Good morning. I'm here today to talk about autonomous flying beach balls.
Өглөөний мэнд. Өнөөдөр би бие даан нисэх чадвартай
(Laughter)
хийлдэг бөмбөгний талаар ярих болно.
No, agile aerial robots like this one. I'd like to tell you a little bit about the challenges in building these, and some of the terrific opportunities for applying this technology. So these robots are related to unmanned aerial vehicles. However, the vehicles you see here are big. They weigh thousands of pounds, are not by any means agile. They're not even autonomous. In fact, many of these vehicles are operated by flight crews that can include multiple pilots, operators of sensors, and mission coordinators.
Үгүй дээ, харин хөнгөн шаламгай агаарын роботуудын тухай ярина. Би та бүхэнд үүнийг бүтээхэд тулгардаг бэрхшээл болон технологийн зарим гайхамшигт хэрэглээний талаар танилцуулмаар байна. Тэгэхээр эдгээр робот нь хүний оролцоогүй ажилладаг нисдэг техниктэй холбоотой. Гэвч энд харагдаж байгаа техник овор ихтэй бөгөөд хэдэн мянган кг жинтэй. Яагаад ч шалмаг гэж хэлэхээргүй. Бүр автомат ажиллагаатай ч биш. Бодит байдал дээр эдгээрийн олонх нь олон хүнээс бүрдсэн нислэгийн баг, мэдрэгчийн хянагчид ба даалгавар чиглүүлэгчдээр удирдуулж байдаг.
What we're interested in is developing robots like this -- and here are two other pictures -- of robots that you can buy off the shelf. So these are helicopters with four rotors, and they're roughly a meter or so in scale, and weigh several pounds. And so we retrofit these with sensors and processors, and these robots can fly indoors. Without GPS.
Бидний зорилго бол энэ хоёр зурган дээрх шиг худалдан авах боломжтой роботыг хөгжүүлэх явдал. Эдгээр нь дөрвөн сэнс бүхий ротортой нисдэг тэрэгнүүд ба хэмжээ нь ойролцоогоор нэг метр, жин нь хэдхэн килограм. Бид эдгээрийг мэдрэгч болон процессороор тоноглоод л байшин дотуур GPS байршил тогтоогчгүй нисэх боломжтой болно.
The robot I'm holding in my hand is this one, and it's been created by two students, Alex and Daniel. So this weighs a little more than a tenth of a pound. It consumes about 15 watts of power. And as you can see, it's about eight inches in diameter. So let me give you just a very quick tutorial on how these robots work.
Миний гартаа барьж байгаа робот энэ байна. Алекс, Дэниэл гэдэг хоёр оюутны хийсэн бүтээл. Тэгэхээр энэ нь 50 орчим грамм жинтэй. 15 Ваттын хүчин чадалтай. Таны харж байгаагаар 20 см орчим диаметртэй. Би эдгээр робот хэрхэн ажилладаг талаар товчхон танилцуулья.
So it has four rotors. If you spin these rotors at the same speed, the robot hovers. If you increase the speed of each of these rotors, then the robot flies up, it accelerates up. Of course, if the robot were tilted, inclined to the horizontal, then it would accelerate in this direction. So to get it to tilt, there's one of two ways of doing it. So in this picture, you see that rotor four is spinning faster and rotor two is spinning slower. And when that happens, there's a moment that causes this robot to roll. And the other way around, if you increase the speed of rotor three and decrease the speed of rotor one, then the robot pitches forward.
Робот дөрвөн ротортой. Тэдгээрийг жигд хурдаар эргүүлбэл робот ниснэ. Роторуудын хурдыг ихэсгэхэд робот хөөрч хурдатгал авна. Мэдээж робот хэвтээ тэнхлэгийн дагуу ташуу байрлалтай болоход тухайн чиглэлдээ хурдатгал авна. Роботыг хазайлгах хоёр аргын нэг нь байна. Энэ зураг дээр таны харж байгаагаар дөрөвдүгээр ротор илүү хурдан, хоёрдугаар ротор арай удаан эргэж байна. Хэрвээ ингэвэл робот хажуу тийш өнхөрнө. Өөр нэг арга нь: гуравдугаар роторын хурдыг ихэсгээд нэг дэхийг удаашруулбал робот урагш давшина.
