TEDGlobal>Geneva
Auke Ijspeert: A robot that runs and swims like a salamander
Auke Iljspeert: A robot, ami fut és úszik, mint egy szalamandra
Filmed:
Readability: 4.8
2,016,271 views
Auke Iljspeert biorobotokat tervez valódi állatok modellezése alapján, melyek képesek komplex terep kezelésére, és olyanok, mintha egy sci-fi regény lapjairól léptek volna elő. Ezeknek a robotoknak a megteremtése jobb robotokhoz vezet, melyek terepmunkák, szolgáltatások, keresés és mentés területén használhatók majd. Ám ezek a robotok nem csak imitálják a természetet, hanem segítenek jobban megérteni saját biológiánkat, felfedve a gerincvelő eddig ismeretlen titkait.
Auke Ijspeert - Roboticist
Auke Ijspeert works at the intersection of robotics, biology and computational neuroscience. Full bio
Auke Ijspeert works at the intersection of robotics, biology and computational neuroscience. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
This is Pleurobot.
0
760
1840
Ez itt a Pleurobot.
00:15
Pleurobot is a robot that we designed
to closely mimic a salamander species
to closely mimic a salamander species
1
3400
3616
A Pleurobot egy robot,
melyet egy szalamandrafajta,
melyet egy szalamandrafajta,
a Pleurodeles waltl
élethű imitálására terveztünk.
élethű imitálására terveztünk.
00:19
called Pleurodeles waltl.
2
7040
1400
00:21
Pleurobot can walk, as you can see here,
3
9240
2256
A Pleurobot tud sétálni,
amint itt látható,
amint itt látható,
00:23
and as you'll see later, it can also swim.
4
11520
2040
és ahogy később látni fogják, úszni is.
00:26
So you might ask,
why did we design this robot?
why did we design this robot?
5
14280
2191
Megkérdezhetik,
miért terveztük ezt a robotot?
miért terveztük ezt a robotot?
00:28
And in fact, this robot has been designed
as a scientific tool for neuroscience.
as a scientific tool for neuroscience.
6
16960
3762
Nos, az idegtudomány számára,
tudományos eszköznek szántuk.
tudományos eszköznek szántuk.
00:33
Indeed, we designed it
together with neurobiologists
together with neurobiologists
7
21400
2496
Neurobiológusokkal együtt terveztük,
hogy megértsük,
miként mozognak az állatok,
miként mozognak az állatok,
00:35
to understand how animals move,
8
23920
1896
00:37
and especially how the spinal cord
controls locomotion.
controls locomotion.
9
25840
2760
és különösen, hogy a gerincvelő
miként irányítja e mozgást.
miként irányítja e mozgást.
Minél többet dolgozom
a biorobotika területén,
a biorobotika területén,
00:41
But the more I work in biorobotics,
10
29560
1696
00:43
the more I'm really impressed
by animal locomotion.
by animal locomotion.
11
31280
2381
annál inkább lenyűgöz az állatok mozgása.
00:45
If you think of a dolphin swimming
or a cat running or jumping around,
or a cat running or jumping around,
12
33920
4296
Gondoljunk csak egy úszó delfinre,
egy futó, ugráló macskára,
egy futó, ugráló macskára,
00:50
or even us as humans,
13
38240
1576
vagy egy kocogó,
00:51
when you go jogging or play tennis,
14
39840
1816
vagy teniszező emberre -
valamennyien bámulatos dolgokat tesznek.
00:53
we do amazing things.
15
41680
1240
00:55
And in fact, our nervous system solves
a very, very complex control problem.
a very, very complex control problem.
16
43880
4136
Az idegrendszer egy igen-igen
komplex problémát old meg:
komplex problémát old meg:
01:00
It has to coordinate
more or less 200 muscles perfectly,
more or less 200 muscles perfectly,
17
48040
3096
tökéletesen összehangolja
mintegy 200 izom mozgását,
mintegy 200 izom mozgását,
01:03
because if the coordination is bad,
we fall over or we do bad locomotion.
we fall over or we do bad locomotion.
18
51160
3680
Ha ugyanis a koordináció rossz,
akkor elesünk, vagy helytelenül mozgunk.
akkor elesünk, vagy helytelenül mozgunk.
01:07
And my goal is to understand
how this works.
how this works.
19
55560
2720
A célom megérteni, hogy ez miként működik.
01:11
There are four main components
behind animal locomotion.
behind animal locomotion.
20
59160
2840
Az állatok mozgása mögött
négy fő komponens áll.
négy fő komponens áll.
01:14
The first component is just the body,
21
62800
1936
Az első komponens egyszerűen a test.
01:16
and in fact we should never underestimate
22
64760
1976
Sosem szabad alábecsülni,
01:18
to what extent the biomechanics
already simplify locomotion in animals.
already simplify locomotion in animals.
23
66760
3480
hogy a biomechanika mennyire
leegyszerűsíti a mozgást az állatoknál.
leegyszerűsíti a mozgást az állatoknál.
01:22
Then you have the spinal cord,
24
70920
1456
Aztán következik a gerincvelő,
01:24
and in the spinal cord you find reflexes,
25
72400
1976
melyben a reflexek találhatók.
01:26
multiple reflexes that create
a sensorimotor coordination loop
a sensorimotor coordination loop
26
74400
3456
Többféle reflex van, melyek szenzomotoros
koordinációs hurkot alkotnak
koordinációs hurkot alkotnak
01:29
between neural activity in the spinal cord
and mechanical activity.
and mechanical activity.
27
77880
3480
a gerincvelői idegi aktivitása
és a mechanikus tevékenység között.
és a mechanikus tevékenység között.
01:34
A third component
are central pattern generators.
are central pattern generators.
28
82000
2976
A harmadik komponenst
a központi mintagenerátorok jelentik.
a központi mintagenerátorok jelentik.
01:37
These are very interesting circuits
in the spinal cord of vertebrate animals
in the spinal cord of vertebrate animals
29
85000
3896
Ezek a gerincesek gerincvelőjében lévő,
nagyon érdekes áramkörök,
nagyon érdekes áramkörök,
01:40
that can generate, by themselves,
30
88920
1616
melyek képesek önállóan,
01:42
very coordinated
rhythmic patterns of activity
rhythmic patterns of activity
31
90560
2736
rendkívül összehangolt,
ritmikus mozgásmintákat létrehozni,
ritmikus mozgásmintákat létrehozni,
01:45
while receiving
only very simple input signals.
only very simple input signals.
