Category: технологии

la

Профессор - расчленитель

Увы, прерогатива не только историков-реконструлторов.

В мою бытность аспирантом MIT в начале 90-х по специальности "физическая океанография" довелось как-то услышать историю про другого аспиранта той же программы, только лет на 15 раньше меня. История подтверждается статьей из Википедии: https://en.wikipedia.org/wiki/Rory_Jack_Thompson

"Рори Томпсон" (это его не настпящее имя), родом из Сиэттла, некоторое время был в аспирантуре MIT в середине 70-х. Насколько я понял, дисер он не закончил - что-то не сложилось по причине финансовых обстоятельств, развода с первой женой. и т.п. В общем целый год он жил в подсобном помещении нашего факультета (Department of Earth, Atmospheric & Planetary Sciences), самого высокого здания в кампусе MIT - что-то вроде котельной. Собственно, проходя мимо этой подсобки мне эту историю и рассказали.

Потом он вроде бы женился второй раз и уехал с женой в Австралию, где получил позицию в местном универитете. Со второй женой отношения через некоторое время стали портиться, и однажды он убил её, разрезал на много кусков пилой и ножом, и утопил по частям в туалете. Вечером того же дня он ещё дописывал свою последнюю, 50-ю статью по океанологии. Вскоре пальцы почти случайно были обнаружены в канализации, потом нашли и некоторые остальные части. Его признали невменяемым и свои дни он окончил в психушке. В 1999 году он повесился в своей комнате.

До того как я услышал эту историю, я многократно натыкался на его научные статьи. Они были не то что что бы по моей теме, но не слишком далекой от меня. Статьи были весьма неплохие. Подписывал он их своеобразно - R.O.R.Y. Thompson. Вот такая история.
la

Роботы!

Ведомости недавно перевели статью Американские ритейлеры начали автоматизировать склады про нашу компанию Symbotic, опубликованную в газете Wall Street Journal в конце сентября. В статье есть видео про нашу первую складскую систему в городе Ньюбург в штате Нью Йорк.
Там в середине клипа показано как роботы укладывают разнородные коробки в палеты по моему алгоритму (он так и проходит в нашей компании под названием KP, по моим инициалам.

http://video-api.wsj.com/api-video/player/iframe.html?guid=52D0ECC8-C0F6-4E9A-B6CB-CD4AAD31E1D4

Система в Ньюбурге уже работает более 5 лет, и с тех пор мы построили несколько новых складских систем для самых крупных мировых ритейлеров. У читателя может сложиться впечатление что если система 5-летней давности продемонстрирована в этой статье, то насколько более продвинутыми должны быть более новые, недавно введенные в эксплуатацию системы. На самом деле я думаю что основной причиной почему в статье упомянута первая, самая ранняя наша система - это то что она единственная которая работает в целом хорошо. Более поздние, более крутые системы работают через пень-колоду, и это типично для всякой автоматизации и роботизации.

В статье в WSJ много сотен комментов с основной темой "скоро роботы отнимут все рабочие места у людей". Работая непосредственно с этими роботами, я пока такого не наблюдаю. Типичная ситуация с автоматизацией, которую я вишу, примерно такова. Там где раньше были, скажем, четверо работяг на автопогрузчиках с зарплатой $12 в час каждый, сейчас имеется дорогостоящий робот и вокруг него бегают загнанные в стельку 3 техника и инженера с зарплатами $30-40 каждый, чтобы налаживать и подчищать за роботом постоянные ошибки и нестандартные ситуации. Да, и некоторое количество работяг на автопогрузчиках по-прежнему крутятся вокруг.

В этом году я побывал на трёх складах компании Кока Кола с разной степенью автоматизации, и в разных регионах США. На одном из них внедрение роботов в результате привело к увеличению общего количествa работников (это, конечно, не было запланировано, просто всё работает через жопу). На двух других - может быть немного уменьшилось, но общий фонд заработной платы (не считая стоимости самих роботов) всё равно намного вырос.

