В этом году 200 миллионов зрителей приветствовали танец трех роботов под Триллер Майкла Джексона и Дамы-одиночки Бейонсе во время конкурса песни Евровидение в Стокгольме.

Нет сомнений. Роботы горячие.

В последние несколько лет мы стали свидетелями того, как они входят в новые области жизни, такие как логистика или сельское хозяйство. Хотя некоторые из них были встречены с энтузиазмом, существует много скептицизма и страха, связанных с появлением Advanced Robotics (я дам определение через секунду).

Этот пост представляет собой попытку дать точное представление о текущем состоянии Advanced Robotics и о том, как, вероятно, будет развиваться космос. Как венчурный капиталист я обычно смотрю на технологические тенденции через призму молодых, быстрорастущих стартапов. Часто они хорошо отражают то, что происходит в отрасли в целом. Если вы инвестор, как я, или стратег, заинтересованный в понимании того, как робототехника повлияет на вашу компанию, вам, вероятно, будет полезно прочитать этот пост.

Большинство людей никогда не видели робота в действии, и еще меньшему количеству людей объяснили их ограничения и возможности. Итак, где сегодня работают роботы? Какие компании работают в космосе? Несколько месяцев назад я начал разбивать стартапы, с которыми встречался, по категориям, чтобы лучше понять статус-кво технологий и некоторые пробелы для исследования. В итоге появилась таксономия, похожая на то, что Шивон Зилис сделал с машинным обучением.

Признаки роботизированной революции

CB Insights, исследовательская компания, сообщает, что в 2015 году венчурный капитал вложил в робототехнику 1,3 миллиарда долларов, что делает ее одной из самых популярных технологических областей. На Hannover Messe, крупнейшей в мире выставке промышленного оборудования в апреле этого года, все внимание привлекли коллаборативные роботы. Был запущен новый робот по цене 10 000 евро. Названный FRANKA и разработанный первоклассными немецкими инженерами, он, вероятно, откроет новые области применения для роботов. Четыре недели назад Financial Times публиковала серию ежедневных статей о робототехнике.

Самое главное, что индустрия - это игра. Mercedes, BMW и Foxconn объявили, что будут интегрировать коллаборативных роботов в свое производство. 8 марта Google показал, как он применяет программное обеспечение искусственного интеллекта, позволяющее роботам обнаруживать неизвестные объекты. IDC, глобальная исследовательская группа, прогнозирует, что рынок роботов вырастет не менее чем на 17% в год, до 135 миллиардов долларов к 2019 году. Учитывая недавние достижения в области аппаратного обеспечения, упомянутые выше, это, вероятно, недооценка.

Что такое продвинутые роботы?

Слово« робот происходит из чешской пьесы Карела Чапека 1920-х годов». В этой пьесе роботы были искусственными людьми, использовавшимися в качестве рабов на фабрике. Мы начали массово использовать роботов на заводах только 60 лет спустя. Первой заявкой была сварка для автомобильной промышленности, тогда цена за единицу - 0,5 миллиона долларов.

Эти традиционные промышленные роботы ограничены несколькими осями и не могут свободно перемещаться. Они выполняют одну задачу по заранее заданной траектории. Если задачу нужно хоть немного изменить, специалисту потребуется отключить робота и изменить код. Это дорого.

Предполагается, что продвинутые роботы будут немного больше похожи на нас, людей - с точки зрения их взаимодействия с окружающей средой и способности постоянно улучшать свои решения на основе внешней обратной связи. Мой коллега описывает качества Advanced Robots тремя простыми словами: интеллектуальный, универсальный и гибкий. В этом есть смысл.

Умный - способен учиться или понимать вещи, а также справляться с новыми или трудными ситуациями (Мерриам-Вебстер).

например Пылесос Roomba учится уворачиваться от кресла, преграждающего ему путь, после того, как он несколько раз врезался в него.

Универсальный - существующий или действительный всегда или везде (Merriam-Webster)

например руку Universal Robots можно использовать один день для выполнения задач по подбору и размещению, а в другой день для ухода за машиной.

Гибкость - легко меняется: может изменять или делать разные вещи (Merriam-Webster)

например ABB Yumi может изучить новую задачу, основанную на том, что человек перемещает роботизированную руку определенным образом (обучение).

Почему сейчас (а не 5 лет назад)?

Продвинутая робототехника значительно продвинулась вперед благодаря улучшениям в следующих трех областях за последние 10 лет:

1. Разработка программного обеспечения: машинное обучение (особенно глубокое обучение и обучение с подкреплением) и компьютерное зрение. Многие из этих революционных методов созрели за последние четыре года. В 2012 году Алекс Крижевский, Илья Суцкевер и Гефф Хинтон победили в конкурсе ImageNet с глубоким обучением, которое вывело компьютерное зрение на новый уровень. Доказано, что компьютеры могут понимать визуальные данные и учиться на них самостоятельно. Всего несколько месяцев назад компьютерная программа Alpha Go обыграла лучшего игрока в го. Это означает, что компьютеры могут решать сложные стратегические задачи.

