Աստղիկ Հակոբյանի ռոբոտների աշխարհը եւ հայրենիքում մնալու որոշումը - Mediamax.am

exclusive
4921 դիտում

Աստղիկ Հակոբյանի ռոբոտների աշխարհը եւ հայրենիքում մնալու որոշումը


Աստղիկ Հակոբյանը
Աստղիկ Հակոբյանը

Լուսանկարը` Մեդիամաքս

Լուսանկարը` Մեդիամաքս

Լուսանկարը` Մեդիամաքս

Աստղիկ Հակոբյանը
Աստղիկ Հակոբյանը

Լուսանկարը` Մեդիամաքս

Աստղիկ Հակոբյանը
Աստղիկ Հակոբյանը

Լուսանկարը` Մեդիամաքս

Լուսանկարը` Մեդիամաքս


Աստղիկ Հակոբյանի հետ հանդիպում ենք Պոլիտեխնիկական համալսարանի բակում: Սկզբում անում է ամենակարեւոր բանը՝ ծանոթացնում է Օդային ռոբոտատեխնիկայի ուսումնահետազոտական կենտրոնին: «Սա մեր հպարտությունն է»,- ասում է Աստղիկն ու շարունակում ցույց տալ կենտրոնը, որի մի կողմում ուսանողներն են «գլուխները խելոք կախած» աշխատում, իսկ մյուսում՝ աշխատողները:

Ինժեներների ընտանիքից դեպի Պոլիտեխնիկ

Պոլիտեխնիկական համալսարան ընդունվելու որոշումը Աստղիկի համար ակնհայտ էր. պապիկը ինժեներ է, մայրն ու հայրը հաշվողական տեխնիկայի բնագավառում են մասնագիտացած:

«Ոչ թե պարտադրված, այլ քո իսկ ցանկությամբ ուզում ես դու էլ այդ գծով շարունակել: Առաջին քայլս եղավ Պոլիտեխնիկի քոլեջում սովորելը: Հետո ընդունվեցի Պոլիտեխնիկական համալսարան՝ ավտոմատացում եւ կառավարում մասնագիտությամբ»։

Գիտական գործունեությունը սկսել է National Instruments (NI) ընկերությունում, որտեղ աշխատել է որպես կիրառական ինժեներ: Ռոբոտներով հետաքրքրված է եղել դեռ քոլեջում սովորելու տարիներին, իսկ ծրագրավորում չի սիրել:

«Հիմա էլ չեմ սիրում: Ընտրությունը ինքնըստինքյան ստացվեց. եթե ռոբոտներ, ուրեմն ավտոմատացում եւ կառավարում մասնագիտություն»։

Փոքր տարիքից հետաքրքրվել է Հարավային Կորեայով: 13 տարեկանում սկսել է սովորել կորեերեն. նպատակ էր դրել իր այնտեղ սովորելու: Դիմել է Կորեայի կառավարության կրթաթոշակին, որը Հայաստանից միայն երեք հոգու կարող էր տրամադրվել: Նրանցից մեկը Աստղիկը դարձավ:

«Մագիստրատուրան սովորել եմ Կորեայում: Սկսել եմ այնտեղ գիտական հոդվածներ տպագրել: Հետո՝ երբ մագիստրատուրաս ավարտեցի, ղեկավարս համոզեց, որ մնամ եւ ասպիրանտուրաս էլ շարունակեմ: Մնացի»։

Սովորելուն զուգահեռ կապի մեջ է եղել ԱՄՆ Իլինոյսի համալսարանի հայազգի պրոֆեսոր Նաիրա Հովակիմյանի հետ, ում հետ հանդիպել են, երբ վերջինս որոշել է Հայաստանում ստեղծել ռոբոտաշինության եւ արհեստական բանականության կենտրոն ու խումբ է հավաքել:

Աստղիկ Հակոբյանը Աստղիկ Հակոբյանը

Լուսանկարը` Մեդիամաքս


«Խմբում ընդհանուր առմամբ 6 հետազոտող գիտնականներ էինք, ովքեր կարող էին հետ վերադառնել Հայաստան եւ աշխատել այդ կենտրոնում եւ այն դարձնել համաշխարհային ճանաչում ունեցող: Իրար հետ կապվում ենք ու տեղյակ պահում, թե գիտական բնագավառում ինչ զարգացումներ կան Հայաստանում: Քննարկումները գնալով ավելի էին մոտեցնում այն կետին, որ քիչ-քիչ պետք է գալ Հայաստան: Ես էլ հենց ավարտեցի Սեուլի ազգային համալսարանում կրթությունս, միանգամից վերադարձա հայրենիք»,։