В общем, цирк продолжается в духе того что я писал ещё три года назад. Слухи о восстании машин и покорении ими людей несколько преувеличены. То есть в каком-то смысле так и есть, люди бегают вокруг и обслуживают роботов. Но это не потому что роботы получили власть над ними, а потому что они по прежнему ещё невероятно тупые и негибкие, и за ними нужно постоянно убирать всякое говно.
la

Гигантомания

Кстати о Маске - к предыдущему посту.

Вообще, количество идей и проектов в которых он участвует весьма впечатляет, но количество и качество сочетать непросто. По-моему они варьируются от хороших (Тесла), до сомнительных (Space X), до совсем дурацких, таких как Hyperloop.

С Теслой, впрочем не всё так гладко. Вот здесь в статье про Гигафабрику в Неваде Why Musk Is Building Batteries in the Desert When No One Is Buying рассматривается динамика продаж Теслы и электрических машин в целом. Они растут, но рост скорее линейный чем экспоненциальный. Доля рынка в целом у всех электрокаров вместе едва превышает 1%.


Более того, чистые электрики скорее откусывают долю рынка у гибридов, а не обычных автомобилей с ДВС, как видно из другого графика статьи. Гигафабрика в Неваде рассчитана 500 тыс. машин на полной мощности, но на этот уровень продажеи Теслы могут выйти очень не скоро, если вообще выйдут когда-нибудь.

Ещё такая хохма про эту Гигафабрику. Недавно я узнал от нашего вице-президента что от Теслы (не обязательно от самого Маска) был запрос в нашу компанию про наши машинки - нельзя ли их на Гигафабрике использовать, могут ли они бегать по этой фабрике и развозить всякие детали. В принципе наши машинки как раз могут - бегать как по рельсам так и просто по полу, и на разных уровнях. Я не знаю будем ли мы ввязываться в это дело или нет.

Сейчас у нас и без этого дофига разных проектов. Недавно мы построили большую систему в Калифорнии для склада компании Таргет. Им понравилось, и они интересуются можем ли мы сделать для них совершенно новую систему в другой области - для интернет-коммерции, order-fulfillment center. В декабре я ездил к ним в их штаб-квартиру в Миннеаполис обсуждать это. Эта область для нас совершенно новая, мы начали заниматьcя этим 3-4 месяца назад. Но довольно быстро я придумал концепцию как это сделать эффективно с нашей технологией, и это сейчас наша основная модель для разработки. Системы для электронной коммерции могут стать весьма значительной частью нашего бизнеса - на сотни миллионов через несколько лет, именно на основе этой моей концепции.

Но и помимо этого сейчас клиентов хватает. Среди клиентов для которых мы уже строим системы или в стадии переговоров и планирования - такие имена как Кока Кола, Пепси, Найк, Старбакс, и другие, всех называть не буду. Так что и без Маска проживём.
la

Всё что вы хотели знать о роботах

По жж-шке ходит статья из MIT Technology Review, про "новую революцию" в автоматизации и роботизации вот здесь есть перевод на русский. Статья несколько наивная.

Вот как обычно в реальности:

... 24. Робот сортирует коробки по штрихкодам, которые предварительно клеятся на них на весах в цеху упаковки (packing). Если они наклеены не по центру коробки, криво, или кверх ногами (так тоже бывает), робот сбрасывает коробку обратно. Местный, который стоит на весах, клеит наклейки как попало, а мы потом весь день переклеиваем их на движущихся коробках. Нет такой силы, которая способна заставить его начать это делать по-человечески. Он говорит «Ok, Sorry» ( «Хорошо, извините»), и продолжает в том же духе. Я предполагаю, что это для него просто непосильная задача. Он просто НЕ МОЖЕТ. Но хуже этого, только местный, который приходит на овертайм в субботу или воскресенье. Потому что он приходит пьяный, после ночи в пабе. И тогда, роботы просто останавливаются, потому что не могут прочитать ту ахинею, которая наклеена на коробках. А еще, местный товарищ, может прийти обкуренный или объевшийся галюциногенных грибов, которые на острове растут в огромных количествах.
...
26. Одну неделю у нас работал Кевин из коптильни. Его поставили вывозить готовые паллеты с роботов. Для этого надо остановить робота, зайти в зону его работы, вывезти паллет роклой и снова включить робота. Но Кевин всё время путал последовательность кнопок, даже несмотря на то, что все они были разного цвета. И первое,что происходило после его нажатия на кнопки, вместо останова, робот брал пустую паллету, и с размаху одевал ее сверху на полную с рыбой. Раздавался хлопок, во все стороны разлеталась рыба, лед и пенопласт, а потом все мы, 30 минут разгребали последствия, потому что надо было собрать разбитые доски от паллетов, куски пенопласта, рыбу и перепаковать всё заново в 24 коробки. Завод в это время стоял . Когда это повторилось несколько раз, Кевину запретили подходить к роботам...