32
93320
2376
rendkívül egyszerű bemeneti jelek alapján.
01:47
And these input signals
33
95720
1216
Ezek a bemeneti jelek
01:48
coming from descending modulation
from higher parts of the brain,
from higher parts of the brain,
34
96960
3056
az alászálló idegpályán érkeznek
az agy felsőbb részeiből -
az agy felsőbb részeiből -
01:52
like the motor cortex,
the cerebellum, the basal ganglia,
the cerebellum, the basal ganglia,
35
100040
2696
a motoros kéregből,,
kisagyból, agyalapi idegsejtekből -
kisagyból, agyalapi idegsejtekből -
01:54
will all modulate activity
of the spinal cord
of the spinal cord
36
102760
2136
melyek mind szabályozzák
a gerincvelő tevékenységét,
a gerincvelő tevékenységét,
01:56
while we do locomotion.
37
104920
1456
miközben mozgást végzünk.
01:58
But what's interesting is to what extent
just a low-level component,
just a low-level component,
38
106400
3216
Igen érdekes, hogy egy olyan
alacsony szintű komponens,
alacsony szintű komponens,
02:01
the spinal cord, together with the body,
39
109640
1936
mint a gerincvelő, a testtel együtt,
02:03
already solve a big part
of the locomotion problem.
of the locomotion problem.
40
111600
2456
milyen mértékben képes
megoldani a mozgás problémáját.
megoldani a mozgás problémáját.
02:06
You probably know it by the fact
that you can cut the head off a chicken,
that you can cut the head off a chicken,
41
114080
3422
Valószínűleg ismerik azt a tényt,
hogyha a csirke fejét levágják,
hogyha a csirke fejét levágják,
02:09
it can still run for a while,
42
117532
1381
még képes futni egy darabig,
02:10
showing that just the lower part,
spinal cord and body,
spinal cord and body,
43
118937
2539
bizonyítva, hogy az alsó rész,
a gerincvelő és a test
a gerincvelő és a test
02:13
already solve a big part of locomotion.
44
121500
1873
végzi a mozgás nagy részét.
02:15
Now, understanding how this works
is very complex,
is very complex,
45
123397
2459
Most már látjuk, hogy ez
igen bonyolult működésmód,
igen bonyolult működésmód,
02:17
because first of all,
46
125880
1296
mert mindenekelőtt
02:19
recording activity in the spinal cord
is very difficult.
is very difficult.
47
127200
2620
igen nehéz a mozgás
követése a gerincvelőben.
követése a gerincvelőben.
02:21
It's much easier to implant electrodes
in the motor cortex
in the motor cortex
48
129844
2772
Sokkal egyszerűbb a motoros
kéregbe elektródákat beültetni,
kéregbe elektródákat beültetni,
02:24
than in the spinal cord,
because it's protected by the vertebrae.
because it's protected by the vertebrae.
49
132640
3056
mint a gerinccsigolya
által védett gerincvelőbe.
által védett gerincvelőbe.
02:27
Especially in humans, very hard to do.
50
135720
1816
Különösen embereknél nagyon nehéz.
02:29
A second difficulty is that locomotion
is really due to a very complex
is really due to a very complex
51
137560
3776
A második nehézség,
hogy a mozgás a négy összetevő
hogy a mozgás a négy összetevő
02:33
and very dynamic interaction
between these four components.
between these four components.
52
141360
3056
igen bonyolult és dinamikus
kölcsönhatásának az eredménye.
kölcsönhatásának az eredménye.
02:36
So it's very hard to find out
what's the role of each over time.
what's the role of each over time.
53
144440
3240
Igen nehéz kideríteni, hogy melyiknek,
mikor, mi a szerepe a folyamatban.
mikor, mi a szerepe a folyamatban.
02:40
This is where biorobots like Pleurobot
and mathematical models
and mathematical models
54
148880
3736
Ez az, amiben a biorobotok, mint a
Pleurobot és a matematikai modellek
Pleurobot és a matematikai modellek
02:44
can really help.
55
152640
1200
igazán segíteni tudnak.
02:47
So what's biorobotics?
56
155480
1256
Mi a biorobotika tehát?
02:48
Biorobotics is a very active field
of research in robotics
of research in robotics
57
156760
2736
A biorobotika egy igen aktív
robotikai kutatási terület,
robotikai kutatási terület,
02:51
where people want to
take inspiration from animals
take inspiration from animals
58
159520
2456
ahol az emberek az állatoktól
merítenek ötleteket
merítenek ötleteket
02:54
to make robots to go outdoors,
59
162000
2456
kültéri robotok,,
02:56
like service robots
or search and rescue robots
or search and rescue robots
60
164480
2656
mint például szervizrobotok,
kutató- és mentőrobotok,
kutató- és mentőrobotok,
02:59
or field robots.
61
167160
1200
vagy terepi robotok építéséhez.
03:00
And the big goal here
is to take inspiration from animals
is to take inspiration from animals
62
168880
2696
A fő cél, hogy ötleteket
szerezzünk az állatoktól,
szerezzünk az állatoktól,
03:03
to make robots that can handle
complex terrain --
complex terrain --
63
171600
2336
hogy a komplex terepre
- lépcsők, hegyek, erdők -
- lépcsők, hegyek, erdők -
03:05
stairs, mountains, forests,
64
173960
1616
alkalmas robotokat alkossunk.
03:07
places where robots
still have difficulties
still have difficulties
65
175600
2016
Ezeken a helyeken a robotok
még nehézségekkel küzdenek,
még nehézségekkel küzdenek,
03:09
and where animals
can do a much better job.
can do a much better job.
66
177640
2056
és az állatok jobban boldogulnak.
03:11
The robot can be a wonderful
scientific tool as well.
scientific tool as well.
67
179720
2496
A robot egy csodálatos
tudományos eszköz is lehet.
tudományos eszköz is lehet.
03:14
There are some very nice projects
where robots are used,
where robots are used,
68
182240
2620
Van néhány remek projekt,
ahol robotokat használnak:
ahol robotokat használnak:
03:16
like a scientific tool for neuroscience,
for biomechanics or for hydrodynamics.
for biomechanics or for hydrodynamics.
