Хай-тек Самобеглый стол – новая разработка нейросетей
Персоны
Рубрика Николая Гринько на "Вестях ФМ".
Голландский разработчик Гильям де Карпентье собрал журнальный стол, способный самостоятельно передвигаться по квартире. Сначала Гильям придумал программу на C++, способную выбирать оптимальные способы изготовления ножек стола. Алгоритм рассматривал десятки вариаций в секунду, и за несколько часов софт придумал 5000 идей, как лучше всего спроектировать движущийся механизм. В получившемся столе используется 12 ножек, каждая их которых выполнена в виде пятиугольного основания и примыкающего треугольника. Для начала автор проекта реализовал миниатюрную версию стола и только потом создал полноразмерный вариант из ламинированного бамбука. Стол работает по Bluetooth и может управляться через пульт дистанционного управления, также он умеет воспринимать голосовые команды.
Коллектив редакции нашей программы поясняет. Визуально ходячий стол Гильяма де Карпентье напоминает деревянного паука или какую-нибудь кинетическую скульптуру современного художника, которая передвигается по пляжу под действием ветра. На демонстрационном видео стол довольно шустро бегает по комнате, перебирая двенадцатью ногами, форму которых описать словами очень сложно. Формулировка "в виде пятиугольного основания и примыкающего треугольника" не дает никакого представления и еще больше запутывает. Тем не менее, самобеглый столик не только уверенно перемещается, но и удерживает при этом поверхность столешницы в строго горизонтальном положении. Конечно, изобретение можно было бы отнести к разряду технических курьезов и развлекательных новостей, если бы не одно обстоятельство: всю механику для самоделки просчитал компьютер. Это был не искусственный интеллект, но все же алгоритм, обладающий навыками самообучения. Сегодня нейросети привлекают к разработке самых разных вещей — от новых лекарств до метаматериалов. Их главный плюс — в скорости работы с огромным количеством вариантов. Программа не просто перебирает все возможные комбинации, а отбирает при этом самые жизнеспособные, отсеивая явные неудачи. На то, чтобы придумать 5000 вариантов деревянных ног для стола, у человека может уйти вся жизнь, даже если он гений механики. А компьютер просчитывает их все за одну ночь, выбирая те из них, что отвечают нужным критериям. Это отличный пример того, что машинное обучение можно с успехом применять не только при поиске черных дыр или новых химических элементов, но и в простых, прикладных задачах. Возможно, в скором времени мы увидим расцвет таких технологий, и у нас появятся невероятно функциональные зубочистки, передовые домашние тапочки и высокотехнологичные чайные чашки, разработанные нейросетями. Наверняка это будет прекрасно. Хотя...