http://www.freecity.lv/bestseller/55/

Нет такого роботизированного процесса которого бы не мог бы полностью испортить средний мудак нажатием пары кнопок. Это примерно как старый анекдот про сибирских мужиков и японскую пилораму ("Ага! - торжествующе воскликнули сибирские мужики, засунув в японскую пилораму стальной рельс").

Примерно так все роботы и работают. То есть когда с ними всё нормально - очень хорошо, автоматика, высокая производительность. Но примерно половину времени нужно чтобы обычным низкооплачиваемым работникам разгребать последствия роботизированных факапов.

Ну вот, например, у нас, в высокоавтоматизированной логистике, только одно из многих звеньев: 6-осный робот подхватывает упаковку, скажем, с банками томатного соуса с конца конвейера и кладёт её на определённое место в паллете. Операция, в принципе, довольно простая. Но вот, по какой-то причине, это оказалась двухслойная упаковка из банок, а у робота в программе заложены размеры однослойной упаковки (все коробки - разного размера, поэтому возможностей для ошибок - великое множество). И вот, вместо того чтобы обжать эту коробку снизу и сверху, робот со всей силы пронзает её верхними хваталками как вилами, так что томатный соус вместе с осколками банок разлетается на несколько метров вокруг, по конвейерам, моторам и датчикам общей стоимостью в сотню тысяч долларов. Процесс останавливается, и работяги в течении получаса отскребают рабочее пространство автоматизированной системы (если повезёт, без долгосрочных последствий).

Не без моей помощи, впрочем, стало существенно лучше. Помню, дело было в середине декабря 2011, и незадолго до этого на нашем автоматизированном складе был внедрен мой алгоритм 3-мерной упаковки ящиков - самая сложная часть всей системы управления роботами и паллетизацией. Как раз за год до этого я только начал вообще заниматься этой задачей, потому что это оказалось самым узким местом всей большой логистической системы. Тот проект (он так и проходил под официальным названием "KP") был фантастикой - за год я не только создал с нуля и отладил принципиально новый алгоритм (в задаче над которой множество математиков работают по десятку лет), но и всё было переписано в рабочий код, вместе с графическими интерфейсами, соединениями с базами данных и прочими обвязками и свистелками, прошло SQA и уже вовсю работало на практике.

Я приехал в ночную смену понаблюдать за процессом. Процесс в целом происходил весьма неплохо, но не без проблем. В софтвере имелся ещё не устранённый баг (не в самом моём алгоритхме, а в имплементации в рабочем коде), в результате чего у ящиков в паллете могло быть недостаточное "сцепление" друг за друга, и они в результате комбинации всяких ошибок и неточностей движений робота могли частично обвалиться, вот примерно так.

То и дело процесс останавливался по разным причинам и работягам на смене нужно было вручную хватать и класть ящики. Самое удивительное впечатление в ту ночь - что практически все присутсвующие работяги периодически подходили ко мне засвидетельствовать почтение и рассказать как облечилась их работа с введением в действие моего алгоритма. То есть сам факт что они знали меня в лицо и знали про некий "KP packing algorithm" (чего никогда официально не обьявляли, а наоборот максимально держали в секрете) - само по себе было нетривиально. Мне было жалко их, работа - не позавидуешь, каждые несколько минут требуется ручное вмешательство, поправлять или перекладывать ящики. "Да ты чо," - говорили они мне - "сейчас так хорошо стало по сравнению с тем что было раньше". Раньше нужно было перекладывать вручную каждую вторую или третью паллету, и большинство паллет, даже не считая ошибок самих роботов, были небольшого размера и выглядели как конструкция из кубиков, сделанная 3-летним ребёнком - с башнями и пустотами и готовая развалиться в любой момент.