69
184884
3972
tudományos eszközökként az idegtudomány,
biomechanika vagy hidrodinamika területén.
biomechanika vagy hidrodinamika területén.
03:20
And this is exactly
the purpose of Pleurobot.
the purpose of Pleurobot.
70
188880
2120
A Pleurobot célja is pontosan ez.
03:23
So what we do in my lab
is to collaborate with neurobiologists
is to collaborate with neurobiologists
71
191600
2936
A laboratóriumomban
neurobiológusokkal működünk együtt.
neurobiológusokkal működünk együtt.
03:26
like Jean-Marie Cabelguen,
a neurobiologist in Bordeaux in France,
a neurobiologist in Bordeaux in France,
72
194560
3216
Például Jean-Marie Cabelguen
Bordeaux-i kutatóval közösen
Bordeaux-i kutatóval közösen
03:29
and we want to make spinal cord models
and validate them on robots.
and validate them on robots.
73
197800
4040
gerincvelő modelleket készítünk,
és robotokon teszteljük őket.
és robotokon teszteljük őket.
03:34
And here we want to start simple.
74
202480
1616
Egyszerű lépésekkel kezdjük.
03:36
So it's good to start with simple animals
75
204120
1976
Jó dolog egyszerű állatokkal kezdeni
03:38
like lampreys, which are
very primitive fish,
very primitive fish,
76
206120
2256
mint az ingola, ami egy primitív halfajta,
03:40
and then gradually
go toward more complex locomotion,
go toward more complex locomotion,
77
208400
2496
aztán lépésenként haladni
az összetettebb mozgások felé,
az összetettebb mozgások felé,
03:42
like in salamanders,
78
210920
1256
amilyen a szalamandráké,
03:44
but also in cats and in humans,
79
212200
1496
vagy a macskáké, embereké,
03:45
in mammals.
80
213720
1200
az emlősöké.
03:47
And here, a robot becomes
an interesting tool
an interesting tool
81
215880
2376
Ilyenkor a robot egy érdekes
eszközzé válik,
eszközzé válik,
03:50
to validate our models.
82
218280
1936
mely a modelljeinket validálja.
03:52
And in fact, for me, Pleurobot
is a kind of dream becoming true.
is a kind of dream becoming true.
83
220240
3016
Nekem valójában a Pleurobot
egy álom megvalósulása.
egy álom megvalósulása.
03:55
Like, more or less 20 years ago
I was already working on a computer
I was already working on a computer
84
223280
3256
Körülbelül 20 éve már készítettem
számítógépes szimulációt
számítógépes szimulációt
03:58
making simulations of lamprey
and salamander locomotion
and salamander locomotion
85
226560
2656
ingolák és szalamandrák mozgásáról
04:01
during my PhD.
86
229240
1536
a doktori dolgozatom keretében.
04:02
But I always knew that my simulations
were just approximations.
were just approximations.
87
230800
3376
Ám mindig tudtam, hogy a szimulációim
csak közelítések.
csak közelítések.
04:06
Like, simulating the physics in water
or with mud or with complex ground,
or with mud or with complex ground,
88
234200
3976
Például a víz, sár vagy
bonyolult terep tulajdonságait
bonyolult terep tulajdonságait
04:10
it's very hard to simulate that
properly on a computer.
properly on a computer.
89
238200
2656
nagyon nehéz megfelelően
szimulálni számítógépen.
szimulálni számítógépen.
04:12
Why not have a real robot
and real physics?
and real physics?
90
240880
2040
Miért ne lenne igazi
robot igazi feltételekkel?
robot igazi feltételekkel?
04:15
So among all these animals,
one of my favorites is the salamander.
one of my favorites is the salamander.
91
243600
3136
Ezek közül az állatok közül
az egyik kedvencem a szalamandra.
az egyik kedvencem a szalamandra.
04:18
You might ask why,
and it's because as an amphibian,
and it's because as an amphibian,
92
246760
3456
Hogy miért? Azért, mert kétéltű.
04:22
it's a really key animal
from an evolutionary point of view.
from an evolutionary point of view.
93
250240
2856
Evolúciós szempontból
igazán kulcsfontosságú állat.
igazán kulcsfontosságú állat.
04:25
It makes a wonderful link
between swimming,
between swimming,
94
253120
2056
Csodálatos kapcsot teremt az úszás,
amely halaknál és angolnáknál fordul elő,
04:27
as you find it in eels or fish,
95
255200
1896
04:29
and quadruped locomotion,
as you see in mammals, in cats and humans.
as you see in mammals, in cats and humans.
96
257120
4120
és a négylábúak - mint az emlősök,
a macskák és az emberek - mozgása között.
a macskák és az emberek - mozgása között.
04:34
And in fact, the modern salamander
97
262160
1656
Valójában a mai szalamandra
04:35
is very close to the first
terrestrial vertebrate,
terrestrial vertebrate,
98
263840
2376
igen közel van az első
szárazföldi gerincesekhez,
szárazföldi gerincesekhez,
04:38
so it's almost a living fossil,
99
266240
1536
így majdnem egy élő kövület,
04:39
which gives us access to our ancestor,
100
267800
1936
ami kapcsolatot teremt az ősünkkel,
04:41
the ancestor to all terrestrial tetrapods.
101
269760
2920
és egyben az összes négylábú,
szárazföldi élőlény ősével.
szárazföldi élőlény ősével.
Tehát a szalamandra ún. "anguilliform"
04:45
So the salamander swims
102
273240
1376
04:46
by doing what's called
an anguilliform swimming gait,
an anguilliform swimming gait,
103
274640
2496
testtartásban úszik,
04:49
so they propagate a nice traveling wave
of muscle activity from head to tail.
of muscle activity from head to tail.
104
277160
3640
azaz hullámzó izommozgást
hoz létre a fejétől a farkáig.
hoz létre a fejétől a farkáig.
04:53
And if you place
the salamander on the ground,
the salamander on the ground,
105
281440
2176
Ha egy szalamandrát a földre helyezünk,
04:55
it switches to what's called
a walking trot gait.
a walking trot gait.
106
283640
2336
sétáló-ügető testtartásra vált.
04:58
In this case, you have nice
periodic activation of the limbs
periodic activation of the limbs
107
286000
2863
Ebben az esetben a végtagok
periodikusan aktiválódnak,
periodikusan aktiválódnak,
05:00
which are very nicely coordinated
108
288887
1609
s e mozgás remekül összehangolt
05:02
with this standing wave
undulation of the body,
undulation of the body,
109
290520
2656
a test álló hullámzásával,
05:05
and that's exactly the gait
that you are seeing here on Pleurobot.
that you are seeing here on Pleurobot.