Հայրենիքում պահող հեռանկարները

ԱՄՆ-ից, Կորեայից ու Գիտական նորարարությունների եւ կրթության հիմնադրամի կողմից (CSIE) ստացել էր գործնական առաջարկներ: Որոշել է ռիսկային քայլ կատարել, ընդունել է CSIE-ի առաջարկը, որը աջակցում է Օդային ռոբոտատեխնիկայի կենտրոնին:

«Եթե ընտրեի մյուս առաջարկները, ուրիշ խնդիրների կբախվեի: Հայաստանի լավ, բայց միեւնույն ժամանակ վատ կողմերից մեկն այն է, որ մրցակցություն չկա: Իսկ ամենալավ կողմն այն է, որ այն ամենը, ինչ անում եմ հայրենիքիս համար, ավելի արժեքավոր է, քան եթե անեի ուրիշ երկրների համար»։

Նաիրա Հովակիմյանի ձեւավորած թիմից առաջինը Հայաստան եկել է Աստղիկը, ում գործելու ուժ են տալիս կենտրոնի հեռանկարը եւ միայնակ չլինելը: Ունի մի քանի ծրագրեր, բայց համբերատար սպասում է թիմի մյուս անդամների՝ հայրենիք վերադառնալուն, որովհետեւ «միայնակ չեմ կարող ինչ-որ բան անել. հնարավոր են փոքր քայլեր, բայց գլոբալ փոփոխություններ՝ ոչ»:

«Թիմի մյուս անդամները տարբեր ոլորտներում են մասնագիտացած, իսկ դա շատ լավ է, որովհետեւ հնարավորություն է տալիս իրար փոխլրացնելով աշխատելու: Օրինակ՝ Տիգրան Բաքարյանի հետ ծրագրում ենք աշխատել մի քանի ԱԹՍ-ների կոորդինացված հետագծի պլանավորման ուղղությամբ»։
Աստղիկ Հակոբյանը Աստղիկ Հակոբյանը

Լուսանկարը` Մեդիամաքս


Կենտրոնի աշխատանքները Աստղիկի համար ամենալավ փուլում են գտնվում. ամեն ինչ անորոշ է, բայց ապագայի սպասելիքները շատ լավն են: Կան ներդրումային խնդիրներ, բայց կան նաեւ դրանց լուծումները. մասնակցում են տարբեր գրանտների:

«Բայց եթե ուզում ենք շարժվել այն գաղափարով, որ կենտրոնը դառնա համաշխարհային ճանաչում ունեցող, ապա այդ ներդրումները բավարար չեն:
Մեր ոլորտում պետք են ամենառիսկային ներդրումները (կրկնում եմ Նաիրա Հովակիմյանի խոսքերը): Քանի որ մեր ոլորտը՝ ռոբոտներ, արհեստական բանականություն (AI), ֆուտուրիստական է, սրանում միանգամից արդյունք տեսնելը հնարավոր չէ»։

«Ի՞նչ է ընդհանրապես կառավարումը»  

CSIE-ն համագործակցում է Պոլիտեխնիկական համալսարանի հետ մի քանի ուղղությամբ, որոնցից մեկը ուսանողների հետ դասընթացների անցկացնումն է, որոնցով կառավարման ապագա մասնագետներ են պատրաստում: Ամեն կիսամյակ ունենում են ուսանողների նոր խումբ: Դրանցից առաջինը ձեւավորվել է 2022 թ.-ի փետրվարին: Ուսանողները սովորում են հատուկ մշակված դասընթացներով, իսկ խմբերն անընդհատ զտվում են:
 
«Առաջին խմբում 15 հոգի էին, հիմա մնացել են 4-ը, երկրորդ խմբից՝ 2-ը, երրորդը նոր է ձեւավորվել, բաղկացած է 10 հոգուց»։

«Երեխաներին ե՞րբ ասեմ՝ հավաքվեն»,- մեր զրույցի ընթացքում ներս է մտնում Աստղիկի գործընկերը եւ հիշեցնում, որ այդ օրը նրա առաջին դասախոսությունն է լինելու: Դասախոսությունը սկսում է ներկա բացակայով, հետո ներկայանում է եւ խնդրում ուսանողներին, որ իրենց հարցերը տան: Հնչում է Աստղիկին՝ որպես դասախոսի տրված առաջին հարցը. «Ի՞նչ է ընդհանրապես կառավարումը»:

