Még javában a kutatás és fejlesztés szakaszában tartanak bizonyos szüretelő, betakarító mezőgazdasági robotok, de máris egy új, szintén kezdeti alkalmazási fázisban lévő technológia, a mesterséges intelligencia bevonásával igyekeznek folytatni a szakemberek a megkezdett munkát.
Az AI „álláspontja"
Van olyan dolog, amit a ChatGPT nyílt AI-platformja nem tud kezelni? A válasz egyelőre nem világos, azonban az új mesterségesintelligencia-fejlesztések nemrégiben arra ösztönözték a hollandiai Delft Műszaki Egyetem (TU Delft) és a svájci EPFL Műszaki Egyetem kutatóit, hogy egy kicsit mélyebbre ássanak. Például: a ChatGPT is tud robotot tervezni? És vajon előrébb viszi-e a tervezési folyamatokat, vagy vannak kockázatok? A kutatók eredményeiket a Nature Machine Intelligence című szaklapban tették közzé.
_fill_540x300_0.jpg)
Melyek a jövő legnagyobb kihívásai az emberiség számára?
Ez volt az első kérdés, amelyet Cosimo Della Santina egyetemi docens és Francesco Stella doktorandusz a TU Delftről, valamint Josie Hughes az EPFL-ből feltettek a ChatGPT-nek.
Azt akarták, hogy a ChatGPT ne csak egy robotot tervezzen, hanem olyan robotot, amely valóban hasznos. Végül napjaink egyik reális kérdését, az élelmiszer-ellátást választották kihívásként, és a ChatGPT-vel való beszélgetés során jött az ötlet, hogy egy paradicsomszüretelő robotot kellene létrehozniuk.
Hasznos javaslatok
A kutatók követték a ChatGPT összes, tervezéssel kapcsolatos döntését, ami nagyon hasznosnak és értékesnek bizonyult a koncepcionális fázisban. A ChatGPT kiterjesztette a tudását más szakterületekre is, például megtanította a kutatókat arra, hogy melyik termény betakarítását lenne gazdaságilag (költség és hatékonyság szempontjából) a legcélszerűbb automatizálni.
De a ChatGPT a megvalósítási fázisban is olyan hasznos és meglepő javaslatokkal állt elő, mint például hogy a megfogó szerkezetet (robotkezet) szilikonból vagy gumiból készítsék el, nehogy megsérüljön a paradicsom, vagy például hogy a robot meghajtásához a Dynamixel motor a legjobb.
Az ember és a mesterséges intelligencia közötti partnerség eredménye egy olyan robotkar, amely képes paradicsomot betakarítani.
A ChatGPT mint kutató
A kutatók pozitívnak és építő jellegűnek találták a közös tervezési folyamatot. Ellenben azt tapasztalták, hogy a mérnöki szerepünk eltolódott a technikai feladatok elvégzése felé.
A kutatók az emberek és a nagy nyelvi modellek (Large Language Models, LLM) közötti együttműködés különböző fokozatait is vizsgálták, amelyek közül az egyik a ChatGPT. A legszélsőségesebb forgatókönyv szerint a mesterséges intelligencia minden inputot megad a robot tervezéséhez, az ember pedig vakon követi azt. Ebben az esetben az LLM kutatóként és mérnökként, az ember pedig menedzserként jár el, aki a tervezési célok meghatározásáért felelős.
Az ember és a mesterséges intelligencia közötti partnerség eredménye egy olyan robotkar, amely képes paradicsomot betakarítani – illusztráció: Shutterstock
A félretájékoztatás kockázata
Ilyen szélsőséges forgatókönyv a mai LLM-ekkel még nem lehetséges. A másik kérdés pedig az, hogy kívánatos-e.
Valójában az LLM kimenete félrevezető lehet, ha nincs ellenőrizve vagy validálva. Az AI-robotokat úgy tervezték, hogy a legvalószínűbb választ generálják egy kérdésre, így fennáll a félretájékoztatás és az elfogultság kockázata a robotok esetében. Az LLM-ekkel való munka más fontos kérdéseket is felvet, mint például a plágium, a nyomon követhetőség és a szellemi tulajdon.
Della Santina, Stella és Hughes továbbra is használni fogják a paradicsomszüretelő robotot a robotikával kapcsolatos kutatásaik során. Az LLM-ek tanulmányozását is folytatják, hogy új robotokat tervezzenek. Konkrétan a mesterséges intelligencia autonómiáját vizsgálják a saját robottest megtervezésében.
Az agrárrobotok fejlesztésének jövője szempontjából nyitott kérdés, hogy az LLM-ek hogyan fordíthatók a robotfejlesztők segítésére anélkül, hogy korlátoznák a kreativitást és az innovációt, amelyre a robotikának szüksége van ahhoz, hogy megfeleljen a 21. század kihívásainak.
Forrás: www.greenhousegrower.com