110
293200
3656
és pontosan ezt a testtartást
látják most a Pleuroboton.
látják most a Pleuroboton.
05:08
Now, one thing which is very surprising
and fascinating in fact
and fascinating in fact
111
296880
2976
Nagyon meglepő és lenyűgöző a tény,
05:11
is the fact that all this can be generated
just by the spinal cord and the body.
just by the spinal cord and the body.
112
299880
4136
hogy mindezt kizárólag a gerincvelő
és a test hozza létre.
és a test hozza létre.
Tehát ha egy agy nélküli,
05:16
So if you take
a decerebrated salamander --
a decerebrated salamander --
113
304040
2000
- nem valami szép, de a fejétől
megfosztott szalamandra -
megfosztott szalamandra -
05:18
it's not so nice
but you remove the head --
but you remove the head --
114
306064
2016
05:20
and if you electrically
stimulate the spinal cord,
stimulate the spinal cord,
115
308104
2672
gerincvelőjét elektromosan ingereljük,
05:22
at low level of stimulation
this will induce a walking-like gait.
this will induce a walking-like gait.
116
310800
3256
az alacsony szintű inger
sétáló járást indukál.
sétáló járást indukál.
05:26
If you stimulate a bit more,
the gait accelerates.
the gait accelerates.
117
314080
2456
Az inger fokozásával a járás gyorsul,
05:28
And at some point, there's a threshold,
118
316560
1896
és van egy pont, egy küszöbérték,
05:30
and automatically,
the animal switches to swimming.
the animal switches to swimming.
119
318480
2536
ahol az állat automatikusan úszásra vált.
05:33
This is amazing.
120
321040
1376
Ez lenyűgöző.
05:34
Just changing the global drive,
121
322440
1496
Pusztán a hajtóerő változtatása -
05:35
as if you are pressing the gas pedal
122
323960
1736
mintha a gázpedált nyomnánk -
05:37
of descending modulation
to your spinal cord,
to your spinal cord,
123
325720
2136
a leszálló idegpályán,
05:39
makes a complete switch
between two very different gaits.
between two very different gaits.
124
327880
3000
teljes váltást idéz elő a két
különböző mozgásforma között.
különböző mozgásforma között.
05:44
And in fact, the same
has been observed in cats.
has been observed in cats.
125
332440
2576
Valójában ugyanezt
figyelték meg macskáknál.
figyelték meg macskáknál.
05:47
If you stimulate the spinal cord of a cat,
126
335040
2016
Ha egy macska gerincvelőjét stimuláljuk,
05:49
you can switch between
walk, trot and gallop.
walk, trot and gallop.
127
337080
2216
váltani tudunk a séta,
ügetés és vágta között.
ügetés és vágta között.
05:51
Or in birds, you can make a bird
switch between walking,
switch between walking,
128
339320
2736
Madaraknál az alacsony ingerrel a séta,
05:54
at a low level of stimulation,
129
342080
1456
erősebb ingerrel pedig
05:55
and flapping its wings
at high-level stimulation.
at high-level stimulation.
130
343560
2816
szárnycsapkodás között válthatunk.
05:58
And this really shows that the spinal cord
131
346400
2016
Ez azt mutatja, hogy a gerincvelő
06:00
is a very sophisticated
locomotion controller.
locomotion controller.
132
348440
2416
egy igen kifinomult mozgásszervi vezérlő.
06:02
So we studied salamander locomotion
in more detail,
in more detail,
133
350880
2456
Miközben a szalamandrák
mozgását részletesebben megfigyeltük,
mozgását részletesebben megfigyeltük,
06:05
and we had in fact access
to a very nice X-ray video machine
to a very nice X-ray video machine
134
353360
3096
lehetőségünk volt egy röntgensugaras
videofelvevőt használni,
videofelvevőt használni,
06:08
from Professor Martin Fischer
in Jena University in Germany.
in Jena University in Germany.
135
356480
3576
Martin Fischer professzor jóvoltából
a német Jena University-ről.
a német Jena University-ről.
06:12
And thanks to that,
you really have an amazing machine
you really have an amazing machine
136
360080
2576
Ennek köszönhetően
bámulatos eszközhöz jutottunk,
bámulatos eszközhöz jutottunk,
06:14
to record all the bone motion
in great detail.
in great detail.
137
362680
2456
hogy igen részletesen rögzítsük
a csontok mozgását.
a csontok mozgását.
06:17
That's what we did.
138
365160
1256
Pontosan ezt tettük.
06:18
So we basically figured out
which bones are important for us
which bones are important for us
139
366440
3176
Kitaláltuk, hogy mely csontok
fontosak számunkra,
fontosak számunkra,
06:21
and collected their motion in 3D.
140
369640
3016
és 3D-ben összegyűjtöttük a mozgásukat.
06:24
And what we did is collect
a whole database of motions,
a whole database of motions,
141
372680
2696
Egy teljes adatbázisnyi
mozgást gyűjtöttünk,
mozgást gyűjtöttünk,
06:27
both on ground and in water,
142
375400
1656
szárazföldön és vízen egyaránt.
06:29
to really collect a whole database
of motor behaviors
of motor behaviors
143
377080
2484
Így létrehoztunk egy adattárat
egy valóságos állat
motoros mozgásformáiról.
motoros mozgásformáiról.
06:31
that a real animal can do.
144
379589
1244
06:32
And then our job as roboticists
was to replicate that in our robot.
was to replicate that in our robot.
145
380858
3150
Robotkutatóként ezeknek
az utánzása volt a feladatunk.
az utánzása volt a feladatunk.
06:36
So we did a whole optimization process
to find out the right structure,
to find out the right structure,
146
384033
3383
Egy teljes optimalizálást végeztünk
hogy megtaláljuk a jó struktúrát.
hogy megtaláljuk a jó struktúrát.
Hova kell tenni, hogy kell
összekötni a motorokat,
összekötni a motorokat,
06:39
where to place the motors,
how to connect them together,
how to connect them together,
147
387440
2656
06:42
to be able to replay
these motions as well as possible.
these motions as well as possible.
