Жду новый пост

Серия «Робототехника»

Шахматы — удобный объект исследований в области искусственного интеллекта. Игра проста по структуре, подчинена основной задаче (поставить мат противнику) и не допускает вольной трактовки правил – следовательно, классифицируется как «логическая». Именно на шахматах испытывались многие направления искусственного интеллекта. Например, методики оптимизации перебора (уход от «комбинаторного взрыва» при просчёте вариантов вперёд на несколько ходов), логическое программирование, распознавание образов и экспертные системы.

В этой игре воплотился, известный нам по фантастическим фильмам и книгам, сюжет: человек против машины, плоть и кровь против микросхемы, эмоция против алгоритма. Разумеется, в противостоянии гроссмейстеров и компьютерных программ не наблюдалось голливудского размаха, да и ни о какой угрозе речи не шло, напротив, развитие искусственного интеллекта в наших реалиях одна из составляющих прогресса. И всё же нужно признать, что сражения на доске происходили в лучших традициях драматургии. Об этом сегодня и поговорим, доставайте блокноты и записывайте ходы.

❯ Истоки

Шахматы зародились в Индии полторы тысячи лет назад. Была там такая игра – чатуранга, её принято считать первым предком шахмат. В дальнейшем чатуранга попала в соседние с Индией страны, преобразилась там и сменила название. На Арабском Востоке — шатрандж, в Азии: сянци, макрук и сёги. От арабов шатрандж попал в Европу и Африку. Там (в Европе, не в Африке) игра продолжала меняться вплоть до XV века — тогда-то и сложились классические правила шахмат. А в XIX веке, когда стали проводиться международные турниры, свод правил был официально стандартизирован.

Влияние технологий шахматный мир впервые ощутил во второй половине 18-го века, когда венгерский барон Вольфганг фон Кемпелен изобрёл своего «Механического Турка». Влияние, надо признать, оказалось декоративным. Автаматон Кемплена представлял собой не столько шахматного робота, сколько искусный фокус. Пыль в глаза, конечно, бросили эффектно. Только представьте: «Механический Турок» — машина со сложной системой рычагов и маятников, детище прогресса и, одновременно с тем, настоящее чудо для своего времени. Механизм, который обыгрывает опытных игроков, благодаря каким-то неизведанным граням инженерного гения Вольфгана фон Кемпелена. Это потрясало, завораживало, и это, естественно, был чистой воды трюк. Да, машина действительно была хитро устроена, но не для того, чтобы анализировать и осуществлять ходы, а для того, чтобы прятать внутри живого шахматиста. Вот и вся технологичность. Красивое и хитрое устройство, но, разумеется, о противостоянии человека и машины в данном случае говорить бессмысленно.

Мастерство «Механического Турка» зависело лишь от мастерства спрятанного в нём игрока. Иными словами – посади внутрь сильнейшего шахматиста эпохи и можно смело говорить, что Турок способен победить любого, посади зелёного новичка, и партия против опытного соперника закончится очень быстро. К слову, в 1868 году Чарльз Хупер представил автомат Ajeeb — в котором тоже был спрятан человек.

❯ «Бумажная машина Тьюринга»

Хитрые «шахматные шкатулки» уступили цифровым технологиям в середине XX века. Так в 1951 году Алан Тьюринг подарил миру алгоритм Turochamp. В теории он позволял машине играть в шахматы, однако всё не так просто. Связующим звеном между механизмом и игральной доской вновь выступал человек. А именовался этот нонсенс — «бумажная машина Тьюринга». В чём же суть? Ведущая роль отводится человеку, при этом он не обязан уметь играть в шахматы, даже правил может не знать. Ему нужно просто следовать алгоритму, основанном на информации о ходе соперника. Например, «при ходе противника N передвиньте ферзя на B7». До наших дней даже дошла запись партии, где «бумажная машина Тьюринга» уступила компаньону самого математика. Можно назвать — Turochamp вариацией «китайской комнаты» с шахматным уклоном. В работе же программе не посчастливилось принять участие.

Примерно в то же время математик, инженер, создатель «теории информации» Клод Шеннон опубликовал статью «Программирование компьютера для игры в шахматы». В ней говорилось следующее:

«Шахматная машина идеальна, чтобы с нее начать, поскольку (1) задача четко определяется допустимыми операциями (ходы) и конечной целью (мат); (2) она не слишком проста, чтобы быть тривиальной, и не слишком сложна для получения удовлетворительного решения; (3) считают, что шахматы требуют «мышления» для искусной игры, решение этой задачи приведет нас либо к тому, что мы будем восхищаться способностями механизированного мышления, либо к ограничению нашей концепции «мышления»; (4) дискретная структура шахмат хорошо укладывается в цифровую природу современных компьютеров».

Помимо этого Шеннон отметил существование в шахматах лучшего хода и практическую невозможность его нахождения.

❯ Дальнейшее развитие

1952 год ознаменовал появление программы для игры без участия слонов — шесть клеток вместо восьми. К разработке подошли со всей серьёзностью — она была создана в ядерной лаборатории Лос-Аламоса на компьютере MANIAC I c тактовой частотой 11 кГц. С этой программой, к слову, связан одни любопытней эксперимент. Произвели две партии: в одной компьютеру противостоял умелый шахматист, в другой женщина, которая недавно освоила правила и не имела игрового опыта. Первая партия длилась целых 10 часов, в результате напряжённой борьбы сильнее оказался шахматист. Во второй машина одолела соперницу всего на 23-м ходу. Сейчас нам может показаться, что результат эксперимента не представляет ничего выдающегося, однако в то время – это был настоящий прорыв для мира программирования.

Вскоре на смену программе для игры 6х6 пришла программа, использующая все фигуры. Она была разработана в 1957 году Алексом Бернштейном. А уже в 1958 году Аллен Ньюэлл, Клифф Шоу и Герберт Саймон создали алгоритм, влияющий на дерево поиска. Назвали его «альфа-бета-отсечение». Позже рассмотрим и само «дерево» и алгоритм подробнее, чтобы понимать принцип функционирования.

В 1974 году стартовал Чемпионат мира по шахматам среди компьютерных программ. Победа в нём досталась «Каисса», созданной в Институте проблем управления АН СССР. Всего Чемпионат посетило тринадцать машин из восьми стран.

Уровня элитных игроков компьютеры достигли только в 1983 году. Речь идёт о Belle, созданном Джо Кондоном и Кеном Томпсоном. Его проектировали специально для игры в шахматы, не отвлекаясь на другие возможные сферы применения. Компьютер имел официальный рейтинг – 2250, что делало его настоящим флагманом среди шахматных машин того времени.

❯ Первые столкновения

В этом разделе стоит вспомнить международного гроссмейстера Дэвид Леви и его пари. На каких условиях оно заключалось? Всё просто — ни один компьютер не должен был обыграть Леви в течение следующих десяти лет. Что в результате? С 1968 года вплоть до 1978 – его действительно не смогли превзойти. Леви победил программу Chess 4.7 (сильнейшую на тот момент), но шахматные машины не стояли на месте. В 1989 году программа Deep Thought обыграла Леви. Открытым оставался лишь один вопрос: когда искусственный интеллект достигнет самой вершины шахматного мира — титула чемпиона?