«Ավտոնոմ համակարգերը բոլորիս կյանքի մասն են դարձել, եւ մեր կյանքը պատկերացնել առանց ինչ-որ ավտոնոմ տարրերի բարդ է: Այդ համակարգերում կարեւոր խնդիր է դրանց անվտանգության ապահովումը, թե ինչպես կարող ենք անվտանգ կառավարել այդ համակարգերը՝ միեւնույն ժամանակ նվազեցնելով որոշ ծախսեր, եւ այնպես անելով, որ բավարարեն մեր պահանջներին եւ կատարեն մեր ուզած առաջադրանքը: Այս կոնտեքստում համաշխարհային մեթոդներից է մոդելի կանխատեսմամբ կառավարումը (Model Predict Control)»,- ուսանողներին բացատրում է դասախոս Աստղիկ Հակոբյանը:

Լուսանկարը` Մեդիամաքս


Աստղիկի հիմնական ուղղվածությունը անճշտություններ ունեցող միջավայրերում MPC կարգավորիչի՝ համակարգի անվտանգությունը որոշակի հավանականային երաշխիքը (Probabilistic Guarantee) ապահովելով օգտագործումն է:

«Կորեայում աշխատել եմ մոդելի կանխատեսմամբ կառավարման համակարգի մշակումից մինչեւ ուժեղացման ուսուցում: Հիմնական ուղղությունը ավտոնոմ համակարգերի կառավարումն է»:

Մեթոդներից մեկում կիրառել են տարր էկոնոմիկայից՝ Conditional Value at Risk, որը թույլ է տալիս ռիսկի գնահատումը կատարել այնպես, որ հնարավոր լինի գնահատել, թե ինչպիսի անվտանգային ռիսկ ունի ռոբոտը ինչ-որ պահի:

«Օրինակ՝ իրար կողքից գնացող երկու մեքենաների միջեւ եղած հեռավորությունը ռիսկի չափանիշ է. որքան հեռու, այնքան անվտանգ, եւ հակառակը: Ռիսկը այսպես ենք գնահատում՝ եթե A մեքենան այս պահին շարժվում է ուղիղ գծով, ի՞նչ կլինի, եթե հանկարծ այդ գծից շեղվի, ռիսկի ինչպիսի՞ գնահատական կունենանք: Խնդիրն իրականում ոչ թե ռիսկը գնահատելն է, այլ այնպես անելը, որ այն լինի ցածր: Այս մեթոդը աշխատում է միայն մեկ ռոբոտի որոշումների կայացման համար»։

Մեթոդը կիրառել են ռոբոտներից մեկի վրա, իսկ հիմա աշխատում են այն ավելի կիրառելի դարձնելու ուղղությամբ, որ հնարավոր լինի նաեւ օգտագործել մի քանի ռոբոտներով համակարգերում: Կիրառում են նաեւ արհեստական բանականության տարրեր:

«Օրինակ՝ ինչպե՞ս ենք հասկանում, որ դիմացի մեքենան ուղիղ է գնալու: Մենք դա կանխատեսում ենք՝ օգտագործելով մեր ունեցած նախորդ գիտելիքն եւ փորձը: Այս տվյալները եւ մեքենայական ուսուցումը օգտագործելով՝ կարող ենք կանխագուշակել մեքենան ինչպես կշարժվի: Սա պահանջում է մեծ քանակի եւ բարձր որակի տվյալներ»։

Աստղիկի համար հատկապես դժվար է մարդու պահվածքը կանխագուշակելը.

«Չես կարող ասել՝ այս պահին մարդը այսպես է գնում, հաջորդ պահին ինչպես կգնա»:

Այս դեպքում մեքենայական ուսուցման մեթոդը լավ չի աշխատում, եւ օգտագործում են մեկ այլ մեթոդ, որը անգամ վերը նշված շեղումների դեպքում կարող է ապահովել համակարգի անվտանգությունը: Սրա դեպքում հիմնվում են տվյալների վրա, բայց ամբողջությամբ չեն վստահում դրանց:

Լուսանկարը` Մեդիամաքս


«Իրականացնում ենք նաեւ մի շարք կառավարման համակարգերի խնդիրների տեսական լուծումները: Ինչպես կարող ենք կառավարել անորոշ համակարգերը՝ ունենալով սահմանափակ տվյալներ: Խնդիրներից է նաեւ համակարգի ճիշտ գնահատումը: Ինչպե՞ս կարող ենք որոշում կատարել մարմնի համար, եթե գիտենք միայն նրա դիրքը: Փորձում ենք այս ամենը պրոյեկտել իրական միջավայրում, եւ աշխատանքներում ներգրավում ենք նաեւ ուսանողներին»։