And then finally, if you spin opposite pairs of rotors faster than the other pair, then the robot yaws about the vertical axis. So an on-board processor essentially looks at what motions need to be executed and combines these motions, and figures out what commands to send to the motors -- 600 times a second. That's basically how this thing operates.
Эцэст нь, эсрэг хоёр роторыг нөгөө хоёроос нь хурдан эргүүлэхэд робот босоо тэнхлэгийн дагуу хазайна. Гол нь хавтан дээрх процессор нь ямар хөдөлгөөн гүйцэтгэхийг мэдэрч, хөдөлгөөнүүдийг нэгтгээд, моторт ямар даалгавар илгээхийг секундэд 600 удаа бодож олдог. Ерөнхийдөө ингэж ажилладаг.
So one of the advantages of this design is when you scale things down, the robot naturally becomes agile. So here, R is the characteristic length of the robot. It's actually half the diameter. And there are lots of physical parameters that change as you reduce R. The one that's most important is the inertia, or the resistance to motion. So it turns out the inertia, which governs angular motion, scales as a fifth power of R. So the smaller you make R, the more dramatically the inertia reduces. So as a result, the angular acceleration, denoted by the Greek letter alpha here, goes as 1 over R. It's inversely proportional to R. The smaller you make it, the more quickly you can turn.
Энэ загварын нэг давуу тал нь аливаа зүйлийн хэмжээг багасгах тусам робот өөрөө шалмаг болж эхэлнэ. Энд R радиус нь роботын уртын хэмжигдэхүүн. Үнэндээ бол диаметрын тал нь. Тэгээд R-ыг багасгах бүрт олон физикийн хувьсагч дагаж өөрчлөгдөнө. Хамгийн чухал нь инерц буюу хөдөлгөөний эсэргүүцэл. Бидний олж мэдсэнээр инерц нь өнцгийн хөдөлгөөнийг зохицуулж, мөн R-ын таван зэрэгтэй тэнцэнэ. R-ыг багасгах тусам инерц илүү хурдан буурна. Ингэснээр өнцгийн хурдатгал буюу грек цагаан толгойн альфа нь 1/R-тай тэнцэнэ. R-тай урвуу хамааралтай. Хэмжээг багасгах тусам хурдан эргэнэ.
So this should be clear in these videos. On the bottom right, you see a robot performing a 360-degree flip in less than half a second. Multiple flips, a little more time. So here the processes on board are getting feedback from accelerometers and gyros on board, and calculating, like I said before, commands at 600 times a second, to stabilize this robot. So on the left, you see Daniel throwing this robot up into the air, and it shows you how robust the control is. No matter how you throw it, the robot recovers and comes back to him.
Энэ бичлэгт тодорхой харагдана. Баруун доод хэсэгт робот хагас секундын дотор 360 хэмийн эргэлт хийж байна. Олон эргэлт хийвэл арай илүү хугацаа зарцуулна. Хавтан дээрх процессорууд нь хурдатгал хэмжигч болон хавтан дээрх эргэлдэгч биет буюу гирогоос мэдээлэл авдаг. Өмнө хэлсэнчлэн секундэд 600 удаа тооцоолж боловсруулаад роботыг тогтворжуулна. Зүүн талд Дэниел роботыг шидэж байгаа нь харагдаж байна. Үүгээр удирдлага хэр баталгаатайг харж болно. Яаж ч шидсэн робот эргээд ирж байна.