❯ На сцене Deep Blue

В феврале 1996 года случилось знаковое противостояние — Гарри Каспаров сразился с суперкомпьютером Deep Blue. Первую партию взяла машина. У бывалых профессионалов и зелёных новичков перехватило дыхание от этого факта. Дело в том, что подобного ещё ни разу не случалось в турнирных условиях. Deep Blue вычислял 50 миллиардов позиций каждые три минуты, в нём находилось 200 процессоров – против чемпиона выступил настоящий шахматный терминатор. Однако в полном матче победа всё же досталось Каспарову. Он изменил стиль игры, что позволило ему выиграть три следующие партии, а ещё две перевести вничью.

Но его абсолютное чемпионство продлилось не долго. В мае 1997 года Deep Blue вернулся в своей новой, усовершенствованной форме. Со счётом 3,5-2,5 Каспарову было нанесено поражение. А отыграться ему уже не позволили. Создатели разобрали Deep Blue сразу по окончанию игры.

Существует документальный фильм «Матч окончен: Каспаров и машина», в котором не только подробно рассматриваются игры, но и фигурируют упрёки Каспарова в сторону IBM (разработчики Deep Blue) после поражения. А именно механическое вычисление закономерностей и намеренная адаптация компьютера под его стиль игры.

❯ Программа выходит на недосягаемый уровень

Преимущество человечества на шахматной доске постепенно таяло, новые программы появлялись одна за другой и мгновенно навязывали конкуренцию. Так, например, специальный шахматный программно-аппаратный комплекс с 64 процессорами Hydra в 2005 году – не просто победил Майкла Адамса (седьмое место в мире). Нет, Hydra разгромил его. В матче из шести партий преимущество машины оказалось несравненным — 5,5 против 0,5. После этой игры пошли разговоры о том, что компьютер наконец вышел на недосягаемый для человека уровень.

Однако подобная тенденция проявлялась ещё раньше. В 2000 году коммерческие шахматные программы Junior и Fritz перевели в ничью матчи против Гарри Каспарова и Владимира Крамника – предыдущего и действующего чемпионов мира. Каспарова так вообще собрал целую серию подобных сценариев. Против программы Junior в Нью-Йорке результат оказался 3-3, против X3D Fritz – 2-2.

❯ Внутренняя кухня

Поговорим немного о том, что творится в «голове» у машины. Шахматные программы рассматривают игру в виде условного «ветвистого» или вариативного дерева. Все позиции, которые возникнут после множества допустимых ходов, оцениваются, следом оцениваются сами ходы. Анализ продолжается до нахождения конечной позиции (пат, мат), либо достижения максимальной глубины поиска. После оценки выбирается лучшая стратегия. Вычислительные способности компьютера кажутся недосягаемыми для человека. Так среднее количество возможных ходов в каждой позиции равняется примерно тридцати пяти. Для полного анализа четырёх полуходов (это два хода от каждого игрока) исследуется около полутора миллиона возможностей, для шести — два миллиарда.

А сейчас, как заявлялось ранее, коснёмся альфа-бета-отсечения. Древо поиска необходимо «обрезать», то есть ограничивать количество лишних ходов. Вот для этого обычно и применяется «альфа-бета». В нём позиции, получившие меньшую оценку в сравнении с уже оцененными — просто не допускаются.

Приблизительная программная реализация выглядит так:

❯ Фора

Машинам приходится жертвовать преимущество человеку, чтобы у того появился шанс на победу. Например, гроссмейстер может превзойти программу, если предоставить ему фору в две пешки. Вот она – разница мастерства. Человека и машину разделяют не просто вычислительные способности, их разрыв измеряется лишними фигурами на доске.

Но и эта фора в скором времени увеличится. Последние 5 лет рейтинг компьютера продолжает расти, а вот у человека изменений не наблюдается. Это, разумеется, не значит, что компьютеры серьёзно угрожают шахматному спорту. Да, есть проблема читинга и заучивания чуть ли не целых партий наизусть благодаря программным решениям, но это всё же что-то из разряда допинга, запретного приёма. Шахматы в своём чистом проявлении никуда не денутся, техническое изучение напротив способно помочь в наработке навыка, открыть новые пути и решения. Шахматы останутся теми же, просто люди и машины начнут (или уже начинают) играть в разных измерениях.

❯ Как дела обстоят сейчас?

В данный момент в шахматном мире царствует эпоха нейронных сетей. Лидирующую позицию занимает движок Stockfish, за ним следуют: Komodo Dragon 2.6, Fat Fritz 2 и LeelaChessZero (LC0).

В чём их преимущество? Нейронные сети намного гибче старых программ, они могут распознавать позиции на доске под разными углами, а это выливается в лучший захват пространства и контроль игры. Дело в том, что преимущество человека над машиной заключается как раз в ставке на долгоиграющие манёвры (такой сюрприз может просто быть не распознан программой), подобную стратегию, к слову, использовал Каспаров в том самом легендарном матче против Deep Blue. Но нейронные сети видят куда больше, они адаптируются и совершенствуются в процессе игры. LC0, например, изначально знала только основные правила передвижения фигур, но самообучилась, после того как провела бесчисленные тысячи и десятки тысяч партий против самой себя же. Стоит признать, что человеку вряд ли удастся когда-нибудь вновь сравняться с машинами. LC0, если хотите, настоящий терминатор новейшего поколения, готовый подстроиться к любому игроку, а после уничтожить его на доске. И это не финальная глава, темпы развития шахматных программ потрясают. Сама игра с её упором на логику, простором для математических решений – стала идеальным полем для искусственного интеллекта с его точностью и прагматичностью. Можно сказать, что в этих шестидесяти четырёх клетках – машина способна видеть будущее.

Подпишись на наш блог, чтобы не пропустить новые интересные посты!

В середине восьмидесятых инженер Билл Ллевеллин (Bill Llewellyn) и его товарищи-единомышленники организовали Denver Mad Scientist Club – Клуб Безумных Ученых Денвера. Прекрасное название для группы людей, действительно повернутых на науке. И вот, жилось им спокойно пока на одном из своих мероприятий они не решили организовать оно маленькое соревнование. Сконструированные людьми автономные роботы должны были проходить простую трассу. Вроде как ничего сложного, да? Эта своеобразная гонка получила название «Critter Crawl» (Ползание тварей) и была встречена с огромным интересом.

Впоследствии Билл вспоминал, что после мероприятия к нему подходили разные люди и говорили, что несмотря на то, каким крутым было событие само по себе, было бы гораздо круче, если бы роботы на самом деле сражались друг с другом (ох уж эти люди с их кровожадностью).

Идея пришлась по вкусу. И уже в 1987 году Ллевеллин и его коллеги-товарищи разработали свод правил для роботов, управляемых через кабели или радио-контроллеры и организовали «Critter Crunch» (опять же, от слов «Тварь» и «Хруст» или «Скрип») на съезде MileHiCon, посвященном научной фантастике. Конечно не так, наверное, себе представляли участники фестиваля посвященному Sci-Fi тематике битву роботов. Но, как говорится, это было только начало, и оно, то бишь начало, было положено.

С тех пор «Critter Crunch» проводится на MileHiCon каждый год, что делает этот турнир самым старым и одновременно самым долгоиграющим в индустрии боев роботов.

И закрутилось. В 1991 году судьба совершила странный поворот, когда ди джей по имени Келли Локхарт, побывавший на таких соревнованиях, привез председателю съезда «Dragon*Con», другой Sci-Fi конвенции, копию правил, написанных Биллом и его друзьями. Темой обсуждения была возможность проведения подобных соревнований у них, в Атланте. В общем, им тоже захотелось увидеть у себя боевые машины. Правила были перепечатаны и опубликованы в буклете съезда, площадка возле погрузочных доков отеля, в котором проводилась конвенция, выделена. Дело осталось за малым – дождаться участников. И они появились -целых двое! Даже жеребьевку проводить не пришлось. И они бились до тех пор, пока один из ботов не перестал функционировать. Даже при таком количестве участников зрителей набралось немало, и многие из них вернулись в следующем году уже со своими ботами. Так зародились «Robot Battles» – «Битвы роботов».