148
390120
2880
hogy minél jobban
visszaadjuk a mozgásokat.
visszaadjuk a mozgásokat.
06:45
And this is how Pleurobot came to life.
149
393680
2360
Így kelt életre a Pleurobot.
06:49
So let's look at how close
it is to the real animal.
it is to the real animal.
150
397200
2416
Nézzük, mennyire hasonlít
egy valódi állathoz!
egy valódi állathoz!
06:52
So what you see here
is almost a direct comparison
is almost a direct comparison
151
400960
2496
Itt egy összehasonlítást látunk
06:55
between the walking
of the real animal and the Pleurobot.
of the real animal and the Pleurobot.
152
403480
2696
a valódi állat és a Pleurobot
sétáló mozgása között.
sétáló mozgása között.
06:58
You can see that we have
almost a one-to-one exact replay
almost a one-to-one exact replay
153
406200
2736
Láthatjuk, hogy majdnem
egy az egyben pontos mása
egy az egyben pontos mása
07:00
of the walking gait.
154
408960
1256
a sétáló járásnak.
07:02
If you go backwards and slowly,
you see it even better.
you see it even better.
155
410240
2600
Ha visszafelé és lassan lépkedünk,
még inkább látható.
még inkább látható.
07:07
But even better, we can do swimming.
156
415520
2376
Még jobban látható az úszásnál.
07:09
So for that we have a dry suit
that we put all over the robot --
that we put all over the robot --
157
417920
3016
Ehhez vízhatlan ruhát
tettünk a robot köré,
tettünk a robot köré,
07:12
(Laughter)
158
420960
1096
(Nevetés)
07:14
and then we can go in water
and start replaying the swimming gaits.
and start replaying the swimming gaits.
159
422080
3176
majd vízbe helyeztük,
és visszajátszottuk az úszó mozgást.
és visszajátszottuk az úszó mozgást.
07:17
And here, we were very happy,
because this is difficult to do.
because this is difficult to do.
160
425280
3336
Ekkor nagyon boldogok voltunk,
mert ezt nehéz kivitelezni.
mert ezt nehéz kivitelezni.
07:20
The physics of interaction are complex.
161
428640
2216
A kölcsönhatás fizikája bonyolult.
07:22
Our robot is much bigger
than a small animal,
than a small animal,
162
430880
2416
A robotunk jóval nagyobb,
mint egy kis állat,
mint egy kis állat,
07:25
so we had to do what's called
dynamic scaling of the frequencies
dynamic scaling of the frequencies
163
433320
3056
így ún. dinamikus frekvencialéptetést
használtunk,
használtunk,
07:28
to make sure we had
the same interaction physics.
the same interaction physics.
164
436400
2336
hogy biztosan ugyanazt a hatást érjük el.
07:30
But you see at the end,
we have a very close match,
we have a very close match,
165
438760
2416
Végül látszik, hogy nagy
hasonlóságot értünk el
hasonlóságot értünk el
07:33
and we were very, very happy with this.
166
441200
1880
és nagyon örültünk ennek.
07:35
So let's go to the spinal cord.
167
443480
2216
Tehát nézzük a gerincvelőt.
07:37
So here what we did
with Jean-Marie Cabelguen
with Jean-Marie Cabelguen
168
445720
2296
Itt Jean-Marie Cabelguen-nel
07:40
is model the spinal cord circuits.
169
448040
2240
a gerincvelő idegpályáit modelleztük.
07:43
And what's interesting
is that the salamander
is that the salamander
170
451040
2136
Érdekes, hogy a szalamandra
megőrzött egy nagyon egyszerű áramkört,
07:45
has kept a very primitive circuit,
171
453200
1620
07:46
which is very similar
to the one we find in the lamprey,
to the one we find in the lamprey,
172
454844
2652
amely nagyon hasonló az ingolában,
ebben az a primitív,
angolnaszerű halban találthoz.
angolnaszerű halban találthoz.
07:49
this primitive eel-like fish,
173
457520
1976
07:51
and it looks like during evolution,
174
459520
1736
Úgy tűnik, az evolúció során
07:53
new neural oscillators
have been added to control the limbs,
have been added to control the limbs,
175
461280
2936
új idegi reflexívek fejlődtek ki
a végtagok irányítására,
a végtagok irányítására,
07:56
to do the leg locomotion.
176
464240
1416
a lábak mozgatására.
07:57
And we know where
these neural oscillators are
these neural oscillators are
177
465680
2176
Tudjuk, hol vannak ezek az idegközpontok,
07:59
but what we did was to make
a mathematical model
a mathematical model
178
467880
2256
és készítettünk
egy matematikai modellt arról,
egy matematikai modellt arról,
08:02
to see how they should be coupled
179
470160
1616
hogyan kell összekötni őket,
08:03
to allow this transition
between the two very different gaits.
between the two very different gaits.
180
471800
2936
hogy az átmenet lehetővé váljon
a két különböző járás között.
a két különböző járás között.
08:06
And we tested that on board of a robot.
181
474760
2560
Aztán teszteltük a robot vezérlésén.
08:09
And this is how it looks.
182
477680
1200
Íme, így néz ki.
08:18
So what you see here
is a previous version of Pleurobot
is a previous version of Pleurobot
183
486920
3016
Amit itt látnak, egy korábbi
Pleurobot-verzió,
Pleurobot-verzió,
08:21
that's completely controlled
by our spinal cord model
by our spinal cord model
184
489960
3096
amit teljesen a mi programozott
08:25
programmed on board of the robot.
185
493080
1600
gerincvelő modellünk irányít.
08:27
And the only thing we do
186
495280
1216
Csupán annyit teszünk,
08:28
is send to the robot
through a remote control
through a remote control
187
496520
2176
hogy táviránytón keresztül küldjük
08:30
the two descending signals
it normally should receive
it normally should receive
188
498720
2496
a két leszálló ingert, amit normál esetben
08:33
from the upper part of the brain.
189
501240
1600
az agy felső részéből kapna.
08:35
And what's interesting is,
by playing with these signals,
by playing with these signals,
190
503480
2696
Érdekes, hogy ezekkel
az ingerekkel játszva
az ingerekkel játszva
08:38
we can completely control
speed, heading and type of gait.
speed, heading and type of gait.
191
506200
2800
teljesen irányítható a járás
sebessége, iránya és típusa.
sebessége, iránya és típusa.
