффективности при выполнении выбранных лабораторных задач.