В 1994 году организаторы даже пригласили Марка Торпа (Marc Thorpe), создателя и организатора «Robot Wars» – боев роботов, проводившихся в Сан-Франциско, а в последствии и телешоу с одноименным названием, которое транслировалось на американском телевидении с 1998 по 2004 и с 2016 по 2018. Торп провел турнир роботов вместе с Локхартом и настолько впечатлился энтузиазмом, с которым «Dragon*Con» организовали это мероприятие, что вернулся в Атланту и на следующий год, чтобы повторить.

Очень сильно подстегнуло развитие и популярность «Robot Battles» шоу «Battlebots» дебютировавшее на телевидении в 2000 году. В результате чего «Battles» добавили в правила разделение по весовым категориям и кинули клич по школам и университетам, чтобы привлечь к соревнованиям молодых энтузиастов. Это был успех.

Олимпийские игры

А между тем, на декаду ранее, осенью 1990 года в в городе Глазго, расположенного в Шотландии, состоялись первые в мире Олимпийские игры роботов. Проводились они в институте Тьюринга и заявлялись в информационной бюллетени от BMVA News, как событие невиданных ранее масштабов. По плану роботы из США, Японии, Канады и СССР должны были прибыть в Глазго, на мероприятие, которое откроют проносом олимпийского огня. Анонсировалось, что в 9 утра 27 сентября Trolleyman – балансирующий двухколесный робот, больше похожий на тележку для гольфа, пронесет олимпийский факел по улицам Глазго в сторону университета Стратклайда (University of Strathclyde).

В программе игр были заявлены парад роботов, пресс-конференция, демонстрация роботов-спортсменов, совмещенная с семинаром «будущее интеллектуальных роботов». Семинар имел своей целью осветить актуальные проблемы продвинутых роботов, в том числе сложности в производстве роботов, связанные с получением адекватного ответа от датчиков восприятия.

В 10 утра следующего дня должны были начаться основные события, перед которыми организаторами планировалось осмотреть участников будущего соревнования и распределить их по разным видам активностей соответственно с их конфигурацией. Планировалось проводить забеги (для роботов, обладающих двумя или четырьмя конечностями, колесами, гусеницами), задания на избежание столкновений, определение лучших навыков речевого общения, такие конкурсы как плаванье и лазанье по стенам.

Помимо традиционных медалей победителям предполагалось выбрать абсолютного чемпиона. Судейская коллегия должна была решить, кому присудить это звание на основании трех характеристик:

1. Качество аппаратного обеспечения (инженерия и электроника).

2. Общая сложность и вариативность поведения.

3. Новизна концепции.

Ожидалось, что в последствии олимпийские игры роботов будут проводиться каждые два года, чередуя Глазго и другие города по всему миру.

Олимпийский факел и флаги стран участников

Но, в теории все оказалось, как всегда, лучше, чем на практике. Множественные публикации журналистов, побывавших на мероприятии, освещают его совсем с другой стороны.

Так, Дэвид Бакли в своей заметке, опубликованной после того, как он сам участвовал в этом событии, отметил, что соревнования были очень сложными для настоящих роботов и совершенно непродуманными. Например, в соревнованиях по ходьбе не было ограничения по размеру роботов. И было хоть и забавно, но совершенно нелепо наблюдать за тем, как машина высотой в четыре фута должна проходить ту же дистанцию, что и машина высотой в один фут.

Некоторое количество роботов вообще не работало. Заявленный изначально Trolleyman вообще не функционировал и был спрятан в углу (тем не менее в телепрограмме «Tomorrows world» появились фальшивые кадры, сделанные с его участием).

Так же Дэвид отметил, что представленные экземпляры не отличались и инновационностью. Большинство из этих роботов не могли считаться новинками в своей сфере даже десятилетие назад. Хотя, казалось бы, уровень робота должен быть эквивалентен количеству средств, вложенных в него. Но, при взгляде на некоторые экземпляры, складывалось впечатление, что их просто собрали из подручных материалов в каком-нибудь гараже или школьной лаборатории — это вне зависимости от финансирования. В общем уровень участников, за исключением нескольких, совершенно не соответствовал заявленным масштабам события.

Плюс подкачали и сами организаторы. Игры были организованы в спортзале института, пол которого был успешно скрыт традиционным выставочным ковром. И вот этот-то ковер и стал камнем преткновения для многих участников. Не рассчитанная на ворс ковра механика роботов никак не могла с ней справиться. Маленькие машины путались в ворсе, в результате чего получилась свалка. Роботы побольше, использующие навигацию на основе Dead-Reckoning, начинали сбоить из-за этих скоплений мелких объектов. А самые большие колесные роботы, казалось, были рассчитаны на передвижение только по железобетону.

Главный холл со злополучным ковром

Прибавьте к этому тот факт, что буквально каждому роботу и/или пульту от него требовалось электропитание, а вот розеток на всех не хватало. Вот уж где была настоящая битва! Так не лучше ли было бы потратить деньги, ушедшие на ковровое покрытие, для обеспечения адекватного энергоснабжения?

Складывалось ощущение какой-то халтуры. Таким же было и мнение большинства других присутствующих. Так, основатель компании «Shadow Robot» Ричард Гринхилл (Richard Greenhill) отметил, что их проект Shadow Walker, был одним из самых амбициозных, но не был полностью доделан. Несмотря на то, что на играх они продемонстрировали «костюм», с помощью которого можно было осуществлять управление роботом – Shadow Data-Suite, эта технология требовала доработки. В то время, как менее амбициозный проект, представленным Кардиффским университетом Великобритании, оказался полностью законченным – работал, ходил на двух ногах и заслужил хорошую оценку. Но и ему не были доступны повороты и другие вращательные движения.

Shadow Biped и его создатель Ричард Гринхилл. Музей Науки в Лондоне

Победитель, которому досталось звание абсолютного чемпиона – «Yamabiko», представленный университетом Цукуба, также не показал ничего такого, что не было известно в сфере робототехники последние пару декад. Забавно, что его к тому же дисквалифицировали в одном из конкурсов по причине неумения говорить на английском. Но свой хрустальный кубок он, тем не менее, заслужил.

Чемпион Первых Олимпийских игр роботов Yamabiko, со своим создателем Шоджи Сузуке и стеклянные кубки, которыми награждали призеров

С тех далеких пор соревнования роботов изменились кардинально. В наше время основной уклон в этой сфере сделан непосредственно на бои. Один на один, на выбывание, стенка на стенку – тут уж выбирайте сами. Было организовано огромное количество турниров и ТВ-шоу, таких как «BattleBots» и «Robot Wars» – самые знаменитые ТВ-шоу, транслировавшие соревнования роботов еще в девяностых и ранних двухтысячных. Роботы прогрессировали в своем развитии, обзаведясь современными наворотами. Развивалось не только вооружение, собственно предназначенное для боёв, но и системы сканирования и управления. Увеличивалась маневренность машин, их скорость и автономность. И все же, как ни извращаются конструкторы ботов, трудно придумать что-то принципиально новое. Определенные виды боевых роботов присутствуют практически на каждом из проводимых турниров. Давайте познакомимся с ними поближе. Итак.