08:41
For instance,
192
509600
1216
Például,
08:42
when we stimulate at a low level,
we have the walking gait,
we have the walking gait,
193
510840
3576
egy alacsony szintű inger
sétáló mozgást eredményez
sétáló mozgást eredményez
08:46
and at some point, if we stimulate a lot,
194
514440
1976
és egy ponton, ha erősebb az inger,
08:48
very rapidly it switches
to the swimming gait.
to the swimming gait.
195
516440
2160
hirtelen úszásra vált át.
08:51
And finally, we can also
do turning very nicely
do turning very nicely
196
519480
2216
Még az fordulás is kivitelezhető,
08:53
by just stimulating more one side
of the spinal cord than the other.
of the spinal cord than the other.
197
521720
3520
ha a gerincvelő egyik oldalát
jobban ingereljük.
jobban ingereljük.
08:58
And I think it's really beautiful
198
526200
1616
Azt gondolom, igazán szép,
08:59
how nature has distributed control
199
527840
2256
ahogy a természet szétosztotta
az irányítást
az irányítást
09:02
to really give a lot of responsibility
to the spinal cord
to the spinal cord
200
530120
2856
és jó adag felelősséget
adott a gerincvelőnek.
adott a gerincvelőnek.
09:05
so that the upper part of the brain
doesn't need to worry about every muscle.
doesn't need to worry about every muscle.
201
533000
3656
Tehát az agy felső részének nem kell
aggódnia minden izom miatt.
aggódnia minden izom miatt.
09:08
It just has to worry
about this high-level modulation,
about this high-level modulation,
202
536680
2536
Elég az inger erősségéért aggódnia,
09:11
and it's really the job of the spinal cord
to coordinate all the muscles.
to coordinate all the muscles.
203
539240
3576
az összes izom irányítása
a gerincvelő dolga.
a gerincvelő dolga.
09:14
So now let's go to cat locomotion
and the importance of biomechanics.
and the importance of biomechanics.
204
542840
3520
Most nézzük a macska mozgását
és a biomechanika fontosságát.
és a biomechanika fontosságát.
09:19
So this is another project
205
547080
1256
Egy másik munkánkban,
09:20
where we studied cat biomechanics,
206
548360
2416
melyben a macska biomechanikáját
tanulmányoztuk,
tanulmányoztuk,
09:22
and we wanted to see how much
the morphology helps locomotion.
the morphology helps locomotion.
207
550800
3896
látni akartuk, hogyan segíti
a morfológia a mozgást.
a morfológia a mozgást.
09:26
And we found three important
criteria in the properties,
criteria in the properties,
208
554720
3616
Három fontos kritériumot
találtunk a végtagok
találtunk a végtagok
09:30
basically, of the limbs.
209
558360
1320
tulajdonságai között.
09:32
The first one is that a cat limb
210
560320
1976
Az első, hogy a macska végtagja
09:34
more or less looks
like a pantograph-like structure.
like a pantograph-like structure.
211
562320
2696
többé-kevésbé egy
pantográf-szerű struktúra.
pantográf-szerű struktúra.
09:37
So a pantograph is a mechanical structure
212
565040
2216
A pantográf egy mechanikai szerkezet,
09:39
which keeps the upper segment
and the lower segments always parallel.
and the lower segments always parallel.
213
567280
3400
melyben a felső és alsó rész mindig
párhuzamos marad.
párhuzamos marad.
09:43
So a simple geometrical system
that kind of coordinates a bit
that kind of coordinates a bit
214
571600
3096
Tehát egy ilyen, egyszerű
geometriai rendszer koordinálja
geometriai rendszer koordinálja
09:46
the internal movement of the segments.
215
574720
1816
a szegmensek belső mozgását.
09:48
A second property of cat limbs
is that they are very lightweight.
is that they are very lightweight.
216
576560
3056
A végtagok másik tulajdonsága,
hogy könnyűek.
hogy könnyűek.
09:51
Most of the muscles are in the trunk,
217
579640
1856
Az izmok többsége a törzsön van,
09:53
which is a good idea,
because then the limbs have low inertia
because then the limbs have low inertia
218
581520
2896
ami jó elrendezés, mert így
a végtagok tehetetlensége kicsi,
a végtagok tehetetlensége kicsi,
09:56
and can be moved very rapidly.
219
584440
1776
és gyorsan mozgathatók.
09:58
The last final important property is this
very elastic behavior of the cat limb,
very elastic behavior of the cat limb,
220
586240
3816
Az utolsó fontos tulajdonságuk:
a nagy rugalmasság,
a nagy rugalmasság,
10:02
so to handle impacts and forces.
221
590080
2656
mely a hatásokat és erőket kezeli.
10:04
And this is how we designed Cheetah-Cub.
222
592760
2336
Így terveztük meg a Cheetah-Cub-ot
[Pumakölyköt].
[Pumakölyköt].
10:07
So let's invite Cheetah-Cub onstage.
223
595120
2200
Hívjuk a színpadra.
10:14
So this is Peter Eckert,
who does his PhD on this robot,
who does his PhD on this robot,
224
602160
3656
Ő Peter Eckert, aki doktori tanulmányokat
folytat erről a robotról,
folytat erről a robotról,
10:17
and as you see, it's a cute little robot.
225
605840
2056
amint látható, ez egy aranyos kis robot.
10:19
It looks a bit like a toy,
226
607920
1256
Olyan, mint egy játék,
10:21
but it was really used
as a scientific tool
as a scientific tool
227
609200
2056
de valójában tudományos
eszközként használják,
eszközként használják,
10:23
to investigate these properties
of the legs of the cat.
of the legs of the cat.
228
611280
3296
a macskaláb tulajdonságainak
tanulmányozásához.
tanulmányozásához.
10:26
So you see, it's very compliant,
very lightweight,
very lightweight,
229
614600
2616
Látható, hogy nagyon alkalmazkodó,
10:29
and also very elastic,
230
617240
1256
könnyű, és igen rugalmas,
10:30
so you can easily press it down
and it will not break.
and it will not break.
231
618520
2776
tehát könnyen lenyomható, és nem törik el.
10:33
It will just jump, in fact.
232
621320
1456
Sőt, szinte felugrik.
10:34
And this very elastic property
is also very important.
is also very important.
233
622800
2880
Ez a nagyfokú rugalmasság is
igen fontos.
igen fontos.