So why build robots like this? Well, robots like this have many applications. You can send them inside buildings like this, as first responders to look for intruders, maybe look for biochemical leaks, gaseous leaks. You can also use them for applications like construction. So here are robots carrying beams, columns and assembling cube-like structures. I'll tell you a little bit more about this. The robots can be used for transporting cargo. So one of the problems with these small robots is their payload-carrying capacity. So you might want to have multiple robots carry payloads. This is a picture of a recent experiment we did -- actually not so recent anymore -- in Sendai, shortly after the earthquake. So robots like this could be sent into collapsed buildings, to assess the damage after natural disasters, or sent into reactor buildings, to map radiation levels.
Яагаад ийм робот бүтээх хэрэгтэй вэ? Ийм роботыг олон янзаар ашиглах боломжтой. Барилга руу нэвтэрсэн урилгагүй зочдыг эхлээд хайж олох эсвэл биохимийн болон газын алдагдлыг тогтоохоор илгээж болно. Эсвэл бүр барилга угсралтад ч ашиглаж болно. Энэ роботууд хөндлөвч болон багана зөөж куб хэлбэртэй байгууламж угсарч байна. Энэ талаар дэлгэрүүлж тайлбарлая. Роботуудыг ачаа тээвэрлэхэд хэрэглэж болно. Гэвч бяцхан роботуудын гол асуудал нь тэдгээрийн даацын чадвар. Тэгэхээр олон роботоор ачаа зөөлгөх нь дээр байх. Энэ бол бидний саяхан хийсэн туршилтын зураг. Үнэндээ тийм сүүлийн үеийх биш л дээ. Сэндайд болсон газар хөдлөлтийн дараа хийсэн. Ийм роботуудыг байгалийн гамшгийн дараа нурсан байшин руу оруулж гэмтлийн үнэлгээ хийлгэх эсвэл хордсон барилга руу цацрагийн түвшинг тогтоолгохоор илгээж болно.
So one fundamental problem that the robots have to solve if they are to be autonomous, is essentially figuring out how to get from point A to point B. So this gets a little challenging, because the dynamics of this robot are quite complicated. In fact, they live in a 12-dimensional space. So we use a little trick. We take this curved 12-dimensional space, and transform it into a flat, four-dimensional space. And that four-dimensional space consists of X, Y, Z, and then the yaw angle.
Үндсэн асуудлын нэг нь автомат ажиллагаатай роботууд хэрхэн А цэгээс Б цэг рүү хүрэхээ тодорхойлох юм. Энэ нь бага зэрэг бэрхшээлтэй. Учир нь роботын хөдөлгөөн маш төвөгтэй. Тэд 12 хэмжээст орчинд оршдог. Тэгээд бид бяцхан заль хэрэглэсэн. Би энэ муруй 12 хэмжээст орчинг хавтгай дөрвөн хэмжээст орчин руу хувиргасан. Дөрвөн хэмжээст орчин нь X, Y, Z болон хазайлтын өнцгөөс бүрдэнэ.
And so what the robot does, is it plans what we call a minimum-snap trajectory. So to remind you of physics: You have position, derivative, velocity; then acceleration; and then comes jerk, and then comes snap. So this robot minimizes snap. So what that effectively does, is produce a smooth and graceful motion. And it does that avoiding obstacles. So these minimum-snap trajectories in this flat space are then transformed back into this complicated 12-dimensional space, which the robot must do for control and then execution.
Роботын хийх зүйл нь бидний хэлдгээр хамгийн богино замыг тодорхойлох. Физикийн хичээлийг эргэн санавал байрлал, уламжлал, хурд болон хурдатгал гэж байдаг. Тэгээд бас түлхэлт, тийрэлт гэж бий. Робот тийрэлтийг хамгийн багаар тооцно. Тэгэхээр түүний хөдөлгөөн нь жигд, зөөлөн болно. Үүнийг саадыг тойроход ашигладаг. Тэгээд энэхүү хавтгай орон зайн хамгийн бага тийрэлтийн зам нь буцаад 12 хэмжээс рүү хөрвүүлэгдэнэ. Ингэснээр робот удирдлага болон гүйцэтгэлээ хийх боломжтой болно.