Виды боевых роботов

Клин (Wedge)

Название его, как несложно догадаться, обусловлено формой. Представляет собой робота, оснащенного в передней части наклонной плоскостью, предназначенной для того, чтобы максимально эффективно подцепить на себя противника и организовать его встречу со стеной или любым другим препятствием. Такие боты, как правило, имеют очень прочную конструкцию и уничтожить их достаточно сложно. При отсутствии другого оружия, такой бот не всегда наносит сопернику ощутимый урон. К тому же он требует высоких навыков вождения и не допускается на некоторые соревнования, которые настаивают на наличии активного оружия, чтобы матчи были более захватывающими. Ибо народ требует «Хлеба и зрелищ!». Просто представьте себе матч в котором сойдутся два таких робота – скука…

Спиннер (Spinner)

«Rainbow» — участник «BattleBots» 2019 год, Россия

Роботы оснащенные оружием, основой которого является любой вращающийся механизм. Это может быть цеп, диск, лезвие, молот, циркулярная пила или, например, кольцевая пила по всему периметру бота. Они могут быть вертикальными или горизонтальными, могут прикрывать часть корпуса или будет вращаться сама верхушка бота, давая защиту в 360°. В последнем случае любой удар по боту будет одновременно наносить урон тому, кто его нанес, если только противник не робот-клин, способный проскочить под оружием.

«Mauler», участник «Robot Wars» начала 2000-х

«Captain Shrederator» участник «Battle Bots» 2021 года.

Минусом можно считать необходимость после каждого столкновения, уворачиваться от противника пока лезвия не наберут обратно максимальную скорость вращения. К тому же имеются сложности с установкой дополнительного вооружения.

Барабан (Drum)

«Минотавр», Бразилия

Технически тоже относится к спиннерам, но как-то выбился в отдельный класс. Оснащен крупным, массивным, горизонтально расположенным цилиндрическим валом (барабаном) в передней своей части. Часто на нем располагаются крючья, шипы, зазубрины, чтобы можно было цеплять, перемалывать, разрывать и переворачивать противников. Сам вал также может отличаться по размеру: быть узким или широким, или быть самим телом робота.

«Tornado» и «Barber-Ous» участники «Robot Wars»

Определенную сложность может представлять управление таким красавцем. Инерция – это вам не шутки! Так как сам вал имеет большой вес, есть все шансы перевернуться при резком повороте. Зато, если бот сконструирован правильно, он с легкостью будет не только крушить противников, но и отправлять их в полет. Есть разновидность таких роботов, которая носит забавное название «Beater bots». Их оружие, хотя и действует по схожему принципу, похоже на большую взбивалку для яиц (egg beater): твердый плоский блок с вырезанной для облегчения веса серединой.

«Hobgoblin» — Beater bot

Крушитель (Crusher)

«Razer» — Двукратный чемпион мира и один из самых знаменитых роботов в спорте

Этакий стальной милаха, оборудованный внушительным острым клювом. Задача такого робота – схватить и уничтожить. Погнуть корпус, повредить начинку, в общем нанести как можно больше урона (и морального тоже, просто представьте, что останется от вашего бота после встречи с такой машиной). В плюсах возможность добавлять другие типы вооружения и существенная боевая мощь. В минусах – необходимость умения действительно круто им управлять (а вы попробуйте сначала схватить какого-нибудь особо шустрого противника), вес, который имеет по-настоящему мощная установка, и то, что в некоторых соревнованиях установлен определенный лимит того, сколько вы можете держать оппонента в захвате (поиграл – отпусти).

Флиппер (Flipper)

Суть флиппера (от английского «flipper»- «плавник», «ласт») заключается в том, чтобы опрокинуть своего противника. А уж если он, противник в смысле, еще и приземлится в какую-нибудь ловушку, то это вообще сказка. Такой робот оборудован рычагом, обычно связанным с мощной гидравлической или пневматической системой. Принцип действия, как и все гениальное, прост: подцепил, врубил, перевернул. Из минусов: если «рука» бота недостаточно крепкая, какой-нибудь спиннер с легкостью выдерет ее со всеми потрохами. И, при отсутствии другого оружия, ваша песенка спета. И, опять же, управление. Хочешь уметь с лету подцепить противника – тренируйся!

В процессе эволюции (естественной, ага) от флипперов отделился еще один класс: «Пусковая установка» (Launcher). Эти товарищи настолько мощные, что отправляют своих врагов в полет, буквально. То, что и многие просто флипперы способны на такое создает определенную путаницу, заставляя гадать, где же та тонкая грань между одним и другим.

«Bronco» Робот-Launcher, участник «BattleBots» из Саусалито, США

Подъемник (Lifter)

Этот вид роботов не ограничен какой-либо одной конкретной формой или размером, они могут быть совершенно разными. Главное, что их объединяет, это наличие приспособлений, способных цеплять и поднимать противника. Это могут быть шипы, крючки, пики, плоские пластины, похожие на пластины флипперов, или рычаги, которые приводятся в движение различными системами. Электрические, гидравлические, пневматические, пружинные механизмы и не только. Различие между флиппером и подъемником в том, что в случае с последним, во время атаки вражеский робот остается подвешенным на подъемнике до тех пор, пока не будет отпущен, успешно перевернут на нужный бок или спину, ну или просто не свалится.

Также многие из таких ботов используют свои орудия не только, чтобы поднимать противников, но и чтобы наносить им урон. Например прочный, заостренный край подъемной пластины легко используется в качестве тарана.

«Big Dill» – Робот-Lifter из Сиэтла

Молот (Hammer)

Фактически любой робот с установленным вертикально молотом, который может быть любой формы и размера. Что приводит в дилемме: быстрый и легкий или массивный и медленный? Тут уж каждый решает, что ему больше по душе. Сам по себе молот отличается от того же топора с таким же способом установки тем, что направлен на нанесение внутреннего урона, вместо того чтобы пробивать броню и отрубать колеса, например. Часто на молот добавляют различные шипы, чтобы повысить урон (А кто-то может и огнемет добавить, как у робота «Blacksmith» из США).

«Blacksmith» vs «Basilisk» 2016 год, «BattleBots»

Клещи (Pincers). Они же Когти или Челюсти (Claws и Jaws соответственно)

Принцип их оружия, как несложно догадаться, основан на сдавливании или захвате противника с двух сторон. Большинство таких роботов предназначено именно для захвата противника, но некоторые имеют своей целью пронзание вражеского бота и нанесение урона его внутренностям (должно быть очень неприятно). Сами «клещи» конструируют во множестве вариантов, так что они напоминают и загребущие руки, и челюсти, откуда, собственно и другие названия.

Из плюсов: можно комбинировать с кучей других орудий и очень эффективно, если удастся схватить противника. Из минусов: этого самого противника нужно еще умудриться схватить — чаще всего расстояние между активными элементами не очень большое. И опять же, если у вас только «хватательный» тип «клещей», что делать дальше?

Krab-bot, он же Crushtacean

Мульти-боты

Ну куда уж без читеров? А почему бы не сделать бота, который будет распадаться на несколько ботов поменьше, подумал кто-то шибко умный. И вот пожалуйста, вместо одного противника у вас может оказаться два, а то и четыре. Было много споров по поводу того, стоит ли допускать таких ботов к соревнованиям. На них накладывают разные ограничения, такие как, например, наличие оружия только у одного бота из команды, но и это не останавливает их конструкторов. Ведь можно собрать отличную многозадачную команду, главное с управлением справиться. Вес всех этих красавцев в сумме не должен превышать максимум в той весовой категории, в которой они выступают.