В общем, хорошая математика сильно помогла процессу, на он всё равно далёк от 100% автоматизации. 6-осный робот - вещь ныне стандартная но довольно дубовая. У него очень точные движения (ошибка в траектории последнего звена - меньше миллиметра), но точной траектории движения ещё недостаточно. Основная проблема - хваталка (gripper), который может при обратном движении зацеплять ящик и немного волочить его обратно. В результате случаются ошибки в укладке на несколько сантиметров (а для плотной упаковки требуется чтобы точность была лучше чем сантиметр). Так что поправлять вручную криво положенные ящики и обвалившиеся паллеты всё равно приходится.
la

Небольшое интервью про технологии, IT, автоматизацию и логистику

Вы будете смеяться, а я опять появился в "Плейбое" (украинский выпуск), как и два года назад, со всяким techno-speak и прогнозами на будущее. Украинский Плейбой - самый интеллектуальный журнал, а вы что думали :)

Весь выпуск (октябрь 2012) можно посмотреть здесь, и я там есть на страницах 36-37, затерялся среди сисек.

Скан страницы основного текста приведён под катом, чтобы ленту не раздувать. Но более логически связным представляется текст моих ответов на отдельные вопросы, ниже, выжимки из которых составили журнальный текст (первоначально даже не предполагалось, что это предназначено для Плейбоя).

1. Как вы думаете, как буду развиваться телевизоры в ближайшие 10 лет и останется ли вообще понятие телевизор через 10 лет, или все возможные поверхности станут экранами?

В телевидении в последние 5-8 лет произошла революция, самая важная за сорок с лишним лет - с тех пор как в начале 1970-х началось быстрое распространение цветных телевизоров. Эта нынешняя революция - массовое распространение HDTV. В богатых странах мира уже примерно 2/3 телевизоров в домах относятся к этой категории. Это действительно качественный скачок. Сегодня картинка в большом качественном телевизоре приближается к хорошему кинотеатру, и к разрешению глаза. Одновременно с этим появился очень большой выбор цифровых каналов и стриминг-сервисов (типа Нетфликса); сейчас, при желании, практически в любое время можно посмотреть любой фильм или передачу созданную в любой стране мира и в любом году. Это настоящая революция, и она произошла в последние несколько лет.

Что касается экранов, сегодня, действительно, ими могут быть многие поверхности, и цифровой дисплей можно засунуть в любое электронное устройство. Но качественную картинку, сравнимую по ощущениям с кинотеатром, потребитель получит от большого HDTV телевизора (или от аналогичного проектора). Так что телевизор останется, и даже будет иметь большее значение чем в последние годы обычного, аналогового телевидения, когда хорошим тоном стало хвастаться что в доме вообще нет "дуроскопа" или он никогда не включается.

2. Действительно ли идея умного дома так хороша, как о ней говорят, и произойдет ли в скором объединение всех устройств в доме в единую систему?

Не произойдёт. Элементы концепции "умного дома" будут постепенно развиваться. Уже сейчас можно иметь систему, позволяющую контролировать, скажем, освещение в разных комнатах через айфон или айпад, настроить температуру нагревателя или кондиционера, управлять музыкальной системой. Но в большинстве домов такие системы не скоро заменят обычный выключатель. Электронное управление "умного дома" может быть очень удобным, но может быть подвержено катастрофическим сбоям, как любая избыточно сложная система. Перезагрузить компьютер нетрудно, а регулярная "перезагрузка" целого дома может быть намного менее практичной. Хотите ли вы чтобы ваш холодильник раз в месяц вырубался, с протухшим мясом и кислым молоком, потому что его система контроля подцепила какой-то вирус из интернета, или нажатием пары кнопок на айфоне вы сбили какие-то настройки, в которых нужно разбираться часами?

3. Действительно в IT-индустрии сейчас происходит прогресс или компании выпускают одинаковые продукты в разных обертках, закладывая незначительные улучшения в каждую новую модель?