So let me show you some examples of what these minimum-snap trajectories look like. And in the first video, you'll see the robot going from point A to point B, through an intermediate point.
Хамгийн бага зам нь ямар байдгийг жишээн дээр үзүүлье. Эхний бичлэг дээр А цэгээс Б цэг рүү дундын цэгээр дайрч явж байгааг харж байна.
(Whirring noise)
So the robot is obviously capable of executing any curve trajectory. So these are circular trajectories, where the robot pulls about two G's. Here you have overhead motion capture cameras on the top that tell the robot where it is 100 times a second. It also tells the robot where these obstacles are. And the obstacles can be moving. And here, you'll see Daniel throw this hoop into the air, while the robot is calculating the position of the hoop, and trying to figure out how to best go through the hoop. So as an academic, we're always trained to be able to jump through hoops to raise funding for our labs, and we get our robots to do that.
Тэгэхээр робот дурын муруй замаар явах боломжтой. Энэ бол тойрог хөдөлгөөн. Хоёр дахин их G авч байна. Секундэд 100 удаа роботод хаана байгааг нь заадаг хөдөлгөөн мэдрэгч камер толгой дээр нь байгаа. Энэ нь роботод саад хаана байгааг ч хэлж өгнө. Саад нь хөдөлгөөнтэй ч байж болно. Энд Дэниел цагиргыг агаарт шидэхэд робот байршлыг нь тооцоолж дундуур нь хэрхэн гарах аргыг олохыг оролдож байна. Эрдэмтэн хүний хувьд лабораторитоо санхүүжилт олохын тулд бид үргэлж цагираг дундуур үсэрч сурдаг. Үүнийг роботуудаараа хийлгэх болно.
(Applause)
(Алга ташилт)
So another thing the robot can do is it remembers pieces of trajectory that it learns or is pre-programmed. So here, you see the robot combining a motion that builds up momentum, and then changes its orientation and then recovers. So it has to do this because this gap in the window is only slightly larger than the width of the robot. So just like a diver stands on a springboard and then jumps off it to gain momentum, and then does this pirouette, this two and a half somersault through and then gracefully recovers, this robot is basically doing that. So it knows how to combine little bits and pieces of trajectories to do these fairly difficult tasks.
Роботын хийж чадах өөр нэг зүйл бол урьдчилан програмчлагдсан болон сурсан замаа санах явдал. Энд робот доорх хөдөлгөөнүүдийг нэгтгэж хөдөлгөх хүч үүсгэж байгааг харж болно. Тэгээд чигээ өөрчлөөд тогтворжиж байна. Заавал ингэх ёстой, учир нь цонхны зай нь роботын өргөнөөс бага зэрэг л илүү юм. Яг усанд шумбагч тамирчин тавцан дээр зогсоод хүч авахын тулд үсрээд агаарт 2,5 удаа эргэлт хийгээд гоёмсогоор эргэж байрлалаа авдаг шиг энэ робот ч мөн тэгдэг. Тэр энэ хэцүү даалгаврыг гүйцэтгэхийн тулд замын жижиг хэсгүүдийг хэрхэн нийлүүлэхээ мэднэ.
So I want change gears. So one of the disadvantages of these small robots is its size. And I told you earlier that we may want to employ lots and lots of robots to overcome the limitations of size. So one difficulty is: How do you coordinate lots of these robots? And so here, we looked to nature. So I want to show you a clip of Aphaenogaster desert ants, in Professor Stephen Pratt's lab, carrying an object. So this is actually a piece of fig. Actually you take any object coated with fig juice, and the ants will carry it back to the nest. So these ants don't have any central coordinator. They sense their neighbors. There's no explicit communication. But because they sense the neighbors and because they sense the object, they have implicit coordination across the group.
