Знакомство студентов с автоматизацией и робототехникой
Это поле не должно быть таким страшным
Автоматизация быстро стала притчей во языцех. Политики сейчас проводят вокруг этого кампании. Целые компании построены на искусственном интеллекте (ИИ) и роботизированных алгоритмах. Сопутствующие технологии начали проникать даже в бытовую сферу. Через одно-два десятилетия частота, с которой мы взаимодействуем с роботами и ИИ, может соответствовать нашему взаимодействию с людьми.
Тем не менее, как и обычно в образовании, существует задержка между содержанием, которое изучают старшеклассники, и тем, что является практическим в инженерных областях. В то время как существуют специализированные школы, которые занимаются обучением студентов принципам информатики, а не по годам развитые учащиеся создают клубы, охватывающие современные области, у большинства молодых людей нет доступа к продвинутым темам до последних лет учебы в колледже. Это сделано при предположении, что в их колледже есть такие продвинутые области, а у многих нет.
Беспокойство вызывает то, что студенты, посещающие STEM-колледжи, недостаточно знакомы с техническими областями. Они могут выходить на рынок с ограниченным ростом числа рабочих мест. Кроме того, неизвестная область или тема могут показаться устрашающими. Без предварительного ознакомления со средними школами учеников можно просто отговорить от занятия устрашающей областью. Учителя тоже не виноваты. Никто не может ожидать, что учитель математики познакомится с математикой в робототехнике.
С целью приобщения молодежи к работе робототехника может быть значительно упрощена. В колледже мы изучаем самые формальные методы разработки математических моделей робототехнических систем. В первую очередь это делается для того, чтобы стратегии анализа можно было обобщить и применить к различным системам. При этом область требует тщательных предварительных знаний линейной алгебры и дифференциальных уравнений. Однако многие базовые робототехнические системы можно упростить до тригонометрических принципов.
Я хотел бы продемонстрировать это на простом примере (если математика пугает, не стесняйтесь пропустить изображение). Возможно, амбициозный учитель математики найдет способы реализовать эту концепцию в плане урока. В моделировании роботизированной руки существует концепция прямой и обратной кинематики. Прямая кинематика используется, когда мы знаем, каковы углы между суставами робота. Зная эти углы, мы можем вычислить, где находится конец руки, также известный как конечный эффектор, в трехмерном координатном пространстве. Это полезно для проверки того, находится ли рука в ожидаемом положении. Обратная кинематика, возможно, более полезна. Обратная кинематика - это когда мы знаем, в каком положении должен находиться конечный эффектор в трехмерном координатном пространстве. Основываясь на этом положении, мы хотим вычислить суставные углы, которые должна быть настроена для руки, чтобы получить такую координату.
Типичный роботизированный манипулятор с тремя степенями свободы и тремя поворотными шарнирами будет нашим тестовым примером. Этот робот имеет три сустава, каждый из которых вращается по одной оси. Обычно мы упрощаем этого робота до трех цилиндров, представляющих поворотные шарниры, и двух стержней, представляющих настоящие руки. Если мы знаем положение, в котором должен находиться концевой эффектор, то мы можем легко найти угол первого сочленения (вид сверху), используя свойства касательной треугольников (помните, SOH-CAH-TOA). Значение двух других углов сочленения решается с использованием тригонометрических соотношений известных размеров манипуляторов роботов и положения концевого эффектора.
Для читателя, который давно отказался от математики, изложенное выше может быть пугающим. Однако для старшеклассника, посещающего уроки тригонометрии, вышесказанное не так уж чуждо. Приведенный выше пример не только знакомит студентов с робототехникой, но и отвечает на ставший клише вопрос в классе: «когда мы будем использовать это в реальной жизни?». Студентам дается практическое приложение по произвольному предмету.
Я не собираюсь описывать всю область робототехники и автоматизации с помощью приведенного выше примера. Понимание вышеуказанной концепции не делает человека робототехником. Однако это может стимулировать любопытство студентов.
По мере того как общество движется к более автоматизированному миру, предсказать, что будет составлять «реальную жизнь», сложно. Хотя не каждый студент будет заниматься исследованиями в области автоматизации, возможно, будет потребность в роботах-техниках, эквивалентных современным автомеханикам. На выставке робототехники в Бостоне мне посчастливилось услышать, как доктор Марк Райбер, генеральный директор Boston Dynamics, представил свою механическую собаку. Одно из предсказаний доктора Райберта, перефразированное его техником, заключалось в том, что волна роботов создаст рабочие места, которые мы еще не могли себе представить.
Такой робот, как Spot mini, разработан как домашний домашний робот. Может быть, сетевой инженер хорошо оштрафовал хитрый метод подключения гончих с управляемым снаряжением для доставки еды и посылок. Возможно, знаток двигателей и встроенного оборудования обнаружит, что у механических собак есть печально известный сбой. Ремонтные мастерские будут развиваться так же часто, как и магазины по замене экранов телефонов. Большая часть этих знаний потребует понимания того, как работают довольно сложные механизмы.
Не следует избегать сложного как повода, чтобы не раскрывать материал. Во время стажировки в Corning Inc, керамической компании, известной своим продуктом Gorilla Glass, мне посчастливилось поговорить с главой инновационного отдела Corning. Группа отвечает за мониторинг того, какие технологические области недооценены в Corning.
Во время разговора мы затронули тему искусственного интеллекта и машинного обучения. Начальник отдела объяснил мне, что компания уже использует школьных стажеров для реализации алгоритмов машинного обучения с помощью библиотеки Tensor Flow. Хотя опытный ученый в области машинного обучения может посмеяться над мнением о том, что Tensor Flow - это не что иное, как черный ящик, реальность того, что дети могли управлять этим инструментом, является свидетельством их способностей. Зачем упускать возможность продвинуть заинтригованных студентов STEM за пределы, установленные образовательными отделами?