Swarm – мультибот, участвовавший в 5-м сезоне BattleBots. Слева направо: Москит, Саранча и Стрекоза

Экзотика

Различных видов боевых роботов неисчислимое множество. У них есть пилы, дрели, копья, мечи, даже булавы, механизмы для подъема после опрокидывания соперником, разные приспособления, чтобы запутывать оружие врага. Все, на что фантазии конструкторов хватит.

Есть робот в виде огромной мышеловки. Правда функционал, как мне кажется, у него сомнительный.

А есть и полноценный металлический рыцарь. В броне, с копьем, и на гусеницах. Ну, а что тут такого?

Sir Killalot из британских сезонов «Robot Wars»

А как насчет бабушки с топором, прямо как из фильма ужасов?

Первоначальный вариант «Granny’s revenge», еще без топора, но уже с декоративной бензопилой

И вот спрашивается, где все эти товарищи будут крушить друг друга, да так, чтобы их создателям, да и зрителям тоже, не досталось? А, вы уже построили арену, оборудовали ее высокими стенами из сверхпрочного пластика и стальными листами толщиной в 6 мм на полу? Неее… как-то скучно. Давайте добавим в эту зону пару-тройку ловушек. Мало? Ну давайте добавим еще.

Собственно, так и появляются все эти ямы, полные лезвий и пик, огнеметов и дробилок. Диски, встроенные в пол для того, чтобы раскручивать и разбрасывать в стороны любых роботов, оказывающихся на них и флипперы, подбрасывающие этих бедолаг в воздух. Плюс патрульные роботы, атакующие стоит только попасть в их зону поражения.

Вам все еще мало? Тогда добавим «Туман войны». Или сбросим на них стиральную машину, ее же все равно некуда девать.

Ой, да ладно, было то всего пару раз. И вообще, много препятствий не бывает, можно в принципе сделать арену, которая будет напичкана ими под завязку, и посмотреть кто сможет пройти по ней наибольшее расстояние. А потом просто будем наслаждаться грудами покореженного металла. Только еще ограничений на самих роботов накинем, а то вдруг они наши ловушки повредят.

Вот так, собственно, и получается, что по правилам большинства мировых турниров роботам запрещено использовать:

1. Жидкости (а то вдруг арену загадят).

2. Огнеметы и пиротехнику, а то вдруг взорвут. Хотя те же «BattleBots» допускают наличие мини-огнеметов, но только в целях повышения уровня зрелищности матчей, но никак не оружия.

3. Метательное оружие.

4. Электрошокеры.

5. Веревки, ткани, тросы – короче, все запутывающие оружие оппонентов прибамбасы. Эх, а раньше было можно).

6. Оборудование, создающее радиопомехи.

Помимо этого добавлено разделение по весовым категориям от супер-легкого веса до тяжелого — От 150 г и до 110 кг соответственно. Во всяком случае, именно эти границы использует большинство международных турниров. Главное при выборе весовой категории грамотно просчитать, какая часть веса уйдет на броню, какая на оружие, а какая на все остальное. Можно вбухать весь вес в защиту и получить неповоротливого робота, наносящего минимальный урон, а можно поставить тяжелое и эффективное оружие, но при этом сам бот рассыпется после одного-двух ударов. Так что главное в этом деле, как и в любом другом, соблюдать баланс и не терять энтузиазма.

Печально лишь то, что со временем ажиотаж вокруг этого вида спорта постепенно утихает. Уже несколько лет нет «Robot Wars», которые объявили о закрытии шоу через некоторое время после его перезапуска на ТВ. От «Битвы роботов» в России тоже ничего не слышно с 2019 года, собственно как и от «Бронебота». Только такой мастодонт как BattleBots еще держится.

Определенной популярностью также пользовались различные китайские соревнования: «King of Bots», «Fighting my Bots», «ClashBots». Последние для привлечения внимания аудитории пригласили в команды знаменитостей, которым нужно было управлять роботами. Фишка сработала и отдача была впечатляющей, и шоу посмотрело множество народу. О чем говорить, их даже KFC спонсировали.

Тем не менее, придумать что-то принципиально новое в рамках соревнований роботов сложно. Как только уже не изворачивались организаторы мероприятий. Было уже и сумо, где нужно вытолкнуть противника за пределы круга. И футбол, где нужно забить мяч в ворота противника. И «Снукер», когда наибольшее количество мячей нужно загнать уже в свои ворота. А также разные виды гонок, лабиринты, пинбол, перетягивание каната, «Царь горы», в котором нужно продержаться на арене как можно дольше. Но и все это зрителям уже наскучило.

Тем не менее осталось множество верных фанатов, которые продолжают смотреть и обсуждать, строить и участвовать. Людей, наслаждающихся зрелищем машин, сходящихся в смертельной схватке. Звуком, с которым метал находит на металл и искрами, которые при этом летят. Тем, как роботы сталкиваются и крушат друг друга. Они хотят видеть, как победит сильнейший и как слабый будет повержен в прах. И только это стоит того, чтобы продолжать

Оригинал

Подписывайтесь на наш блог, чтобы не пропустить новые интересные посты!

Многие из этих работ просто невозможны без отлаженной системы навигации и ориентации в пространстве. При этом, можно однозначно сказать, что данная задача существенно отличается, в зависимости от того, в помещении ли находится место действия робота.

Если говорить о промышленных объектах, то можно заметить, что здесь наблюдается упрощение задачи. В этом случае, можно разместить некоторое количество маяков, по которым транспортное средство может ориентироваться. Это могут быть светоотражающие метки, линии, разметки на полу, а также магниты. Еще одним элегантным решением, которое может помочь в вопросах перемещения в пространстве транспортного робота является кабель, который вмонтирован в пол здания. Это может решить еще одну проблему – не только помочь сориентироваться роботу, но и подать на него заряд с помощью электромагнитной индукции (рис 1).

Рис. 1. Принцип беспроводной зарядки.

В частности, подобные системы применяются на заводах и некоторых складах в Германии. Такое решение увеличивает автономность системы в пределах помещения, так как ее маршрут можно проложить таким образом, чтобы его большой отрезок проходил вдоль силового кабеля в течении времени, достаточной для подзарядки.

В условиях помещения роботу часто не нужно знать свое точное положение относительно общего пространства, так как его работа ограничена рамками стен. То есть, глобальные координаты не требуются, нужно только положение прочих объектов, которые находятся в помещении, так как они могут являться препятствиями и помешать выполнению возложенной на робота задачи.

Хуже того, часть препятствий может изменять свое положение. Здесь и передвижение людей, и каких-либо транспортных средств, а также появление новых предметов в отсутствии робота или же в процессе прохождения им маршрута.

Наличие динамической среды существенно осложняет процессы навигации, здесь недостаточно единожды загрузить карту и позволить роботу работать по ней, так как это может привести к помехам в выполнении задания или даже несчастному случаю. По этой причине на технику приходится устанавливать дополнительное оборудование, которое могло бы эффективно распознавать препятствия, возникающие на пути, а также обучать ее находить максимально удобный способ обхода препятствия.

