PINMAP: sztuczna inteligencja, która widzi przez ściany (prawie)

Południowokoreańscy naukowcy opracowali sztuczną inteligencję, która umożliwia robotom wykrywanie przezroczystych przeszkód. To znaczący postęp w redukcji kosztów autonomicznej jazdy i uczynieniu przyszłych asystentów bardziej inteligentnymi.

Czy zdarzyło ci się kiedyś uderzyć w nowiutką szklaną ścianę? Nie martw się, nawet najbardziej zaawansowane roboty dają się na to nabrać. Przynajmniej do tej pory. W Korei Południowej zespół z DGIST (Instytut Nauki i Technologii Daegu Gyeongbuk) właśnie wyposażył maszyny w rodzaj szóstego zmysłu, który pozwala im unikać tych przezroczystych pułapek, i to bez znacznego zwiększania kosztów. To mała rewolucja w świecie autonomicznej robotyki, szczegółowo opisana w artykule AI Times Korea.

LiDAR, laserowe oko, które nie zawsze widzi wyraźnie

W sercu nawigacji autonomicznych robotów często znajduje się LiDAR. Wyobraź sobie rodzaj radaru, który zamiast fal radiowych wysyła tysiące wiązek laserowych, aby mapować swoje otoczenie w 3D. To trochę tak, jakby robot krzyczał "Marco!", a przedmioty odpowiadały mu "Polo!", odbijając światło. Problem w tym, że przezroczyste powierzchnie, takie jak szkło, to prawdziwi oszuści. Pozwalają światłu przejść lub odchylają je w tak niewielkim stopniu, że LiDAR, zwłaszcza modele podstawowe, widzi tylko pustkę. W rezultacie robot, przekonany, że droga jest wolna, wpada prosto w ścianę. Niezbyt mądre dla urządzenia, które ma nam pomagać.

Do tej pory rozwiązaniem było wyposażenie robotów w wysokiej rozdzielczości LiDAR-y, znacznie droższe, lub w zestaw dodatkowych czujników (ultradźwiękowych, kamer). To kosztowne rozwiązanie – mówimy o kilkuset do kilku tysiącach euro dodatkowo – które niepotrzebnie komplikuje system. To trochę jak kupowanie Formuły 1 po bułki do sklepu.

PINMAP, algorytm z nosa

W obliczu tej (przezroczystej) ściany zespół profesora Park Kyung-joon z DGIST wpadł na genialny pomysł: a gdyby zamiast zmieniać sprzęt, zmienić oprogramowanie? Tak narodził się PINMAP (czyli Probabilistic Incremental Navigation-based Mapping, lub "Probabilistyczne Mapowanie Oparte na Przyrostowej Nawigacji" dla wtajemniczonych).

Zasada działania PINMAP jest sprytna. Zamiast ignorować rzadkie odbicia światła, które podstawowe LiDAR-y czasem rejestrują na szkle, algorytm skrupulatnie je zapisuje. W miarę poruszania się robot gromadzi te "wskazówki". PINMAP działa wtedy trochę jak detektyw: pojedynczy ślad nie wystarczy, ale nagromadzenie drobnych szczegółów w końcu tworzy wyraźny obraz. W sposób probabilistyczny algorytm "zgaduje" obecność szklanej powierzchni.

Co więcej, PINMAP wykorzystuje dobrze znane w świecie robotyki narzędzia open source (Cartographer do mapowania i Nav2 do nawigacji, oba pochodzące z ekosystemu ROS 2 – Robot Operating System). Oznacza to, że można go łatwo zintegrować z istniejącymi robotami bez konieczności gruntownych zmian.

Ostre widzenie za grosze

Wyniki, opublikowane 7 maja 2025 roku w czasopiśmie naukowym IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement pod tytułem "PINMAP: A Cost-Efficient Algorithm for Glass Detection and Mapping Using Low-Cost 2D LiDAR", są co najmniej spektakularne. Podczas testów przeprowadzonych w siedzibie DGIST, pełnej szklanych ścian, roboty wyposażone w PINMAP wykrywały przezroczyste przeszkody z dokładnością 96,77%. Dla porównania, te same roboty używające standardowego oprogramowania osiągały wskaźnik wykrywalności bliski... zeru! Co więcej, koszt tej zdolności "widzenia" szkła może być dziesięciokrotnie niższy, jak podkreśla artykuł w AI Times Korea. Badacze szacują nawet, że w niektórych przypadkach może to zmniejszyć całkowite koszty autonomicznej jazdy o 90%.

Stawka jest wysoka. Roboty zdolne do płynnej nawigacji w złożonych środowiskach, takich jak szpitale, lotniska, centra handlowe czy magazyny – wszędzie tam, gdzie szkło jest wszechobecne – mogą w końcu zostać wdrożone na szeroką skalę. Koniec z robotami, które mylą szklane drzwi z powietrzem!

Profesor Park Kyung-joon, który jest również dyrektorem technicznym (CTO) start-upu S-Innovations specjalizującego się w oprogramowaniu robotycznym, jak wspomniano w jego biografii na stronie DGIST oraz w artykule AI Times Korea, widzi w PINMAP zmianę paradygmatu: "To badanie dowodzi, że inteligentne oprogramowanie może przesuwać granice czujników, niekoniecznie polegając na ultra-wydajnym sprzęcie."

A co dalej?

Jeśli PINMAP spełni obietnice, możemy zobaczyć nową generację bardziej przystępnych i niezawodnych robotów usługowych. Mniej kolizji to także mniej uszkodzeń i większe bezpieczeństwo. Zespół badawczy, w którym pierwszym autorem badania jest Chae Ji-young, doktorant na DGIST, udostępnił swoją implementację open source, co zostało docenione przez społeczność robotyczną.

Więc następnym razem, gdy spotkasz robota, pamiętaj, że może być trochę mądrzejszy, niż się wydaje. I przede wszystkim, że już nie wpadnie na ciebie przez wystawę sklepową!