Сэдвээ жаахан өөрчилье. Энэ жижиг роботын сул тал нь түүний хэмжээ. Өмнө нь хэлсэнчлэн, бид олон робот ажиллуулаад хэмжээний дутагдлыг арилгаж болно. Үүний нэг асуудал нь олон роботыг хэрхэн чиглүүлэх вэ? Тэгээд бид байгаль эхээс асуусан. Энэ бичлэгт профессор Стивен Прэттийн лабораторийн цөлийн шоргоолжнууд юм зөөж байна. Энэ жимсний зүсэм. Үнэндээ жимсний шүүсээр бүрсэн юуг ч шоргоолжнууд үүрэндээ аваачна. Эдгээр шоргоолжнуудад нэгдсэн чиглүүлэгч байхгүй. Тэд хөршөө мэдэрдэг. Ямар нэг илэрхий харилцаа байхгүй. Хөршөө, бас объектоо мэдэрч байгаа болохоор тэд сүрэг дотроо далд чиглүүлэлттэй.
So this is the kind of coordination we want our robots to have. So when we have a robot which is surrounded by neighbors -- and let's look at robot I and robot J -- what we want the robots to do, is to monitor the separation between them, as they fly in formation. And then you want to make sure that this separation is within acceptable levels. So again, the robots monitor this error and calculate the control commands 100 times a second, which then translates into motor commands, 600 times a second. So this also has to be done in a decentralized way. Again, if you have lots and lots of robots, it's impossible to coordinate all this information centrally fast enough in order for the robots to accomplish the task. Plus, the robots have to base their actions only on local information -- what they sense from their neighbors. And then finally, we insist that the robots be agnostic to who their neighbors are. So this is what we call anonymity.
Энэ төрлийн чиглүүлэлтийг л бид роботууддаа хүсч байна. Бидэнд хөршүүдээр хүрээлэгдсэн робот байна гэж бодъё. Жишээ нь, Робот I болон J. Эдгээр роботоор хийлгэх зүйл нь жагсаалаар нисэх үеийн хоорондох зайг нь хянуулах. Тэгээд энэхүү зай нь зохих хэмжээнд байгаа эсэхийг шалгана. Роботууд мөн л алдааг шалгаад хянах даалгавраа секундэд 100 удаа хийнэ. Тэгээд секундэд 600 удаа моторт заавар өгнө. Энэ нь нэгдсэн бус аргачлалаар хийгдэх ёстой. Дахин хэлэхэд, маш олон тооны роботыг нэгдсэн системд оруулж, заавар боловсруулж, түүнийг гүйцэтгэхэд хангалттай хурдан чиглүүлэх боломжгүй. Дээр нь тэд үйлдлээ зөвхөн дотоод мэдээлэлдээ суурилуулах шаардлагатай. Энийг хөршүүдээсээ мэдэрнэ. Тэгээд эцэст нь роботууд хөршүүддээ тэгш эрхтэй хандах ёстой. Үүнийг бид нэрээ нууцлах гэдэг.
So what I want to show you next is a video of 20 of these little robots, flying in formation. They're monitoring their neighbors' positions. They're maintaining formation. The formations can change. They can be planar formations, they can be three-dimensional formations. As you can see here, they collapse from a three-dimensional formation into planar formation. And to fly through obstacles, they can adapt the formations on the fly. So again, these robots come really close together. As you can see in this figure-eight flight, they come within inches of each other. And despite the aerodynamic interactions with these propeller blades, they're able to maintain stable flight.
Одоо үзүүлэх бичлэгт 20 ширхэг жижиг робот жагсаалаар нисч байна. Тэд хөршийнхөө байрлалыг ажиглаж байна. Жагсаалаа хадгалж байна. Энэ нь өөрчлөгдөж ч болно. Хавтгай хэлбэртэй эсвэл гурван хэмжээст ч байж болно. Таны харж байгаачлан, гурван хэмжээст жагсаалаас хавтгай руу шилжиж байна. Саад дундуур нисэхийн тулд хэлбэрээ өөрчилж байна. Эдгээр роботууд хоорондоо маш ойртож байна. Наймын тооны хэлбэрээр нисэхдээ хэдхэн инчийн зайтай болж байна. Сэнсний далбааны аеродинамикийн харилцан үйлчлэлээс үл хамааран тэд тогтвортой нисэж байна.