Իրենց գիտական աշխատանքներն իրականացնելիս համագործակցում են նաեւ Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական ինստիտուտի հետ, որի հետ իրականացնելու են փորձեր մի քանի դրոններով համակարգերում: Կատարում են նաեւ L1 ադապտիվ կառավարում, բայց հետագծի պլանավորման համար օգտագործում են Աստղիկի մշակած մեթոդը:

«L1 ադապտիվ կառավարման մեթոդը թույլ է տալիս համակարգի անվտանգության եւ դրսեւորման որոշակի երաշխիքներ ստանալ»։

Աշխարհից կտրված գիտնականն ու իր ռոբոտները

Համակարգը, որն օգտագործում են, աշխատում է ռոբոտների կառավարման համակարգով (Robot Operating System): Սա հեշտությամբ գտնում է բոլոր տվիչներին, կարողանում է ազդանշան ուղարկել շարժիչներին,  ինֆորմացիա ստանալ սենսորներից եւ այլն:

«Ստանում ենք ինֆորմացիա ռոբոտի եւ շրջակա խոչընդոտների դիրքի մասին: Vicon համակարգը 5 մմ ճշտությամբ կարողանում է ճիշտ տեղեկություն տալ «պոլիգոնում» կատարվող ամեն ինչի մասին: Ստացված տեղեկատվության հիման վրա կարող ենք ստեղծել մեր կառավարման համակարգը»։

Տեղեկատվությունը մուտք է գործում կառավարման բլոկ, որտեղից դուրս է գալիս կառավարման ազդանշանը, եւ այն տրվում է ռոբոտի անիվներին:

«Այսինքն՝ որոշվում է՝ ինչպես պետք է շարժվի ռոբոտը: Կինեմատիկ հավասարումների միջոցով դուրս բերված ռոբոտի մոդելը եւ շրջակա միջավայրում գտնվող խոչընդոտների դիրքի մասին տեղեկությունը օգտագործելով՝ մենք ձեւակերպում ենք օպտիմալ կառավարման համակարգի խնդիրը MPC-ի միջոցով, որտեղ խոչընդոտների հետ մեկտեղ սահմանափակում ենք ռոբոտի անվտանգային ռիսկը՝ զուգահեռաբար մինիմիզացնելով հեռավորությունը մեր ուզած վերջնական դիրքից (ռոբոտի նպատակը ինչ-որ սկզբնական դիրքից վերջնական դիրքի հասնելն է)»։

Լուսանկարը` Մեդիամաքս


Հեռավորությունը եւ կառավարման վրա ծախսվող էներգիան մինիմիզացնելով՝ ռոբոտին հասցնում են իր վերջնական դիրքին: Դա իրականացնում է կառավարման ազդանշանը: Օգտագործում են ռոբոտի մոդելը, որի օգտագործմամբ կարողանում են կանխագուշակել մոտակա ինչ-որ x քայլ:

«Որքան կարողանում ենք կանխատեսել ապագան, այնքան կարողանում ենք մոտենալ անվերջ աշխատող կարգավորիչին: Այսինքն՝ ժամանակային սահմանափակում չկա, դառնում է անվերջ աշխատող կարգավորիչ»։

Իր փորձից ելնելով՝ Աստղիկը կարծում է, որ երիտասարդ գիտնականը կարող է հաջողության հասնել, եթե շարժվի այս սկզբունքով՝ «Աշխատել, աշխատել, աշխատել»:

«Եթե կենտրոնանում եմ աշխատանքի վրա, պետք է այն մինչեւ վերջ կատարեմ: Այս ունակությունը ձեւավորելը շատ կարեւոր է, երբ այնքան ես խորանում նրանում, ինչով զբաղվում ես, որ անգամ չես նկատում՝ որքան ժամանակ է անցել կամ որ սոված ես, կամ որ ընդհանրապես շրջակա աշխարհը գոյություն ունի: Այնքան ես խորանում գիտության մեջ, որ այն դառնում է քո առօրյան»։

Երջանիկ Հարությունյան

Լուսանկարները՝ Ագապե Գրիգորյանի




Կարծիքներ

Հարգելի այցելուներ, այստեղ դուք կարող եք տեղադրել ձեր կարծիքը տվյալ նյութի վերաբերյալ` օգտագործելուվ Facebook-ի ձեր account-ը: Խնդրում ենք լինել կոռեկտ եւ հետեւել մեր պարզ կանոներին. արգելվում է տեղադրել թեմային չվերաբերող մեկնաբանություններ, գովազդային նյութեր, վիրավորանքներ եւ հայհոյանքներ: Խմբագրությունն իրավունք է վերապահում ջնջել մեկնաբանությունները` նշված կանոնները խախտելու դեպքում:

Մեր ընտրանին