Jak srovnávat roboty, kteří se mají pohybovat pružně, bezpečně a energeticky úsporně v proměnlivém prostředí? Odpověď na tuto otázku přináší mezinárodní studie A Benchmarking Framework for Embodied Neuromorphic Agents publikovaná v prestižním časopise Nature Machine Intelligence.
Autoři z vědeckých institucí Česka, Itálie, Dánska, Švýcarska, Velké Británie, USA, Pákistánu a Singapuru v ní představují nový rámec pro hodnocení robotických systémů, které propojují neuromorfní výpočty inspirované fungováním nervové soustavy s fyzickým tělem robota a jeho interakcí s okolím. První autorkou studie je dr. Giulia D’Angelo, spoluautorem pak doc. Matěj Hoffmann, oba působí na katedře kybernetiky Fakulty elektrotechnické ČVUT v Praze.
Pozornost výzkumníků se obrací k vtělené inteligenci
Vývoj robotů, kteří mají fungovat mimo laboratorní podmínky, dnes naráží na zásadní problém: nestačí, aby robot úlohu jen splnil. Musí ji zvládnout rychle, spolehlivě, s nízkou spotřebou energie a zároveň bezpečně v kontaktu s okolím. Právě proto se stále více pozornosti obrací k takzvané vtělené inteligenci, tedy přístupu, v němž inteligentní chování nevzniká pouze ve „výpočetním mozku“, ale ze souhry řízení, těla a prostředí.
„Dnešní robotické systémy už nemůžeme hodnotit jen podle toho, jestli dosáhnou cíle. Potřebujeme sledovat také to, jak rychle reagují, jak efektivně využívají energii, jak se přizpůsobují změnám prostředí a nakolik dokážou využít samotné vlastnosti svého těla. Ukazujeme, že kombinace neuromorfních výpočtů a měkké robotiky nabízí přirozené řešení těchto výzev. Právě na to se zaměřuje námi navržený hodnoticí rámec,“ říká dr. Giulia D’Angelo z FEL ČVUT.
Autoři studie navrhují rámec, který kombinuje klasické ukazatele robotiky s metrikami lépe vystihujícími chování systémů inspirovaných biologií. Nejde tedy jen o úspěšnost splnění úkolu, ale také o reakční dobu, spotřebu energie, schopnost adaptace, komplexitu systému nebo dopad na okolní prostředí.
Součástí návrhu je i sada modelových úloh, na nichž lze tyto systémy porovnávat v reálnějších scénářích. Patří mezi ně například pohyb mezi statickými a dynamickými překážkami, průchod různými typy terénu, přizpůsobení řízení při změně mechanických vlastností robota nebo manipulace s pevnými i deformovatelnými objekty.
„Smyslem je nabídnout výzkumné komunitě společný, otevřený a reprodukovatelný základ, na němž bude možné férově porovnávat různé přístupy k řízení robotů v podmínkách, které se více blíží skutečnému světu,“ doplňuje dr. Giulia D’Angelo.
Studie propojuje dvě klíčové oblasti současné robotiky: neuromorfní výpočty a měkkou robotiku. Neuromorfní systémy napodobují fungování nervové soustavy a umožňují rychlé a úsporné zpracování informací.
Měkká robotika („soft robotics“) naopak pracuje s poddajnými materiály, jako je silikon, místo tradičních tuhých konstrukcí z kovu a plastů. Takové roboty často nemají klasické klouby a mohou mít prakticky nekonečný počet stupňů volnosti – podobně jako chapadla chobotnice. Právě biologická inspirace umožňuje lepší přizpůsobení prostředí a bezpečnější interakci s člověkem. Mezi průkopníky tohoto směru patří i spoluautorka studie Cecilia Laschi, která vedla známý projekt robotické chobotnice.
Právě spojení neuromorfních výpočtů a měkké robotiky podle autorů otevírá cestu k robotům, kteří budou vhodnější pro práci v dynamickém, nepředvídatelném nebo pro člověka nebezpečném prostředí.
„Na této práci je cenné i to, že ukazuje potřebu hodnotit robotické systémy jako celek. Inteligence nevzniká jen v řídicí architektuře, ale v neustálé souhře mezi výpočtem, tělem a prostředím. To je oblast, které se na FEL dlouhodobě věnujeme,“ říká spoluautor studie doc. Matěj Hoffmann, vedoucí skupiny humanoidní robotiky na katedře kybernetiky FEL ČVUT.
Publikace dále potvrzuje vědecký profil Dr. Giulie D’Angelo, která na FEL ČVUT rozvíjí výzkum na pomezí neurověd, umělé inteligence a robotiky. Jako odborná asistentka vede laboratoř Neuro-inspired Perception and Cognition Lab, zaměřenou na využití event-based vision a neuromorfních výpočtů pro energeticky efektivní systémy aktivního vidění v reálném čase.
FEL ČVUT její práci již dříve vyzdvihla v souvislosti s mezinárodním oceněním Le Tecnovisionarie® 2025 a 2025 Nature Communications Editors’ Highlights; obojí získala za svůj výzkum i jeho širší společenský dopad.
Nová studie zapadá do širšího výzkumného směru na FEL ČVUT, který propojuje biologickou inspiraci, neuromorfní výpočty a robotické systémy schopné adaptivního chování v reálném čase.
Studie A Benchmarking Framework for Embodied Neuromorphic Agents vznikla v mezinárodní spolupráci výzkumníků z několika evropských i mimoevropských institucí včetně University of Cambridge či ETH Curych. Za FEL ČVUT se na ní podíleli dr. Giulia D’Angelo a doc. Matěj Hoffmann z katedry kybernetiky. Text navrhuje otevřený rámec pro hodnocení robotických systémů, které propojují neuromorfní řízení, fyzické tělo robota a jeho interakci s prostředím.