(Applause)
(Алга ташилт)
So once you know how to fly in formation, you can actually pick up objects cooperatively. So this just shows that we can double, triple, quadruple the robots' strength, by just getting them to team with neighbors, as you can see here. One of the disadvantages of doing that is, as you scale things up -- so if you have lots of robots carrying the same thing, you're essentially increasing the inertia, and therefore you pay a price; they're not as agile. But you do gain in terms of payload-carrying capacity.
Нэгэнт жагсаалаар нисэж сурсан бол хамтран ачаа тээж чадна. Тэгээд энэ нь роботын хүчийг хөршүүдтэй нь баг болгосноор 2, 3, 4 дахин ихэсгэж болохыг харуулж байна. Үүнийг хийхэд дутагдалтай тал нь хэмжээг нь ихэсгэсэнээр олон робот ижил зүйл зөөж инерцийг нэмэгдүүлнэ. Оронд нь тэд шалмаг бус болно. Гэхдээ тээвэрлэх чадвар нь нэмэгднэ.
Another application I want to show you -- again, this is in our lab. This is work done by Quentin Lindsey, who's a graduate student. So his algorithm essentially tells these robots how to autonomously build cubic structures from truss-like elements. So his algorithm tells the robot what part to pick up, when, and where to place it. So in this video you see -- and it's sped up 10, 14 times -- you see three different structures being built by these robots. And again, everything is autonomous, and all Quentin has to do is to give them a blueprint of the design that he wants to build.
Танд үзүүлэх өөр нэг хэрэглээг бас л манай лабораториос харж болно. Энэ магистрын оюутан Кyентин Линдсигийн хийсэн бүтээл. Түүний алгоритм нь роботуудад тулгуур хэлбэртэй элементүүд ашиглан хэрхэн бие даан куб байгууламж барихыг хэлж өгөх юм. Түүний алгоритм роботуудад аль хэсгийг өргөх, хэзээ, хаана байрлуулахыг хэлж өгнө. Энэ бичлэгийг 10, 14 дахин хурдлуулсан байгаа. Энд роботуудын барьж байгаа гурван өөр байгууламж байгаа. Бүгд автомат бөгөөд Куентиний хийх зүйл нь ердөө л тэдэнд бариулах загварынхаа план зургийг өгөхөд л хангалттай.
So all these experiments you've seen thus far, all these demonstrations, have been done with the help of motion-capture systems. So what happens when you leave your lab, and you go outside into the real world? And what if there's no GPS? So this robot is actually equipped with a camera, and a laser rangefinder, laser scanner. And it uses these sensors to build a map of the environment. What that map consists of are features -- like doorways, windows, people, furniture -- and it then figures out where its position is, with respect to the features. So there is no global coordinate system. The coordinate system is defined based on the robot, where it is and what it's looking at. And it navigates with respect to those features.
Энэ хүртэл та бүхний харсан туршилтууд, бүх үзүүлэнгүүд хөдөлгөөн мэдрэгч системийн тусламжтай хийгдсэн. Хэрвээ лабораториос гарч бодит ертөнцөд ашиглавал яах вэ? GPS байхгүй бол яах вэ? Эдгээр роботууд камер, лазер байршил мэдрэгч болон лазер дүрс буулгагчаар тоноглогдсон. Эдгээр мэдрэгчээр орчны газрын зургийг бүтээдэг. Энэ нь цонх, хаалга, хүн, тавилга гэх мэт зүйлсээс бүрдэнэ. Дараа нь тэдгээрийн хувьд байршлаа тодорхойлох болно. Нэгдсэн координатын систем байхгүй. Хаана байгаа, юу харагдаж байгаагаас шалтгаалан координатын системийг робот тогтооно. Тэдгээр зүйлээр баримжаа авна.