10:39
And you also see a bit these properties
234
627160
1896
Ezeket a tulajdonságokat szintén
10:41
of these three segments
of the leg as pantograph.
of the leg as pantograph.
235
629080
2400
láthattuk a pantográf három szegmensén is.
10:44
Now, what's interesting
is that this quite dynamic gait
is that this quite dynamic gait
236
632280
2776
Érdekes, hogy ezt az igen
dinamikus járási módot,
dinamikus járási módot,
10:47
is obtained purely in open loop,
237
635080
1896
egy tisztán nyílt hurok hozza létre,
10:49
meaning no sensors,
no complex feedback loops.
no complex feedback loops.
238
637000
3136
szenzorok, vagy bonyolult
visszacsatolások nélkül.
visszacsatolások nélkül.
10:52
And that's interesting, because it means
239
640160
2416
Azért érdekes, mert ez azt jelenti,
10:54
that just the mechanics
already stabilized this quite rapid gait,
already stabilized this quite rapid gait,
240
642600
4016
hogy csupán a mechanika
már stabilizálta ezt a gyors járást,
már stabilizálta ezt a gyors járást,
10:58
and that really good mechanics
already basically simplify locomotion.
already basically simplify locomotion.
241
646640
4176
és ez a kiváló mechanika
leegyszerűsíti a mozgást.
leegyszerűsíti a mozgást.
11:02
To the extent that we can even
disturb a bit locomotion,
disturb a bit locomotion,
242
650840
3296
A következő felvételen azt látjuk,
11:06
as you will see in the next video,
243
654160
1656
mi történik, ha kis zavar
kerül a mozgásba.
kerül a mozgásba.
11:07
where we can for instance do some exercise
where we have the robot go down a step,
where we have the robot go down a step,
244
655840
3896
Egy gyakorlat során a robot
egy lépcsőn megy le,
egy lépcsőn megy le,
11:11
and the robot will not fall over,
245
659760
1616
mégsem esik el,
11:13
which was a surprise for us.
246
661400
1576
ami meglepetés volt számunkra.
11:15
This is a small perturbation.
247
663000
1416
Ez egy kismértékű zavarás volt.
11:16
I was expecting the robot
to immediately fall over,
to immediately fall over,
248
664440
2416
Azt vártam, hogy a robot azonnal elesik,
11:18
because there are no sensors,
no fast feedback loop.
no fast feedback loop.
249
666880
2436
mert nincs szenzor, vagy visszacsatolás.
11:21
But no, just the mechanics
stabilized the gait,
stabilized the gait,
250
669340
2196
De tévedtem: a mechanika
stabilizálta a járást,
stabilizálta a járást,
11:23
and the robot doesn't fall over.
251
671560
1576
és a robot nem esett el.
11:25
Obviously, if you make the step bigger,
and if you have obstacles,
and if you have obstacles,
252
673160
3136
Nyilvánvalóan, ha a lépcsőfok nagyobb,
vagy akadályok vannak,
vagy akadályok vannak,
11:28
you need the full control loops
and reflexes and everything.
and reflexes and everything.
253
676320
3656
szükség van a teljes hurokra,
reflexekre és minden egyébre.
reflexekre és minden egyébre.
11:32
But what's important here
is that just for small perturbation,
is that just for small perturbation,
254
680000
2936
Ami itt fontos, hogy kis zavar esetén
11:34
the mechanics are right.
255
682960
1496
a mechanika elegendő.
11:36
And I think this is
a very important message
a very important message
256
684480
2096
Azt gondolom, ez egy fontos üzenet
11:38
from biomechanics and robotics
to neuroscience,
to neuroscience,
257
686600
2191
a biomechanika és robotika
részéről az idegtudománynak,
részéről az idegtudománynak,
11:40
saying don't underestimate to what extent
the body already helps locomotion.
the body already helps locomotion.
258
688815
4680
hogy ne becsüljük le, milyen mértékben
segíti a test a mozgást.
segíti a test a mozgást.
11:47
Now, how does this relate
to human locomotion?
to human locomotion?
259
695440
2160
Hogyan kapcsolódik ez az emberi mozgáshoz?
11:49
Clearly, human locomotion is more complex
than cat and salamander locomotion,
than cat and salamander locomotion,
260
697960
3640
Világos, hogy az emberi mozgás komplexebb,
mint a macskáé vagy szalamandráé,
mint a macskáé vagy szalamandráé,
11:54
but at the same time, the nervous system
of humans is very similar
of humans is very similar
261
702360
3136
de ugyanakkor az emberi idegrendszer
nagyon hasonló
nagyon hasonló
11:57
to that of other vertebrates.
262
705520
1576
más gerincesekéhez.
11:59
And especially the spinal cord
263
707120
1456
A gerincvelő különösképp
12:00
is also the key controller
for locomotion in humans.
for locomotion in humans.
264
708600
2640
egy kulcsfontosságú
vezérlőszerv az emberekben is.
vezérlőszerv az emberekben is.
12:03
That's why, if there's a lesion
of the spinal cord,
of the spinal cord,
265
711760
2416
Ezért a gerincvelő sérülése
12:06
this has dramatic effects.
266
714200
1496
drasztikus hatással jár.
12:07
The person can become
paraplegic or tetraplegic.
paraplegic or tetraplegic.
267
715720
2776
Két, vagy akár mind a négy végtag
lebénulását is okozhatja.
lebénulását is okozhatja.
12:10
This is because the brain
loses this communication
loses this communication
268
718520
2376
Ennek oka, hogy az agy
elveszti a kapcsolatot
elveszti a kapcsolatot
12:12
with the spinal cord.
269
720920
1256
a gerincvelővel.
12:14
Especially, it loses
this descending modulation
this descending modulation
270
722200
2216
Különösen a leszálló modulációt veszti el,
12:16
to initiate and modulate locomotion.
271
724440
1920
ami a mozgást elindítja vagy módosítja.
12:19
So a big goal of neuroprosthetics
272
727640
1696
A beültetett protézisek fő célja
12:21
is to be able to reactivate
that communication
that communication
273
729360
2376
e kommunikáció újraélesztése
12:23
using electrical or chemical stimulations.
274
731760
2440
elektromos vagy kémiai ingerlés
használatával.
használatával.
