Аккредитация в обмен на вузы: ИТ-компании обяжут тратить 3% сэкономленных налогов на студентов Аккредитация в обмен на вузы: ИТ-компании обяжут тратить 3% сэкономленных налогов на студентов Anthropic наносит ответный удар по Пентагону Anthropic наносит ответный удар по Пентагону Amazon решил поджечь рынок смартфонов Amazon решил поджечь рынок смартфонов Xiaomi меняет фокус со смартфонов на электромобили Xiaomi меняет фокус со смартфонов на электромобили

Российские ученые научили квантовые компьютеры эффективнее управлять движениями роботов

Россия 4 мин
Иллюстрация предоставлена пресс-службой Центрального университета

Российские исследователи из Научной лаборатории ИИ, анализа данных и моделирования им. профессора А. Н. Горбаня Центрального университета, Исследовательского центра в сфере ИИ Университета Иннополис и других институтов нашли способ в 30 раз ускорить поиск оптимальных движений роботизированной руки за счет использования современного поколения квантовых компьютеров.

Новый метод открывает путь к созданию более быстрых, точных и энергоэффективных роботов, а также решению других сложных оптимизационных задач. С помощью алгоритмов, представленных в методе, можно ускорить управление роботами — уменьшить задержку между принятием решения о том, в каком целевом положении должен быть робот (манипулятор), и тем, когда в реальности начнется это движение. Сами манипуляции будут более плавными и оптимизированными — робот не будет делать лишних движений и суетиться. Развитие передовых робототехнических решений снижает зависимость России от импортных технологий и повышает конкурентоспособность национальной промышленности на глобальном рынке.

Результаты открытия опубликованы в международном научном журнале Scientific Reports, который входит в первый квартиль (Q1) рейтинга ведущих мировых научных изданий, а также в линейку журналов Nature.

Актуальность и практическая значимость

Современные роботы — от промышленных манипуляторов до хирургических систем — должны точно и быстро перемещать свои «руки» в пространстве. За этим стоит сложная математическая задача: какую «мышцу» сжать и расслабить, чтобы робот смог схватить предмет, то есть прийти в заданное положение. Причем с совершением минимального количества действий. Это называется обратной кинематикой — задачей, от которой зависит, насколько быстро и плавно робот возьмет деталь или выполнит операцию.

До сих пор такие задачи решались на классических кремниевых процессорах с помощью численных методов. Когда робот становится более ловким (то есть может выполнять больше типов движений) и появляются дополнительные ограничения (например, «не задеть препятствие»), вычисления становятся все медленнее — кремниевый процессор уже не справляется. Это критично в реальном времени, например в автономных автомобилях или в роботах, взаимодействующих с людьми.

Ученые предложили принципиально иной подход — перевести задачу управления роботом на язык квантовых компьютеров. Это позволяет использовать физические законы квантового мира для поиска оптимального решения среди миллиардов вариантов и делать это в разы быстрее.

Общий пайплайн решения оптимизационной задачи. Сначала задача кодируется в QUBO, затем подготавливается для запуска на квантовом процессоре D-Wave. После запуска и выполнения задача декодируется, а полученное решение проверяется на корректность и точность

Суть исследования

Исследователи переформулировали задачу в специальный математический формат, понятный квантовым процессорам нового поколения D-Wave. При этом подходе углы между «суставами» робота кодируются в виде специальной последовательности цепочек нулей и единиц, а поиск оптимального положения сводится к поиску минимума квадратичной функции от этих нулей и единиц.

Такой формат позволяет использовать квантовый отжиг — технологию, реализованную в новых процессорах, — для поиска глобального минимума в сложном пространстве решений, то есть оптимизировать движения. Это аналогично тому, как множество мышц человека сокращаются и расслабляются, чтобы рука точно взяла чашку с кофе.

Эксперименты проводились на реальном квантовом процессоре D-Wave. Ученые оценивали, насколько длина цепочки (то есть мощность процессора) влияет на точность действий и время работы алгоритма. Результаты показали, что гибридные квантово-классические алгоритмы достигли ускорения более чем в 30 раз по сравнению с классическими кремниевыми методами.

Слева показана связь между переменными, которые ищут при решении сложной задачи. Это неупорядоченная и запутанная структура. Справа — упорядоченная структура реальных кубитов процессора D-Wave. Стрелки между картинкам — соответствие одного другому


Рамиль Кулеев, директор Исследовательского центра в сфере ИИ Университета Иннополис:
«Квантовый компьютер помог решить задачу движения робота. Задачи по управлению движением роботов можно решать с помощью вычислений на реальном квантовом оборудовании. В работе ученые рассмотрели одну из базовых задач робототехники — обратную кинематику. Она отвечает на вопрос: какие углы должны принять суставы робота, чтобы его рука оказалась в заданной точке? Такие расчеты используются при работе промышленных роботов, манипуляторов и автоматизированных систем.

Авторы предложили новый подход: они перевели задачу в форму, понятную квантовому компьютеру, и решили ее на квантовом вычислителе компании D-Wave. При этом расчеты проводились не на симуляторе, а на реальном квантовом устройстве. Целью исследования было показать, как реальные инженерные задачи можно корректно формулировать и проверять с использованием квантовых вычислений и какие ограничения у таких подходов существуют на практике. Работа демонстрирует полный путь решения — от математического описания движения робота до проверки корректности работы решения, полученного квантовым компьютером».

Глеб Рыжаков, старший научный сотрудник лаборатории ИИ, анализа данных и моделирования им. профессора А. Н. Горбаня Центрального университета, соавтор статьи:
«Долгое время квантовые компьютеры воспринимались как универсальные машины будущего, способные за небольшое время решать сложные алгоритмические задачи. То есть задачи, на которые у обычных компьютеров ушли бы сотни лет. Но развитие квантовых компьютеров такого типа столкнулось с теоретическими и инженерными трудностями, которые на данный момент не позволяют использовать их для решения практических задач.

Только недавно появилось понимание, что можно пойти обратным путем — рассматривать такие квантовые системы, с помощью которых можно решать узкоспециализированную и довольно простую по постановке задачу. И далее сводить к этой задаче реальные математические проблемы, требующие численного решения. Именно это и сделала наша исследовательская группа. Мы показали, как можно свести сложную и практически важную задачу робототехники — задачу нахождения внутренних углов робота-манипулятора, нужных для попадания его руки в заданное положение, — к задаче, в рамках которой „говорит“ квантовый процессор нового типа D-Wave. Эта работа — пример успешного синтеза робототехники, алгоритмов оптимизации и квантовых вычислений современного типа. Задача робототехники была взята больше как практический пример. В перспективе этот тандем теоретических методов и „железа“ нового типа способен решать огромное множество задач по оптимизации, важных в разных практических и теоретических областях. Особенно если новые квантовые процессоры станут мощнее и доступнее».