2. Разработка оборудования: легкая робототехника и 3D-камеры.

3. Повсеместное подключение и облачные вычисления.

Основная идея глубокого обучения и обучения с подкреплением состоит в том, чтобы имитировать деятельность нейронов мозга в процессе обучения с помощью компьютерной системы. Самые первые алгоритмы, основанные на этом методе, были разработаны в 1960-х годах. За последние несколько лет они наконец достигли коммерческой зрелости благодаря совершенствованию алгоритмов и моделей, а также вычислительной мощности. Обучение в значительной степени является результатом распознавания образов. Компьютерная система, распознающая шаблоны в цифровом представлении звуков, изображений и т. Д., Становится все более интеллектуальной. Facebook и Google используют его для распознавания объектов на изображениях. Роботы будут использовать его, чтобы узнавать об окружающей среде и взаимодействовать с ней (например, учатся схватывать объекты, пробуя разные стратегии и запоминая успешные из них).

Повсеместная связь привела к экспоненциальному росту ряда секторов, например Розничная торговля. Для роботов, подключенных к другим роботизированным системам, это означает, что они могут мгновенно делиться своим опытом со своими коллегами. Это приводит к экспоненциальному обучению. Допустим, BMW запускает на своем предприятии 100 сетевых роботов, каждый из которых выполняет свою задачу. Делясь своим опытом, каждый робот может выполнять все 100 задач, и каждая из них взаимозаменяема. Fanuc, японский гигант в области промышленных роботов, объявил о своем плане подключить к концу 2016 года 400 000 установленных машин.

И последнее, но не менее важное: два значительных улучшения аппаратного обеспечения стали поворотными моментами для робототехники. Первым был запуск легких роботов (LWR) на рынке в начале 2000-х годов и постоянное снижение цен с тех пор. LWR находят свое применение во многих новых областях применения. Их малый вес и датчики крутящего момента в каждом суставе делают их более безопасными для людей, поскольку они могут реагировать на неожиданные удары. Их можно разместить в непосредственной близости от нас. Самая низкая стоимость LWR составляет около 10 000 евро. Это 20-кратное снижение затрат по сравнению с системами 2008 года.

Для распознавания и определения местоположения объектов роботам необходимы как минимум две 2D или одна 3D камеры. Запуск Microsoft Kinect произвел революцию на рынке робототехники. Эта 3D-камера предназначалась для геймеров (XBox), но быстро стала популярной в индустрии из-за ее непревзойденной цены (150 долларов). Более чем в 10 раз дешевле, чем другие альтернативы на рынке, доступные в то время. В дополнение к этому, специализированные чипы и графические процессоры, ориентированные на приложения для робототехники, были запущены, например, Qualcomm и Nvidia.

Многие из описанных выше событий произошли за последние два года. Вот почему время интеллектуальных роботов наступило сейчас, а не в 2014 году и не в 2020 году.

Какие есть компании?

Таксономия не является исчерпывающей, и к ней нужно добавить еще много компаний. Однако идея заключалась в том, чтобы дать общее представление о технологиях и приложениях, появившихся в этом секторе за последние 5-10 лет.

Чтобы ограничить объем этого исследования, я исключил дроны и автономные транспортные средства из обзора, даже если они подпадают под определение «продвинутая робототехника» (интеллектуальная, гибкая и универсальная).

Вот некоторые видимые тенденции:

  1. В последние годы компании, занимающиеся робототехникой, все больше сосредотачиваются на приложениях, а не на разработке фундаментальных технологий. То же случилось с приложениями машинного обучения в корпоративных программных решениях.
  2. Логистика на складах и медицинские (особенно хирургические) роботы привлекли значительное количество новичков. Около 80% задач на складе связано с перемещением товаров по всему миру. Автоматизация этих задач позволяет значительно увеличить пропускную способность логистических центров. Точно так же использование хирургических роботов повышает эффективность больниц. Они позволяют выполнять минимально инвазивные хирургические процедуры, что сокращает время выздоровления и снижает количество инфекций.
  3. Распознавание объектов, сбор и обучение роботов (обучение роботов с помощью рук или демонстрации) за последние несколько лет значительно продвинулись вперед. принося новые возможности в навигации, работе с объектами и выполнении множества новых задач.
  4. США, Германия и Япония, что неудивительно, являются глобальными сверхдержавами в области робототехники. Китай, безусловно, также активен, но китайские компании часто не продают себя на международном рынке. Германия внесла большой вклад в развитие робототехнического оборудования, а США - в области приложений.

Размышления о пространстве

Основываясь на моих беседах с предпринимателями и инвесторами, работающими в секторе робототехники, я собрал некоторые наблюдения за развитием этого сектора.