В разных областях IT темпы инноваций очень разные. Самые интересные тенденции связаны с перетеканием компьютерных приложений из обычных десктопов, лаптопов и корпоративных серверов, где прогресс очень медленный, в двух направлениях. Во-первых, в "облачные" структуры, размазанные по всему миру. Во вторых - в мобильные устройства, смартфоны и планшеты. В этом тренде идёт очень бурное развитие.

А знаете что стало одним из ключевых факторов успеха смартфонов и планшетов? Очень важным оказались не только софтвер, но их физические, материальные характеристики, которыми традиционно пренебрегали в IT-индустрии. В частности, специальное прочное стекло, которое не царапается в кармане монетами и ключами, а так же электронные компоненты устойчивые к влажности. До айфонов мобильный телефон был хлипким устройством как и почти вся электроника. Сядешь неудачно на стул - получишь треснутый экран. Попадёт две капли дождя - выключится половина того же экрана. Нажмёшь посильнее кнопку - она отвалится.

В чём айфоны и айпады сделали революцию - это в физической надёжности. Их почти невозможно сломать. По сети ходили забавные ролики, в которых айпад использовался как кухонная доска, поднос для фруктов, даже совок для мусора. И они действительно такие, ими можно чуть ли не гвозди забивать!

4. Существуют серийные модели роботизированных пылесосов, проходят тесты роботизированные автомобили, разрабатываются полностью автоматические склады, как скоро мы можем ожидать роботизацию большинства человеческих бытовых обязанностей и можем ли ожидать вообще?
Collapse )
la

"Лада" - логотип MIT

http://mit.edu

via http://ammosov.livejournal.com/918885.html

Студенты одной моей alma mater (физтех) сообщили Аммосову что на сайте моей другой alma mater - Massachusetts Institute of Technology - во весь экран на главной страницы фотка салона "Лады", машины производящейся на моей малой родине (Самарская область). Забавно.
la

Статья в NY Times про нашу компанию

В субботу NY Times напечатала в разделе "Технологии" (но видную с заглавной страницы сайта) большую статью про новое поколение промышленных роботов: "Skilled Work, Without the Worker"

Там есть несколько параграфов, посвящённых роботам в логистике - на примере нашей компании Symbotic (под катом соответствующий отрывок из статьи).

В нашей автоматизированной системе, описанной в статье, есть два основных элемента которые мы регулярно показываем потенциальным заказчикам (и заезжим визитерам, вроде корреспондента NY Times). Первый - сами стеллажи с ящиками, которые кладутся на полки и убираются с полок множеством "ботов" - машинок, быстро бегающих по многоярусной структуре, жужжа и мигая зелёными огоньками. Высокая скорость им на самом деле не нужна - от этого у них большой расход энергии (требующий частую подзарядку, дорогие электромоторы и супер-конденсаторы вместо батареек), и высокий уровень вибрации, делающий сами стеллажи более дорогими и менее долговечными. Но посетители любят когда "машинки" быстро бегают, пусть даже вхолостую.

Но самая главная (и визуально выгодная) часть этой демонстрации - ячейка автоматической паллетизации: это место, где коробки, в определённом порядке, по конвейеру подходят к 6-осному роботу, который подхватывает их и кладёт на палету, как кирпичи на строящееся здание. Для робота положить коробку в заданное нужное место, с хорошей точностью - не проблема. Проблема в том что все "кирпичи" могут иметь разный размер (а так же массу, плотность, твёрдость), различающийся в диапазоне примерно в 10 раз, и придумать правильную кладку для них очень непросто.

Основным элементом этой ячейки, без которого вся эта процедура не имеет смысла, является мой математический алгоритм. Этот алгоритм решает задачу трёхмерной оптимальной упаковки (3d bin-packing problem), своего рода 3-мерный "Тетрис", только с непрерывным диапазоном размеров "кубиков". Я придумал этот алгоритм с нуля и совершенно неожиданно, за короткий срок, примерно полтора года назад. Это была вообще не моя работа, мой основной проект находился в совсем другой области, и сам я никогда не занимался такими задачами. Но подобной задачей вообще-то в мире занимаются немало людей - в академической науке (профессора математики и компьютерных наук со своими пост-доками и аспирантами), и в промышленности - целые коллективы математиков и программистов, в течении многих лет. На эту тему есть тысячи статей, патентов, множество софтверных продуктов, и т.д. Проблема упаковки очень актуальна как в логистике, так и в некототых других приложениях. Количество mixed-case pallets (паллет из смеси разных коробок), которые ежегодно перевозятся в мире со складов в магазины, исчисляется сотнями миллионов. Большинство из них собирается вручную - рабочими, которые берут ящики с полок и кладут на паллеты. Основная проблема, тормозящая переход к автоматизации этого процесса - именно алгоритмы упаковки. До последнего времени упаковки, созданные комьютерной программой, были хуже чем те, что тренированные рабочие делают "на глазок". Только в последние годы начали появляться автоматические системы, способные конкурировать с ручным трудом.