12:26
And there are several teams
in the world that do exactly that,
in the world that do exactly that,
275
734840
2936
Számos kutatócsoport a világon,
melyek pontosan ezt csinálják,
melyek pontosan ezt csinálják,
12:29
especially at EPFL.
276
737800
1216
különösen az EPFL-en.
12:31
My colleagues Grégoire Courtine
and Silvestro Micera,
and Silvestro Micera,
277
739040
2496
A kollégáim, Grégoire Courtine
és Silvestro Micera,
és Silvestro Micera,
12:33
with whom I collaborate.
278
741560
1240
akikkel együtt dolgozom.
12:35
But to do this properly,
it's very important to understand
it's very important to understand
279
743960
3096
Ahhoz, hogy ezt helyesen csináljuk,
fontos megérteni,
fontos megérteni,
12:39
how the spinal cord works,
280
747080
1736
hogy működik a gerincvelő,
12:40
how it interacts with the body,
281
748840
1696
hogyan lép interakcióba a testtel,
12:42
and how the brain
communicates with the spinal cord.
communicates with the spinal cord.
282
750560
2480
és az agy hogyan kommunikál
a gerincvelővel.
a gerincvelővel.
12:45
This is where the robots
and models that I've presented today
and models that I've presented today
283
753800
2896
Ez az, ahol a bemutatott
robotok és modellek
robotok és modellek
12:48
will hopefully play a key role
284
756720
1896
remélhetően kulcsszerepet játszanak majd,
12:50
towards these very important goals.
285
758640
2656
és segítenek e fontos célok elérésében.
12:53
Thank you.
286
761320
1216
Köszönöm.
12:54
(Applause)
287
762560
4560
(Taps)
Bruno Giussani: Auke,
a laborban más robotokat is láttam,
a laborban más robotokat is láttam,
13:04
Bruno Giussani: Auke, I've seen
in your lab other robots
in your lab other robots
288
772100
2636
13:06
that do things like swim in pollution
289
774760
2456
melyek például szennyezett vízben úsznak,
13:09
and measure the pollution while they swim.
290
777240
2456
és közben mérik a szennyezést.
13:11
But for this one,
291
779720
1216
Ám ennek
13:12
you mentioned in your talk,
like a side project,
like a side project,
292
780960
3480
a mellékprojektként említett
13:17
search and rescue,
293
785640
1216
kereső- és mentőrobotnak
13:18
and it does have a camera on its nose.
294
786880
2176
van egy kamera az orrán,
13:21
Auke Ijspeert: Absolutely. So the robot --
295
789080
2496
Auke Iljspeert: Igen, így van.
13:23
We have some spin-off projects
296
791600
1429
Van néhány spin-off projektünk,
13:25
where we would like to use the robots
to do search and rescue inspection,
to do search and rescue inspection,
297
793053
3443
melyben keresésre és felderítésre
akarjuk használni a robotokat,
akarjuk használni a robotokat,
13:28
so this robot is now seeing you.
298
796520
1576
tehát ez a robot most lát téged.
13:30
And the big dream is to,
if you have a difficult situation
if you have a difficult situation
299
798120
3176
Nagy álmom, hogy egy nehéz helyzetben,
13:33
like a collapsed building
or a building that is flooded,
or a building that is flooded,
300
801320
3616
mint egy összeomlott
vagy elárasztott épület,
vagy elárasztott épület,
13:36
and this is very dangerous
for a rescue team or even rescue dogs,
for a rescue team or even rescue dogs,
301
804960
3336
ami nagyon veszélyes egy
mentőcsapat vagy akár kutyák számára,
mentőcsapat vagy akár kutyák számára,
13:40
why not send in a robot
that can crawl around, swim, walk,
that can crawl around, swim, walk,
302
808320
2896
inkább egy robotot küldjünk oda,
körbejárni, körbeúszni,
körbejárni, körbeúszni,
13:43
with a camera onboard
to do inspection and identify survivors
to do inspection and identify survivors
303
811240
3176
kamerával felszerelve,
hogy felderítse és azonosítsa a túlélőket,
hogy felderítse és azonosítsa a túlélőket,
13:46
and possibly create
a communication link with the survivor.
a communication link with the survivor.
304
814440
2776
és kapcsolatot létesítsen velük.
13:49
BG: Of course, assuming the survivors
don't get scared by the shape of this.
don't get scared by the shape of this.
305
817240
3576
BG: Természetesen, feltéve, hogy a túlélők
nem ijednek meg a formájától.
nem ijednek meg a formájától.
13:52
AI: Yeah, we should probably
change the appearance quite a bit,
change the appearance quite a bit,
306
820840
3296
AI: Igen, valószínűleg meg kell
változtatnunk némileg a külsejét,
változtatnunk némileg a külsejét,
13:56
because here I guess a survivor
might die of a heart attack
might die of a heart attack
307
824160
2816
mert a túlélők szívrohamot kapnak attól,
13:59
just of being worried
that this would feed on you.
that this would feed on you.
308
827000
2536
hogy megeszi őket.
14:01
But by changing the appearance
and it making it more robust,
and it making it more robust,
309
829560
2856
De a megjelenését megváltoztatva,
és robusztusabbá téve,
és robusztusabbá téve,
14:04
I'm sure we can make
a good tool out of it.
a good tool out of it.
310
832440
2056
biztos vagyok benne,
hogy jó eszközzé alakíthatjuk.
hogy jó eszközzé alakíthatjuk.
14:06
BG: Thank you very much.
Thank you and your team.
Thank you and your team.
311
834520
2286
Nagyon köszönöm neked és a csapatodnak.
ABOUT THE SPEAKER
Auke Ijspeert - RoboticistAuke Ijspeert works at the intersection of robotics, biology and computational neuroscience.
Why you should listen
Auke Ijspeert is a professor at the EPFL (the Swiss Federal Institute of Technology at Lausanne), and head of the Biorobotics Laboratory (BioRob). He has a BSc/MSc in Physics from the EPFL and a PhD in artificial intelligence from the University of Edinburgh, with John Hallam and David Willshaw as advisors. He carried out postdocs at IDSIA and EPFL with Jean-Daniel Nicoud and Luca Gambardella, and at the University of Southern California, with Michael Arbib and Stefan Schaal.
Ijspeert is interested in using numerical simulations and robots to get a better understanding of animal locomotion and movement control, and in using inspiration from biology to design novel types of robots and locomotion controllers.
Auke Ijspeert | Speaker | TED.com