So I want to show you a clip of algorithms developed by Frank Shen and Professor Nathan Michael, that shows this robot entering a building for the very first time, and creating this map on the fly. So the robot then figures out what the features are, it builds the map, it figures out where it is with respect to the features, and then estimates its position 100 times a second, allowing us to use the control algorithms that I described to you earlier. So this robot is actually being commanded remotely by Frank, but the robot can also figure out where to go on its own. So suppose I were to send this into a building, and I had no idea what this building looked like. I can ask this robot to go in, create a map, and then come back and tell me what the building looks like. So here, the robot is not only solving the problem of how to go from point A to point B in this map, but it's figuring out what the best point B is at every time. So essentially it knows where to go to look for places that have the least information, and that's how it populates this map.
Одоо үзүүлэх бичлэг нь Фрэнк Шэн, профессор Нэтан Майкл нарын бүтээсэн алгоритм. Энд робот анх удаагаа байшинд ороод нисэж байхдаа зургийг нь гаргаж байна. Дараа нь юуг оруулахаа тодорхойлж газрын зураг бүтээж байна. Робот эд зүйлсийн хувьд байршлаа секундэд 100 удаа тооцоолж байна. Энэ нь бидэнд өмнө нь дурдсан удирдлагын алгоритмыг хэрэглэх боломж олгох болно. Энэ роботыг үнэндээ Фрэнк алсаас зааварчилж байгаа. Гэхдээ робот хаашаа нисэхээ өөрөө ч тооцоолж чадна. Жишээ нь би үүнийг өөрийнхөө сайн мэдэхгүй байшин руу илгээх байлаа гэж бодъё. Би роботыг ороод зураг гаргаад ир, буцаж ирээд байшин ямар харагдаж байсныг надад хэл гэж болно. Энд робот зөвхөн А цэгээс Б рүү хүрэх асуудлыг шийдэх биш, харин цаг үргэлж хамгийн тохиромжтой Б цэгийг олж байна. Үндсэндээ хамгийн бага мэдээлэлтэй газар олохын тулд хаашаа явахаа шийдэж байгаа. Ингэж тэр зургийг бүтээнэ.
So I want to leave you with one last application. And there are many applications of this technology. I'm a professor, and we're passionate about education. Robots like this can really change the way we do K-12 education. But we're in Southern California, close to Los Angeles, so I have to conclude with something focused on entertainment. I want to conclude with a music video. I want to introduce the creators, Alex and Daniel, who created this video.
Би та бүхэнд сүүлийн хэрэглээг үзүүлье. Энэ технологит маш олон хэрэглээ байгаа. Би бол профессор хүн учраас боловсролд их сонирхолтой. Ийм роботууд 12 жилийн сургалтын системийг үнэхээр өөрчилж чадна. Гэвч бид Өмнөд Калифорнид, Лос Анжелест ойрхон байгаа болохоор ямар нэг хөгжилтэй зүйлээр өндөрлөх хэрэгтэй байх. Илтгэлээ хөгжмийн бичлэгээр дуусгамаар байна. Та бүхэнд энэ бичлэгийг бүтээсэн Алекс, Дэниел хоёрыг танилцуулъя.
(Applause)
(Алга ташилт)
So before I play this video, I want to tell you that they created it in the last three days, after getting a call from Chris. And the robots that play in the video are completely autonomous. You will see nine robots play six different instruments. And of course, it's made exclusively for TED 2012. Let's watch.
Бичлэг эхлэхээс өмнө тэд үүнийг Крисээс дуудлага авангуутаа өнгөрсөн гурав хоногт хийсэн гэдгийг дурдмаар байна. Бичлэгэн дээрх роботууд бүрэн өөрийн удирдлагатай. 9 робот 6 өөр зэмсэг тоглож байгааг харах болно. Мэдээж үүнийг TED 2012-т зориулан тусгайлан хийсэн болно. Бичлэгээ үзэцгээе.
(Sound of air escaping from valve)
(Music)
(Whirring sound)
(Music)
(Хөгжим)
(Applause) (Cheers)
(Алга ташилт)