И здесь, опять же, нет единого подхода к решению этой проблемы – в одном случае она упрощается, когда препятствие статично. В другом случае, когда помеха не статична, сложность вычислений существенно возрастает по причине необходимости просчитывать все возможные пути передвижения помехи. Данная задача усложняется, так что часть алгоритмов предполагает решение этой проблемы следующим образом – замереть и ждать, пока препятствие само покинет поле деятельности.

По этому механизму работают, в частности, транспортные роботы на автозаводах, которые в случае с обнаружением на своем пути движение становятся на месте и издают звуковой сигнал, чтобы помеха быстрее ушла с предполагаемого маршрута. В ином случае, на базе анализа отрезка пути объекта двигающегося в поле зрения, система просчитывает возможные варианты и старается под них подстроиться.

В помещении данная задача не так критична, но вне его, когда остановка часто может создать дополнительную угрозу для прочих перемещающихся объектов, она стоит довольно остро и часто является одним из краеугольных камней навигации автопилотов и помощников водителя с разной степенью автономности. Здесь и большая скорость объектов, и их хаотичность ввиду их количества. Проблемы весьма существенны, так как прочие участники движения могут сами создать опасную ситуацию, с вовлечением автономного устройства.

И тут проблема навигации может принять не только физическую, чисто прикладную составляющую, но и морально-этическую, так как часто на дорогах может сложиться ситуация, когда выхода без потерь не будет. Тут можно будет увидеть дилемму вагонетки во всей красе, так как выбор может из следующих вариаций: врезаться в автомобиль, в котором передвигается семья, или же, избежав столкновения, влететь на остановку, на которой ждут автобуса люди. Эта проблема, в достаточной степени, замедляет существенное развитие автопилотов, так как встает вопрос, кто будет отвечать за ущерб, нанесенный транспортным средством, двигающимся автономно. Пока что не существует и развитого правового регулирования. Поэтому навигация автономных технических средств на дорогах общего пользования на постоянной основе невозможна.

В случае с роботами, которые работают в помещении, вопрос навигации является довольно хорошо изученным.

В частности, для решения этой проблемы используются лидары, которые сейчас способны не только обнаруживать объекты в зоне работы системы, но и помогать контролировать скорость объекта, для лучшего маневрирования. Кроме того, они же могут помочь выбрать оптимальное место для установки и проложить наиболее корректный маршрут, в текущих условиях.

Постепенное развитие процесса навигации позволило пройти путь от проводов, до практически полной автономности (ограниченной только мощностью батареи), обеспеченной лидарами, которые могут работать в диапазоне 360⁰. Здесь возможны различные варианты, в зависимости от сложности конструкции. Один из возможных вариантов – использование отражателей, что действительно просто и не требует значительных технических ухищрений. Но, такой подход приносит и дополнительные ограничения – отражатели должны быть видны, иначе система может потерять понимание своего положения в пространстве и сбиться с курса. Это касается и другого метода навигации, когда робот ориентируется посредством видеокамер, направленных на потолок и фиксирующих наличие источников света.

Лидары сейчас являются одним из самых распространённых компонентов для решения проблемы навигации. Они проделали действительно серьезный путь с начала века – ранее они занимали довольно большую площадь и не обладали существенным диапазоном действия, тогда как сейчас он может достигать двухсот метров, что перекрывает потребности для работы внутри помещений. Улучшилась частота испускаемого импульса и точность обработки полученных сигналов. Эти сигналы помогают составлять план местности, которая окружает автономную систему, что позволяет получить представление о положении объектов в пространстве. Они поступают неравномерно, так как встречают преграду на пути, что по их возвращении позволяет создать карту пространства в конкретный момент времени, по которой может двигаться робот. Получить представление о том, как именно робот «видит» окружающее пространство можно ниже (рис. 2).

Рис. 3. Складские роботы компании Alibaba

Естественно, количество роботов на маршруте существенно осложняет задачу навигации, но и ее сейчас удается преодолеть, при помощи развития вычислительных мощностей. Также стало возможным многоуровневое перемещение складских систем, включая перемещение по рядам и в вертикальном измерении.

Технический прогресс значительно увеличил доступность этих систем, так что их можно использовать для решения проблем во множестве ситуаций даже при несколько ограниченном бюджете.

Существующие системы часто используют метод навигации, называемый SLAM (simultaneous localization and mapping). Он предполагает одновременную локализацию и построение карты, что решает проблему перемещения даже в неизвестном пространстве, так как позволяет создать карту помещения в процессе движения, чего ранее не было достигнуто. Но метод не идеален, возможна ошибка перемещения, которая накапливается по ходы выполнения задачи. Сейчас система навигации стала доступна в значительной степени, так как многие из разработок имеют открытый статус и доступны для ознакомления.

Существуют различные библиотеки с принципиальными алгоритмами работы навигационных систем, как и движения автономных комплексов. Здесь можно увидеть, как чисто теоретические изыскания, позволяющие создать эффективные математические модели (MathLab), так и адаптированные под решение практических задач, в частности, инструментарии навигации роботов Университета Карнеги-Меллона (CARMEN) и Инструментарий программирования мобильных роботов (MRPT).

SLAM наиболее распространённый способ навигации, но не единственный. Часто его использование применяют с одометрией или же ультразвуковыми датчиками, так как можно столкнуться с рядом ошибок. В частности, если говорить о перемещении по складу, то робот может не понять, что он вернулся именно в ту точку, с которой отправился. Так же может произойти такая ситуация, когда контуры объектов не замыкаются, так что робот не может найти идеальную траекторию, чтобы их обойти. Это может быть сопряжено с задержкой при движении, а также со столкновением, особенно если объект неоднозначно отражает лазерные лучи.

Таким образом, проблема навигации до сих пор остается действительно важной и требует дальнейшего исследования и комплексного подхода, так как цена ошибки может быть довольно большой, а существующие системы не всегда могут уверенно справляться со сложными ситуациями. В частности, подобное привело к осмысленному отказу от лидаров в TESLA, где отдали предпочтение системам компьютерного зрения с помощью видеокамер. Развитие продолжается, возможно, с появлением более совершенного искусственного интеллекта и более эффективных нейросетей, а также закрытием пробелов в законодательстве, можно ожидать появление полностью автономных систем и на дорогах.

Оригинал

Подписывайтесь на наш блог, чтобы не пропустить новые интересные посты!

18 лет назад, 13 марта 2004 года, в американской пустыне Мохаве произошло знаменательное событие: там состоялась первая в истории гонка автомобилей-роботов. В тот день все участвовавшие в соревновании беспилотные машины сошли с дистанции. Но на этом история «робогонок» отнюдь не закончилась, скорее наоборот — только началась.

Конечно, в 2004 году беспилотные автомобили еще считались экзотикой, и именно дальнейшее развитие этой технологии стало основной целью соревнований. Гонка, получившая название «DARPA Grand Challenge», была организована Управлением перспективных исследований Министерства обороны США (DARPA), тем самым, благодаря которому несколькими десятилетиями ранее на свет появился интернет. Эта организация финансирует различные научные проекты, исследования которых можно использовать для производства вооружений. В сферу интересов DARPA традиционно входят аэрокосмические и компьютерные технологии, биомедицинские изыскания, электроника, и, конечно же, робототехника.

Призовой фонд первой в истории гонки DARPA Grand Challenge был весьма внушительным: миллион долларов, но и объявленные правила оказались непростыми. Дистанция составляла 150 миль (240 км): старт располагался неподалеку от калифорнийского городка Барстоу, а финиш — возле населенного пункта Примм на границе с соседней Невадой. Трасса пролегала не только по дорогам с твердым асфальтовым покрытием, но также включала в себя участки пересеченной местности, проселки, овраги, лужи со стоячей водой, туннели и канавы. При этом точный маршрут был неизвестен практически до самого последнего момента: его объявляли участникам лишь за два часа до старта.

