Идея создания роботов, которые воспроизводят сами себя, занимает умы человечества с середины 20 века. Джон фон Нейман - отец-основатель информатики, был одним из первых, кто озадачился этим вопросом по серьёзному. Тем не менее, за прошедшие десятилетия, тема так и не вышла за рамки академических кругов. Все известные широкой публике [проекты](https://doi.org/10.1146/annurev-control-071819-010010) собирающих самих себя машин не нашли своего применения ни в промышленности, ни в повседневной жизни.
Вполне возможно, что это происходит по той причине, что самовоспроизводство не рассматривается с практической точки зрения - как технология, способная привнести ощутимый вклад улучшение качества жизни людей и общества. Эксперименты исследовательских ВУЗов лишь подкрепляют эту точку зрения.
В тоже время, коммерческие компании также не готовы прибегать к технологиями самовоспроизводства. Робототехнические комплексы не проектируются для автономной эксплуатации, а чрезмерная автоматизация несёт дополнительные риски. Развитие коллаборативных технологий ещё дальше смещает внимание компаний от такой постановки задачи.
То есть с одной стороны мы видим исключительно академические эксперименты, лишённые какой-либо прикладной ценности. С другой стороны мы наблюдаем за тем, как ведущие мировые компании избегают полностью автоматизировать производство.
В рамках проекта ___Robossembler___ мы постараемся разрешить это противоречие и использовать технологии самовоспроизводства для достижения практической пользы. На наш взгляд технологии самовоспроизводства действительно важны - они способны, например, обеспечить зачастую критически важную масштабируемость производственной системы (резко нарастить производство какого-то жизненно-важного для общества ресурса - например, респираторов).
Современные производственные системы (заводы, фабрики) представляют собой сложные программно-аппаратные комплексы, состоящие из большого количества компонентов с разной степенью взаимозависимости, которые разрабатываются, изготавливаются и поставляются разными компаниями. Глубокое разделение труда с одной стороны повышает качество, но с другой - затрудняет возможности интеграции компонентов в полностью автоматизированные надсистемы.
В свою очередь, задача разработки автономных (_light's out_) или самовоспроизводящихся (_self-replication_) технических систем требует тесной интеграции данных жизненного цикла в рамках общего для всех его подсистем требования «безлюдности». Данное требование также налагает ряд существенных ограничений на дизайн всех компонентов системы и делает почти невозможным разработку и внедрение в рамках _отдельно взятой компании_. Даже наиболее автоматизированные отрасли промышленности (например, автомобильная) не могут уйти от ручного труда; в особенности на сборочных операциях.
Однако полностью автоматизированное производство обладает и рядом преимуществ, потому как позволяет достичь высокого синергетического эффекта за счёт отказа от
* человеко-машинных интерфейсов и требований к эстетичности (в том числе специальная маркировка);
* условий эксплуатации, адаптированных под человека (воздух, влажность, освещение, температура);
* соблюдения стандартов безопасности, взаимозаменяемости в рамках существующей номенклатуры компонентов, ремонтопригодности.
То есть разработка подобного рода систем требует пересмотра многих компонентов технических систем и принципов производственного процесса, который в настоящее время ориентирован под сборку, наладку и эксплуатацию человеком.
Однако то, что невозможно для отдельно взятой компании, может быть возможным для международного движения open source. Открытость процесса разработки и документации посодействует непрерывной интеграции данных жизненного цикла подсистем, разрабатываемых отдельными командами, что затруднительно в условиях закрытых инжиниринговых фирм.
Также, современный уровень вычислительных систем на текущем этапе их развития делает возможным создание цифровых двойников (_digital twin_) производств, поведение которых в рамках симуляции может быть приближено к реальным физическим объектам. В перспективе станет возможным не дожидаться опытного производства, чтобы проверить какую-то гипотезу, а ограничиться физическим и имитационным моделированием. Разработчики не будут скованы ограничениями существующей компонентной базы и обусловленной этим инерцией мышления. Допустимо придумать всё с нуля — с учётом требования полной автоматизированности.
Мы создадим _цифровую модель_ производственной линии, где роботы-манипуляторы собирают свои копии и сразу же вводят их в работу, чем и достигается частичное самовоспроизводство. Манипуляторы покрывают довольно большой класс производственных задач при наличии разнообразного сменного инструмента, их сборка до сих пор слабо автоматизирована даже у ведущих производителей. Мы покажем каким образом требование "безлюдности" позволит это осуществить.
Наш подход отличается от подходов современных производителей манипуляторов тем, что мы будем создавать _изначально автономную систему_, где не предполагается присутствие человека. Мы будем использовать материалы, технологии и условия эксплуатации, которые могут быть недопустимы для неавтономных промышленных систем. После ввода в эксплуатацию производственная линия будет самостоятельно собирать изделия, осуществлять их наладку и ввод в эксплуатацию. Таким образом, при наличии достаточного количества поступающих на вход линии комплектующих, линия будет непрерывно наращивать свой производственный потенциал.
Звенья манипулятора будут обладать следующими свойствами:
1. Конструкция обеспечивает максимальное использование пространства вокруг робота, что хорошо для автономных систем, оперирующих в небольшом объёме, и для совместной сборки несколькими роботами;
2. Кабельные и ременные соединения сложны в монтаже, поэтому конструкция манипулятора не будет их предусматривать; вместо этого мы будем стремиться к созданию кабелей-стержней, вмонтированных в роторы моторов;
Простота реализации сборки будет достигнута благодаря формовке корпусов с помощью компаунда. Мы избавимся от крепежа и необходимости производить отдельно корпус. Материал компаунда можно подобрать таким образом, чтобы обеспечить оптимальный теплоотвод, дешевизну (без оглядки на безопасность для человека), удобную утилизацию и повторную переработку компонентов манипулятора. Например, вспененный полимер на основе кремнезёма(не нефтепродукт). Его легко растворять, склеивать - неисправные манипуляторы будут погружаться в растворитель и разбираться на комплектующие без ущерба для них самих.
Разработка самовоспроизводящейся системы, в силу её сложности, потребует вовлечения большого количества людей, новых инженерных решений и интенсивного процесса управления данными жизненного цикла(PLM). Указанная выше модель частично самовоспроизводящейся фабрики может послужить полигоном для отработки открытых децентрализованных методов проектирования и в перспективе обеспечить достаточное для реализации грандиозных проектов масштабирование. Разработка отдельных узлов может вестись отдельными независимыми командами, а интеграция данных жизненного цикла разработки этих узлов может осуществляться через публичную распределённую базу данных. Для взаимодействия разработчиков и существующих в реальности капиталоёмких кибер-физических систем с целью изготовления прототипов или проведения испытаний может использоваться платформа Robonomics, в которой будут публиковаться заказы на изготовление/испытание деталей/сборок/изделий и с помощью сети маяков подбираться наиболее выгодные предложения по воплощению. Это позволит опробовать механизм коммуникации между отдельными парачейнами в рамках экосистемы Polkadot, где парачейн Robonomics выступит шлюзом между идеальным миром моделей разработчиков и реальным миром кибер-физических систем. Постепенно взаимодействие этих миров поспособствует выстроить оптимальную траекторию от имеющихся возможностей к идеальному желаемому результату.