И мой алгоритм, по-видимому, делает это лучше всех в мире (точно не могу сказать, потому что немалая часть информации в этой области - в собственности больших компаний и тщательно охраняется). Фактически мой алгоритм закрыл проблему с точки зрения реальных логистических приложений. Его можно очень долго доводить, улучшать, оптимизировать множество параметров и т.д., но в обозримом будущем навряд ли получится создать алгоритм, радикально лучший чем мой. Когда я создал прототип, показавший его возможности, нашей компанией был срочно организован большой проект вокруг него, и в кратчайшие сроки, чуть более полугода, он был превращён в реальный рабочий продукт. В декабре 2010-го у меня ещё не было идеи этого в голове, а в октябре 2011-го роботы уже упаковывали сотни паллет в день в геометрические структуры, являющиеся результатом моего алгоритма - фантастической сложности, но и высочайшей эффективности. Всё, что связано с этим алгоритмом, у нас в компании проходит под официальным именем "KP" (т.е. мои инициалы). Основной критерий оптимальности - плотность упаковки (т.е. минимизация обьёма пустых мест). Но кроме этого - чуть ли не десяток других важных критериев (устойчивость, распределение массы, смежность продуктов одной категории, наконец, быстрота работы алгоритма, и ещё несколько параметров).

Сама ячейка автоматической паллетизации была создана ещё до моей идеи. Но до моего алгоритма наша корпорация рассчитывала на алгоритм упаковки созданный этой компанией, уже много лет специализирующейся на подобных комбинаторных задачах. Когда же дошло до реальной системы, они не смогли удовлетворить наши требования. Их паллеты получались уродливым, неустойчивым нагромождением ящиков. Эти паллеты было стыдно показывать нашим потенциальным заказчикам. Это не потому что они (компания, делающая этот алгоритм) тупые, а потому что задача, на самом деле, невероятно сложная. После того как мы поняли, что они не справляются, несмотря на постоянные мелкие улучшения, я стал думать над этой задачей, и скоро придумал этот "KP palletizing algorithm". Когда, после его воплощения, людям показывали рядом старые паллеты, и паллеты собранные по моему алгоритму, они начинали смеяться: разница между ними была примерно как между грудой камней и готическим собором.

Под катом - фото, два визитёра из потенциальных заказчиков (начальство одной сети супермаркетов из Голландии) радостно прыгают вокруг такой паллеты, (с наклейкой "KP pallet"):
Collapse )
la

"Звёздная ночь" в океане

Визуализация океанских течений:

http://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-2121119/Nasa-model-ocean-currents-looks-like-Vincent-van-Goghs-The-Starry-Night.html

А вот видеоклип, ещё лучше:

Несколько имён упоминающихся в титрах, я знал ещё в MIT почти двадцать лет назад.

Строго говоря, это не является реально померянными течениями. Это - результат гидродинамической модели высокого разрешения, с поправками на спутниковые данные, с помощью очень сложной процедуры ассимиляции данных, напоминающей кальмановский фильтр.

Что наиболее характерно (и неожиданно, для неспециалиста): реальные течения выглядят вовсе не так как они обычно показаны стрелками на географических картах. Почти всегда они состоят из множества вихрей - такой крупномасштабной турбулентности, типа ураганов в атмосфере, но намного медленнее. Только если усреднить за большой промежуток времени, общая картина напоминает привычные стрелки на картах.

В особенности релевантно для регионов с быстрыми течениями, в частности к шумихе вокруг пресловутой "остановки Гольфстрима".