Een robot en RL met een missie

Mon Dec 23 2024

12 23

Een robot en RL met een missie

27/05/2024

Door Ad Spijkers

Een robot en reinforcement learning creëerden een schokabsorberende vorm die geen mens ooit zou kunnen creëren.


     

In een laboratorium aan Boston University laat een robotarm kleine, kunststof voorwerpen in een doos vallen. Die doos is op de grond geplaatst om de deeltjes op te vangen als ze vallen. Eén voor één vullen deze kleine structuren – vederlichte, cilindrische stukjes, niet groter dan 2,5 cm hoog – de doos. Sommige zijn rood, andere blauw, paars, groen of zwart.

Arabisch paard

Elk object is het resultaat van een experiment in robotautonomie. Al lerend zoekt de robot uit zichzelf naar een object met de meest efficiënte energie-absorberende vorm die ooit heeft bestaan, en probeert dit ook te maken.

Om dit te doen, creëert de robot met een 3D-printer een kleine plastic structuur en registreert de vorm en grootte ervan. Vervolgens verplaatst hij deze naar een plat metalen oppervlak. Daar verplettert hij de deeltjes met een druk die overeenkomt met die van een volwassen Arabisch paard dat op een kwartje staat. De robot meet vervolgens hoeveel energie de structuur absorbeert, hoe de vorm verandert nadat deze is gecomprimeerd. Daarbij legt hij elk detail vast in een grote database. Vervolgens laat de robot het verpletterde voorwerp in de doos vallen en veegt het de metalen plaat schoon. Dan is de robot klaar om weer te printen en het volgende stuk te testen.

Dit nieuwe object zal een klein beetje anders zijn dan zijn voorganger. Het ontwerp en de afmetingen zullen worden aangepast door het computeralgoritme van de robot. Dat is gebaseerd op alle experimenten uit het verleden, de basis van wat Bayesiaanse optimalisatie wordt genoemd. Experiment na experiment worden de 3D-structuren beter in het absorberen van de impact als ze verpletterd worden.

Mama beer

De robot is genaamd Mama Bear, een afkorting van de lange volledige titel: Mechanics of Additively Manufactured Architectures Bayesian Experimental Autonomous Researcher. De robot is geëvolueerd sinds hij in 2018 voor het eerst in het laboratorium werd geconceptualiseerd. In 2021 ging de machine op de schop. Dit in het kader van zoektocht naar een vorm die energie absorbeert, een eigenschap die bekend staat als de mechanische energie-absorptie-efficiëntie. De huidige versie draait al meer dan drie jaar onafgebroken en vult tientallen dozen met meer dan 25.000 3D-geprinte structuren.

Waarom zijn zoveel vormen nodig? Er zijn talloze toepassingen voor iets dat efficiënt energie kan absorberen. Denk bijvoorbeeld aan demping voor delicate elektronica die over de hele wereld wordt verzonden of voor kniebeschermers en polsbeschermers voor atleten. Potentiële gebruikers zouden uit deze gegevensbibliotheek kunnen putten om bijvoorbeeld betere autobumpers of verpakkingsapparatuur te maken.

Voor een ideale werking moeten structuren het perfecte evenwicht vinden. Ze mogen niet zo sterk zijn dat ze schade veroorzaken aan datgene wat ze moeten beschermen, maar ze moeten wel sterk genoeg zijn om een impact te absorberen. Vóór Mama Bear was de beste structuur die iemand ooit heeft waargenomen volgens de onderzoekers ongeveer 71% efficiënt in het absorberen van energie. Begin vorig jaar zagen ze hoe de robot in hun laboratorium een efficiëntie van 75% bereikte, waarmee het bekende record werd verbroken. En dat terwijl, ze niet wisten of er een recordbrekende vorm zou komen toen ze begonnen. Maar langzaam maar zeker ging de efficiency steeds verder omhoog en kwam de doorbraak.

De evolutie

De recordbrekende structuur lijkt op niets wat de onderzoekers hadden verwacht. Het heeft vier punten in de vorm van dunne bloemblaadjes en is groter en smaller dan de vroege ontwerpen. Dankzij de grote hoeveelheid mechanische data hebben de onderzoekers veel geleerd over ontwerpen in het algemeen. Om de meest efficiënte vorm te vinden, ontwierp en verpletterde de robot meer dan 25.000 verschillende structuren, waarbij hij steeds opnieuw experimenteerde.

De uitgebreide data wordt al voor het eerst in de praktijk toegepast.Ze helpen bij het ontwerpen van nieuwe helmvullingen voor soldaten van het Amerikaanse leger. Die ondergingen onlangs veldtesten om ervoor te zorgen dat helmen met de vulling, waarvoor patent is aangevraagd, comfortabel zijn en voldoende bescherming bieden. De 3D-structuur die voor de vulling wordt gebruikt, verschilt van die van het recordbrekende stuk: met een zachter midden en een korter postuur voor meer comfort.

Foto: Boston University