На модель и габаритные размеры автомобилей каких-либо жестких ограничений не накладывалось, главное — чтобы живой человек никак не участвовал в управлении транспортным средством. Также категорически запрещалось сталкиваться с другими автомобилями и наносить повреждения окружающей среде.

На старт первой в истории робогонки заявилось 15 команд, в основном, организованных студентами, аспирантами и преподавателями ведущих американских университетов — каждая построила по одному беспилотному автомобилю. Все робомобили прошли предварительную квалификацию — они должны были проехать милю по D-образному овалу California Motor Speedway в Фонтане. Семь машин полностью преодолели эту скромную дистанцию, в то время как оставшиеся восемь с поставленной задачей не справились, но, тем не менее, их создатели смогли убедить отборочную комиссию в том, что машины способны передвигаться в автономном режиме, потому все претенденты были допущены к соревнованиям.

Однако начать гонку сумели лишь 8 машин, да и те не смогли проехать больше 11 километров: большая часть автомобилей сломалась еще до начала мероприятия, а один перевернулся прямо на старте. Самую маленькую дистанцию, чуть менее 2 километров, проехал автомобиль № 20 команды TerraMax: на его пути встретилось непреодолимое препятствие в виде куста шалфея. Объехать преграду машина не сумела, включила заднюю передачу и застряла в текстурах пейзаже, после чего гонка для нее закончилась. Чуть больший километраж преодолела машина № 5 команды Caltech: сбившись с пути через 2,5 километра, она протаранила забор и остановилась из-за полученных повреждений.

Автомобиль №9 команды Golem Group оставил позади дистанцию в 8,5 км, прежде чем попытался заехать на холм, где и застрял. Машина буксовала на месте около 50 минут, после чего команда все-таки сдалась и вывела ее из гонки. Робомобиль №7 команды DAD (Digital Auto Drive) безнадежно повис брюхом на скалах, проехав 9,5 км. Чуть большее расстояние, 10,8 км, преодолел автомобиль, совместно построенный командами SciAutonics и ElbitSystems — затем он скатился с насыпи и заглох. Через три часа после начала гонки, которая должна была длиться десять часов, на ходу осталось только 4 машины — всех остальных настигли проблемы с навигацией, двигателем, автоматическим рулевым управлением и тормозами.

Самое большое расстояние среди всех участников проехал HUMMER H1 под названием «Песчаная буря» (SandStorm), построенный командой RedTeam из университета Карнеги Меллона — 7,4 мили (11,9 км). Попутно машина поставила рекорд скорости в этой гонке — 65 км/ч. К сожалению, в итоге этот последний участник DARPA Grand Challenge сбился с курса, попытался выполнить крутой вираж и перевернулся. Приз в миллион долларов в итоге не достался никому. Несмотря на это, гонку в целом признали удачной: по крайней мере, она продемонстрировала саму возможность соревнования беспилотных автомобилей на открытой местности. Заместитель руководителя программы DARPA Grand Challenge Том Страт тогда заявил: «машины некоторых участников могли точно следовать по маршруту с использованием GPS-навигации, но испытывали серьезные проблемы с обнаружением препятствий. Другие наоборот, хорошо обнаруживали препятствия, но не могли объехать их. Третьи вовсе пугались собственной тени, воспринимая ее как препятствие…».

Специалисты по робототехнике полагали, что для успешного прохождения полной дистанции гонки создателям робокаров понадобится как минимум несколько лет, но приз в два миллиона долларов (включавший себя миллион, не разыгранный в первой гонке) нашел своего обладателя уже в 2005-м году. В этот раз заявки подали уже 195 участников, которых ждал строгий предварительный отбор. До полуфинала дошли лишь 43 команды, а к старту были допущены 22 из них, представившие 23 автомобиля-робота. Гонка состоялась в пустыне Мохаве 8 октября на дистанции 211,8 км по пересеченной местности. Главный приз выиграла машина команды Stanford Racing Team из Стэнфордского университета, две оставшиеся ступеньки подиума занял прошлогодний лидер Red Team: перевернувшийся годом ранее SandStorm приехал к финишу вторым, а еще один автономный «Хаммер» этой команды занял третье место.

С тех пор робогонки — причем не только под эгидой DARPA — cтали проводиться регулярно. В 2007 году полностью автономные машины гонялись по улицам «города», специально построенного для этого мероприятия на заброшенной авиабазе ВВС США в южной Калифорнии. Городская трасса имела протяженность 96 километров (60 миль), ее нужно было пройти менее чем за 6 часов, соблюдая все правила дорожного движения. Главный приз — 2 миллиона долларов — выиграла команда Tartan Racing на автомобиле Chevy Tahoe, второе место с призом в миллион досталось уже знакомым нам прошлогодним триумфаторам из Stanford Racing Team, которые выставили на соревнования полностью автоматизированный Volkswagen Passat 2006 года выпуска.

С 2012 года робогонки проводятся ежегодно, причем не только в США, но и в других странах мира, и интерес к ним неуклонно растет. В 2015 году появилась серия Roborace — класс беспилотных автогонок, заезды которых проходят в рамках этапов электрической Формулы Е. Правда, пока еще эти заезды больше похожи на шоу, чем на настоящие соревнования. Помимо развлекательного, гонки роботов имеют ещё и огромное научное значение: ведь применяемые во время соревнований технологии теперь используются и в автопилотах серийных автомобилей, и в программном обеспечении аппаратов, исследующих поверхность Марса. Кто знает: возможно, в не столь отдалённом будущем на свете появится полностью роботизированная гоночная серия, столь же популярная, как современная Формула-1.

Оригинал

Подпишись, чтобы не пропустить новые интересные посты!

Первые попытки практического применения беспилотников в гуманитарных целях связаны с крупными природными катастрофами. Землетрясения на Гаити (2010 г.), в Китае (провинция Юньнань, 2014 г.), в Непале (2015 г.) однозначно показали, что дроны весьма эффективны в качестве средств наблюдения и анализа материала при ЧС. Успехи практического применения дали «зелёный коридор» дронам в гуманитарной области.

Дрон доставляет медицинские препараты, Швейцария, 2019 год

А вот в систему здравоохранения дроны пришли совсем недавно. Массово данное явление распространилось при включении госпрограмм именно в Африке. Причина заключается в глубокой «чёрной дыре здравоохранения», которая постоянно наблюдается на континенте. Следует помнить, что в этих условиях Африка практически всегда находится на пике какой-нибудь очередной серьёзной заразы. Ранее беспилотники уже экспериментально применяли в европейских странах для оценки ситуации в опасных для людей местах. В частности, в Англии — для оценки травм при авариях, связанных с химической, биологической или ядерной угрозой; в Швейцарии — для доставки медпрепаратов на территории со сложным ландшафтом. В США дроны с момента распространения использовались в качестве доставщиков лекарств в сельские и территориально удалённые районы.

Видеофильм о том, как работает система медицинских дронов в Руанде:

В Руанде крупный проект по использованию медицинских БПЛА начался в 2016 году (подробно о проекте и дронах можно почитать тут). Цель заключалась в транспортировке пакетов с кровью и иных медсредств в периферические медицинские центры, доступ к которым был сильно затруднён. В Руанде проект полностью себя оправдал, и коммерческая компания Zipline, осуществлявшая доставку крови таким образом, разрослась и стала экономически весьма успешной. Их дроны могут использоваться и ночью, и в условиях ливней и ветров. Скорость доставки впечатляет: заказ донорской крови или лекарств исполняется в течение 30 минут (либо до одного часа в зависимости от территориальной удалённости)!

