Робота научили проводить химические эксперименты в человеческой лаборатории
Ученые из Великобритании научили робота проводить химические эксперименты, используя стандартное лабораторное оборудование и посуду. Он передвигается по лаборатории на колесной платформе с лидарами и работает с инструментами вслепую, понимая их положение с помощью высокоточного отслеживания положения манипулятора и калибровки возле каждого инструмента. Разработчики продемонстрировали возможности робота на практике, поручив ему подбор оптимального вспомогательного вещества для фотокаталитического расщепления воды. Робот смог выполнить эту задачу, работая на протяжении восьми дней более 21 часа в сутки, рассказывают авторы статьи в Nature.
Ключевую роль в научных исследованиях играет умственный процесс выдвижения гипотез, планирования экспериментов и анализ полученных данных, и пока компьютеры и роботы практически неспособны заменить ученых-людей в этих задачах. Но существенную часть времени во многих научных работах занимают рутинные процессы в лаборатории, которые потенциально можно автоматизировать и тем самым освободить время ученых для более сложных и творческих задач.
Ученые из Ливерпульского университета под руководством Эндрю Купера (Andrew Cooper) научили робота почти полностью автономно выполнять многие эксперименты в химических лабораториях, во время которых необходимо десятки и сотни раз создавать смеси или растворы заданного состава, а затем перемещать ампулы с ними между аппаратами.
Они использовали готового промышленного робота Kuka KMP200, который состоит из большой колесной платформы и закрепленной на ней роборуки с захватом. Он ориентируется в лаборатории с помощью двух лидаров, которые позволяют ему безопасно ездить по помещению с высокой точность. Но этой точности недостаточно для работы с оборудованием. Часто в подобных разработках эту проблему пытаются решить с помощью компьютерного зрения на основе камер.
Купер с коллегами решил использовать другой подход: они установили рядом с каждым аппаратом небольшой жесткий блок. После того, как мобильная платформа подъехала к столу с нужным в текущий момент инструментом, роборука проводит короткую калибровку, прикасаясь к блоку с разных сторон несколько раз. Это позволяет повысить точность позиционирования руки с примерно сантиметра и 2,5 градуса до 120 микрометров и 0,005 градуса. При этом калибровка происходит за несколько десятков секунд, поэтому это не сильно влияет на общую скорость работы.
Разработчики испытали робота на реальной задаче. Ему поручили экспериментальный подбор полученного из биоматериалов расходуемого дырочного акцептора для поддержки фотокаталитического расщепления воды на водород и кислород. Они использовали каталитический полимер P10 и различные вещества-кандидаты. Задача робота заключалась в том, чтобы сначала насыпать в ампулы катализатор, затем добавлять к нему раствор с веществами-кандидатами, после этого проводить расщепление и затем анализировать содержание водорода. Все эти этапы выполняли аппараты в лаборатории, а робот перемещал ампулы между ними. Также робот с помощью метода Байесовской оптимизации подбирал на основе данных с уже проведенных экспериментов новые концентрации, чтобы найти оптимальную смесь.
Робот-лаборант работал восемь дней по 21,6 часа в сутки и за это время провел эксперименты с 688 разными смесями. В результате ему удалось подобрать смесь, у которой выход водорода был в шесть раз выше, чем у изначальной смеси, подобранной случайным образом: 21,05 микромоль в час. Смесь состоит из P10, гидроксида натрия, L-цистеина и дисиликата натрия.
В 2018 году японские ученые создали аппарат, автоматизирующий обнаружение одноатомных пленок и сборку из них гетероструктур. За 32 часа аппарат смог собрать структуру, состоящую из 29 чередующихся слоев графена и гексагонального нитрида бора.
Григорий Копиев
Гексакоптер оснащен двумя взлетно-посадочными платформами для квадрокоптеров
Инженеры из Сколтеха разработали гибридный гексакоптер MorphoLander, который выступает в роли передвижного аэродрома для дронов меньшего размера. MorphoLander не только летает, но и может ходить по неровной поверхности при помощи четырех ног. В верхней части корпуса расположены две взлетно-посадочные платформы для микродонов. Дрон может пригодиться для инспекции объектов и поиска пострадавших во время стихийных бедствий, говорится в препринте на arXiv.org. При поддержке Angie — первого российского веб-сервера Дроны отлично подходят для выполнения задач поиска, инспекции и мониторинга, но потребляют много энергии и не могут долго находиться в полете. Одним из способов преодолеть это ограничение стала разработка дронов гибридной конструкции, которые могут не только летать, но и передвигаться по земле, например, с помощью колес или ног. Несмотря на то, что такой подход позволяет продлить время работы за счет менее энергозатратного способа передвижения по поверхности, продолжительность полета гибрида и его эффективность часто снижается из-за дополнительного веса. Инженеры под руководством Дмитрия Тетерюкова (Dzmitry Tsetserukou) из Сколтеха предложили использовать громоздкий дрон в качестве носителя для дронов поменьше. Тогда большой дрон выступает в роли передвижного «улья», который в нужный момент выпускает рой маленьких дронов, способных более эффективно выполнить задачу на большой территории за счет совместной работы. Разработанный прототип под названием MorphoLander представляет собой гексакоптер с четырьмя ногами, каждая из которых имеет три степени свободы. С их помощью дрон может передвигаться по неровной поверхности. Масса гибрида немного больше 10 килограмм. Встроенного аккумулятора хватает на 12 минут полета. Сверху на корпусе закреплены две посадочные платформы диаметром 20 сантиметров, на которые могут садиться микродроны. Чтобы микродронам (инженеры использовали Crazyflie 2.1 массой 27 грамм) было проще садиться на MorphoLander, материнский дрон с помощью алгоритма стабилизации старается удерживать горизонтальное положение платформ, подстраивая высоту ног под неровности поверхности. Посадка микродронов происходит под управлением алгоритма машинного обучения, его обучение с подкреплением проходило в симуляторе на платформе игрового движка Unity, который позволяет имитировать физику, с использованием пакета машинного обучения Unity ML Agents. Обученный алгоритм посадки затем испытали в трех сценариях с участием реальных дронов. В первом два микродрона должны были взлетать с расстояния полутора метров от MorphoLander и затем садиться на его платформы. Среднее значение отклонения от центра платформы в этом сценарии составило всего около 5,5 миллиметра. Во втором сценарии микродроны должны были садиться на материнский дрон, стоящий на неровной поверхности. В этом случае ошибка возросла и составила 25 миллиметров. Третий сценарий имитировал реальное применение: микродроны взлетали с платформ, в то время как MorphoLander отходил от места взлета на некоторое расстояние, после чего микродроны должны были сесть обратно. Среднее значение отклонения от центра 20-сантиметровой платформы составило 35 миллиметров. В будущем инженеры планируют увеличить точность и устойчивость алгоритма управления микродронами за счет контроля тяги отдельных винтов. https://www.youtube.com/watch?v=fV8_Ejy81s8&t=1s Совместная работа помогает роботам справляться с более трудными задачами. К примеру японские инженеры разработали систему из работающих в паре дрона и наземного робота. Они соединены друг с другом тросом, что позволяет наземного дрону взбираться на более крутые подъемы. Для этого дрон закрепляет трос на вершине, после чего наземный робот натягивает его с помощью лебедки и поднимается наверх.