Комплексные решения для сокращения времени вывода на рынок

Коммерциализировать робототехнику непросто. В нем доминируют крупные компании (например, ABB, Bosch, Fanuc, KUKA), которым принадлежит конечный заказчик. Если вы разрабатываете новый аппаратный компонент или инновационное программное обеспечение, вы попадаете в пищевую цепочку и рассчитываете на получение доли от крупных игроков. Чтобы укрепить свою позицию на переговорах, постарайтесь создать сильную позицию в области интеллектуальной собственности или узкоспециализированных ноу-хау (например, Primesense против Apple).

Из-за этих барьеров для коммерциализации некоторые инвесторы (например, Shasta Ventures) инвестируют только в комплексные решения, то есть в компании, которые владеют всей цепочкой создания стоимости и поставляют напрямую конечному потребителю. Fetch Robotics - хороший тому пример. Другая компания Brain Corp., которая еще несколько месяцев назад занималась разработкой только программного обеспечения, недавно запустила интеллектуального робота-уборщика, чтобы попытаться заработать на стоимости, созданной с помощью их программного обеспечения. Их патенты касаются в основном роботизированного обучения.

Чем выше награда, тем выше риск. Предоставление решений «под ключ» для конечного потребителя означает овладение проектированием оборудования, управлением запасами, гарантиями и поддержкой клиентов. Но похоже, что у венчурных капиталистов больше аппетита к такому риску, чем к риску оказаться сильным вооруженным со стороны крупных корпораций.

Я ожидаю, что эта тенденция сохранится. Заметно, что все больше компаний, особенно в США, думают о приложениях.

Программное обеспечение пожирает мир

Преимущества вывода роботизированных систем в онлайн-режим значительны и аналогичны по своей природе разработкам в области мобильных телефонов 10 лет назад, хотя и в меньшем масштабе. Подключенные системы позволяют обмениваться опытом между пользователями, децентрализованной разработки программного обеспечения (приложений) и аппаратной агностицизма (поскольку оборудование можно легко заменить). FRANKA стремится создать библиотеку приложений для своей аппаратной платформы и призывает внешних разработчиков расширять ее. Я верю, что мы еще увидим это. Компании, использующие возможность подключения роботизированных систем, будут очень интересны.

От восприятия к управлению роботами

Прогресс в робототехнике до сих пор был в основном сосредоточен на компоненте восприятия. В ближайшие годы мы увидим все более широкое применение методов глубокого обучения для планирования и управления движением роботов. Поскольку эти системы работают в физическом мире с людьми, безопасность не должна быть нарушена, и отказ не будет допустим. Интересные исследования по прогнозированию человеческих движений проводятся в ряде университетов по всему миру. Скоро мы увидим, что это исследование будет коммерциализировано.

Контролируемая автономия или полная автономия

Для некоторых производителей роботов, например IRobot, Savioke или Fetch Robotics, создание полностью автономных систем было главным приоритетом. Я думаю, что во многих случаях исключать человека из уравнения не имеет экономического смысла. Часто руководство человека делает роботизированную систему намного более эффективной. Например. обучение стратегиям захвата более эффективно, чем позволять роботу разбираться в этом сам. Телехирургия, автономные транспортные средства и большинство дронов - это автономные системы с полууправлением.

Компании, которым удастся определить наиболее оптимальный рабочий цикл гибридного человека и робота, скорее всего, выиграют. Я считаю, что за исключением жестко контролируемых сред (обычно при производстве) создание полностью автономных систем не будет очень экономичным.

Я оптимистично отношусь к роботам, которые вносят автоматизацию в области, где они могут быть более точными, чем люди, или выполнять повторяющиеся задачи, которые людям не суждено делать. Я ожидаю увидеть больше их в производстве, логистике и медицинских процедурах.

Однако я не думаю, что мы и близко подошли к тому, чтобы иметь роботов-помощников в наших домах, как это показано в некоторых недавних научно-популярных книгах, таких как Индустрии будущего Алека Росс. Несмотря на то, что 60% людей приняли бы роботов, чтобы позаботиться о них, когда они стареют, я не ожидаю, что в ближайшее время роботы будут доминировать в сфере личной гигиены или бытовых услуг. Задачи слишком сложные и разнообразные, а фактор сочувствия слишком важен.

Учитывая тот импульс, который имеет сегодня пространство, он, вероятно, продолжит агрессивный рост в следующие три года. Когда люди привыкнут к тому, что роботы входят в некоторые промышленные приложения, чтобы помочь людям, они, вероятно, будут менее скептически относиться к своему присутствию за воротами фабрики.

***

Я надеюсь, что этот обзор будет полезен для людей, относительно плохо знакомых с космосом, и поможет тем, кто проинформирован о нем, но хочет систематизировать свои знания. Это живой документ, поэтому, пожалуйста, свяжитесь со мной, если вы считаете, что я пропустил важную категорию или компанию. Спасибо: Джорджу Бабу, Вайбхаву Унхелкару, Джастину Байеру, Мариусу Трейцу, Марте Гжечник, Ивоне Цимерман, Лилану Мастерману, Джонатану Хакакяну, Мэтту Оттерштаттеру и Дэниелу Уотерхаусу за ваш ценный отзыв.