Видеофильм о том, как работает система медицинских дронов в Малави:

ЮНИСЕФ использует беспилотники в Республике Малави. Программа началась в 2017 году, к слову, после серьёзного наводнения. У эксперимента в Малави, кроме стандартного анализа аэрофотосъёмки и использования дронов в качестве доставщиков, есть ещё одна важная цель. Это практика использования дронов для распространения сигнала Wi-Fi или мобильной связи в труднодоступных местах или в условиях чрезвычайной ситуации. Медработник из отдалённой деревни в Малави, рассказывая о своём опыте работы в этой местности, подчёркивает, что в сезон дождей физической возможности добраться до крупной больницы с запасами лекарств нет. Из-за отсутствия связи нет и возможности каким-то образом вызывать помощь. Отдельно в Малави используются беспилотники для доставки наборов для тестирования на ВИЧ в сельские поликлиники, а также доставки оттуда в крупные больницы образцов крови на тестирование. В Гане и на Мадагаскаре также использовались беспилотные летательные аппараты для доставки жизненно важных медицинских приспособлений, таких как: наборы для тестирования на ВИЧ и туберкулез, противозачаточные средства и медицинские принадлежности.

Практически полное отсутствие связи и «условно-существующие» сельские дороги — это главные враги медицины в Африке в целом.

Сенегал и Гана с 2017 года начинают реализацию программы поставок медицинских препаратов и крови с использованием дронов, важным аргументом является рентабельность данного метода.

Основатели Zipline Келлер Ринаудо и Питер Сид (слева направо)

В Гане идея с беспилотниками реализуется с апреля 2019 г. На данный момент сеть в Гане считается самой крупной в мире. Как и в случае с Руандой, служба дронов в Гане была спроектирована и установлена — и в настоящее время контролируется — американской компанией Zipline в партнерстве со Службой здравоохранения Ганы. По официальным данным, «беспилотный летательный аппарат Ганы круглосуточно осуществляет экстренную доставку 148 различных вакцин, продуктов крови и жизненно важных лекарств в медицинские учреждения страны» (на 2019 г.) Программа сразу же показала свою эффективность на практике. В экстренном случае (семилетнему мальчику потребовалась переливание крови) доставка крови в восточном регионе Ганы составила всего несколько минут.

Проект в Гане, хоть и начинался изначально в качестве эксперимента по крайне срочной доставке отдельных экстренно необходимых вещей, в дальнейшем получил распространение под названием «летать, чтобы спасать жизнь». Эта круглосуточная система оказания медицинских услуг охватывает примерно 2000 медицинских учреждений, в том числе и в отдалённых пунктах. По замыслу руководителей страны, внедрение медицинских дронов должно в некоторой степени минимизировать «пропасть» в медицине между городом и селом. Доставка крови в Гане (да и по всей Африке в целом) — вещь критически важная. 30 лет назад материнская смертность составляла 760 случаев на 100 000! В 2015 году — 319 человек на 100 000. Для понимания уровня проблемы — в России данный показатель в районе 10 смертей на 100 000 человек.

Сброс медицинского контейнера с дрона фирмы Zipline

К слову, в Гане использовали (первый зарегистрированный случай в мире) дроны для борьбы с COVID-19. Непосредственный пример использования заключался в том, что 244 рабочих-строителя оказались закрыты на карантин. У трёх рабочих тест на ковид оказался положительным. Местный руководитель службы здравоохранения сельского района направил мазки на анализ не в столицу, где на тот момент ожидание составляло 5 суток, а в иной центр, менее загруженный, используя БПЛА. Через двое суток рабочие были выпущены из карантина, результат не подтвердился. Любопытно, что до этого дошла впервые именно Гана. Причём количество впечатляет: 15 000 тестов в день с учётом 300 рейсов дронов, не забываем и о том, что доставка СИЗов и иных медикаментов не останавливалась.

Дрон с вакцинами прибывает в медицинский центр (Конго), где медицинские работники выгружают посылку

В 2019 г. в Конго австралийцы из фирмы SwoopAero, вместе с фондом ГАВИ (Глобальный альянс по вакцинам и иммунизации), испытали доставку вакцины от полиомиелита в отдельные сельские больницы. Всего два дрона за два дня доставили запас медикамента на три месяца в три поликлиники, путь обратно также был продуктивен. Перевозились документы и образцы на иные заболевания.

ЮАР, совместно с Национальной службой крови Южной Африки (SANBS), разработала свои собственные беспилотники для доставки крови под названием Tron. Данный дрон способен везти до 2 кг полезной нагрузки за раз, время полёта — 90 минут, площадь — в районе 100 км.

Дрон Tron и его пилот. А вот тут можно посмотреть очень красивое видео, как он летает

Отдельно хочется отметить Танзанию и LakeVictoriaChallenge (правительственная инициатива для местного населения в районе озера Виктория). Это густонаселённая сельская местность, там проживает примерно 35 млн человек. В 2019 году был проведён форум «African Drone Forum», в рамках которого прошёл крупнейший в истории страны конкурс БПЛА. Также были проведены испытания дронов на практике, а главное — непосредственно на месте поднят вопрос разработки и фактически создана нормативно-правовая база, которая облегчит использование крылатых машинок для работы и социального обеспечения, не забывали и о помощи в развитии для местных компаний.

Африканский форум дронов:

Любопытно, но доставка дронами может оказаться дешевле традиционных способов. Университет Джонса Хопкинса ещё в 2016 году посчитал, что экономия при использовании беспилотников для доставки вакцин может достигнуть 20%, особенно, с учётом труднодоступных мест. На данный момент практика подтверждает данные расчёты.

Чуть отойдя от ситуации в сфере здравоохранения, отметим, что дроны в последние годы стали использоваться активнее в разных сферах. Так армия Намибии использует их для борьбы с браконьерами в заповедниках. В Марокко БПЛА используют для борьбы с незаконной деятельностью на море и для поиска разливов нефти. В Эфиопии еженедельно выпускают стерильных насекомых (это такой методы борьбы с паразитами, подробнее можно почитать тут) в определенные регионы. Активно используются дроны в сельском хозяйстве и в горнодобывающей промышленности, но об этом мы поговорим как-нибудь в другой раз.

Технический прогресс не стоит на месте, беспилотные летательные аппараты уверенно входят в нашу жизнь не только в качестве средств, её разрушающих, но и в качестве средств поддержки и помощи. Любопытный «киберпанк» получается в современной Африке. В то время, когда люди продолжают жить в мазанках, топить костры прессованным коровьим навозом и кушать альбиносов, медицинские анализы и кровь перемещаются при помощи системы станций дронов.

Эффективная реализация системы медицинских БПЛА на уровне государств Африки — важный опыт для всего мирового сообщества. Даже в «цивилизованных странах» есть труднодоступные территории, есть и потребность в совершенствовании службы срочной доставки, в том числе и медикаментов. Возможно, непосредственно сейчас, в условиях непрекращающейся пандемии, мы наблюдаем за новым этапом, за новым шагом системы здравоохранения как в Африке, так и во всём мире в целом.

Автор: Кирилл Латышев

Оригинал: https://habr.com/ru/company/timeweb/blog/570482/