Исследователи из Центрального университета и Университета Иннополис нашли способ кардинально ускорить управление роботами, применив квантовые алгоритмы для решения задачи обратной кинематики – расчета углов сочленений, необходимых для точного позиционирования манипулятора.
В чем проблема
На обычных компьютерах расчеты для сложных движений роботов требуют значительного времени: чем больше степеней свободы у манипулятора и чем жестче ограничения (например, обход препятствий), тем медленнее кремниевый процессор находит решение. Это создает заметную задержку между командой и действием, что критично для промышленности, автономного транспорта и особенно медицины, где роботизированные системы работают в реальном времени.
Как решили
Ученые переформулировали задачу в математический вид, понятный квантовым процессорам нового поколения D-Wave. Они представили углы суставов в виде последовательностей из нулей и единиц, а поиск оптимального положения свели к минимизации квадратичной функции – задаче, которую квантовая система решает методом отжига.
Принцип квантового отжига принципиально отличается от традиционного перебора: вместо последовательного вычисления каждого варианта квантовая система физически стремится к состоянию с наименьшей энергией, подобно шарику, скатывающемуся в низину. Это позволяет находить решение, не перебирая все возможные комбинации.
Результаты
Эксперименты на реальном квантовом оборудовании показали, что гибридный квантово-классический алгоритм ускоряет расчеты более чем в 30 раз по сравнению с классическими методами. Как отметил Рамиль Кулеев, директор Исследовательского центра в сфере ИИ Университета Иннополис, работа демонстрирует полный путь решения – от математического описания до проверки корректности результата, полученного квантовым компьютером.
Глеб Рыжаков, старший научный сотрудник Центрального университета и соавтор исследования, подчеркнул, что эта работа – пример успешного синтеза робототехники, алгоритмов оптимизации и квантовых вычислений. По его словам, предложенный подход может применяться не только в робототехнике, но и для решения широкого круга оптимизационных задач в различных отраслях.
Практическое значение
Новая технология позволяет снизить задержку между решением и движением робота, делая его движения более плавными и энергоэффективными. Метод может быть внедрен на заводах, в автономном транспорте и в медицинских роботических системах – везде, где скорость и точность движений критически важны.
Исследование опубликовано в международном научном журнале Scientific Reports, входящем в первый квартиль рейтинга ведущих мировых изданий и линейку журналов Nature.
