Роботы могут очищать реки, сортировать отходы или инспектировать объекты возобновляемой энергетики, но их собственный экологический след остается открытым вопросом. Чтобы ответить на него, сообщество робототехников теперь имеет инструмент: проект Robotics Eco-Label, которым руководит Брам Вандерборгт в Брюссельском свободном университете в Бельгии. Он входит в число проектов, финансируемых грантами на устойчивое развитие IEEE RAS, представленных на ICRA в июне.
Оценка устойчивости для роботов
След робота охватывает весь его жизненный цикл, от добычи редкоземельных элементов и производства до использования и утилизации. До сих пор у сообщества не было специальных инструментов для его расчета. Robotics Eco-Label Toolkit — это легкий онлайн-инструментарий, который разбивает робота на несколько элементов: материалы, источники энергии, датчики, процессоры, приводы (компоненты, осуществляющие движения), конструкция и возможность переработки.
Каждый из этих элементов оценивается по пяти критериям: сохранение ресурсов, увеличение срока службы, углеродный след, энергоэффективность и цикличность. Результаты объединяются в взвешенную матрицу для получения экологической оценки (Eco-Score) от 0 до 100. Весовые коэффициенты на данном этапе не фиксированы, и их определение станет частью будущих исследовательских и совместных работ. Низкий балл в какой-либо области может указывать на энергоемкие приводы, ограниченную ремонтопригодность, трудно перерабатываемые материалы или отсутствие плана утилизации. Заявленная цель — сделать экологические компромиссы видимыми уже на ранних этапах проектирования.
Покупать робота нужного размера
Устойчивость также зависит от выбора при покупке. Робот большего размера или с большими возможностями, чем требуется, потребляет больше материалов и энергии, не используя свои возможности в полной мере. Команда, финансируемая IEEE RAS под руководством Антуна Скурича, разработала платформу с открытым исходным кодом для оценки устойчивости коллаборативных роботов. Пользователь определяет требуемое рабочее пространство, полезную нагрузку и траекторию, а платформа идентифицирует робота с минимальной массой, отвечающего этим потребностям. Интерактивные инструменты позволяют визуализировать робота, наблюдать за доступным пространством и важными конфигурациями.
Солнечная энергия и просвещение
В Нигерии более 90 миллионов человек не имеют надежного доступа к электричеству. Проект SolarPeer 360, которым руководит студент Федерального технологического университета в Минне Умар Адетола Абдулганий, сочетает роботизированное слежение за солнцем, оптимизацию с помощью ИИ и одноранговое распределение энергии. По словам команды, «энергия, собранная более эффективно, может быть распределена более справедливо». Команда сообщает, что зафиксировала прирост средней мощности на 60,3% в сравнении панели, следующей за солнцем, с фиксированной панелью — мощность увеличилась с 3,83 Вт до 6,14 Вт. Оптимизация с помощью ИИ также позволила сократить потери энергии примерно на 25% в тестовой среде. Было развернуто пять мини-систем для сообществ, а семинар по солнечной энергии охватил более 500 учеников.
На Кипре проект Caretta под руководством Мустафы Кемаля Амбара познакомил учеников в возрасте от 8 до 16 лет с робототехникой и устойчивым развитием. Вдохновленный головастой морской черепахой, он привел к созданию прототипа робота для сокращения прибрежного загрязнения. Было организовано две операции по очистке побережья, и более 30 учеников приняли участие в семинарах и практических занятиях. Во время полевого упражнения один из них показал на пластиковый мусор у воды и заметил: «Возможно, черепахи больше не будут это есть, если Caretta будет работать быстрее».
