Ръцете ни са като мост между намеренията, заложени от мозъка, и физическия свят, изпълнявайки нашите желания, като ни позволяват да превърнем мислите в действия. Ако роботите наистина ще оправдаят потенциала си, когато става въпрос за взаимодействие, от решаващо значение е те да имат подобен инструмент на свое разположение.
Знаем, че роботиците създават някои вече удивително сложни ръце на роботи. Но те също се нуждаят от интелигентност, за да ги контролират - способността да хващат правилно предмети както според тяхната форма, така и според тяхната твърдост или мекота. Не искате бъдещият ви колега-робот да смачка ръката ви на кървава каша, когато се ръкува с вас в първия си ден в офиса.
Препоръчани видеоклипове
За щастие, това е, върху което са работили изследователи от Германия с a нова, по-вдъхновена от мозъка невронна мрежа което може да позволи роботизирана ръка (в този случай съществуващ модел, наречен a Schunk SVH 5-пръстна ръка), за да научите как да вземете предмети с различни форми и нива на твърдост, като изберете правилното движение за хващане. В демонстрация на доказателство за концепцията ръката на робота успя да вземе необичайна гама от обекти, включително — но не само — пластмасова бутилка, топка за тенис, гъба, гумено пате, химикал и асортимент от балони.
„Нашият подход има два основни компонента: моделиране на движението на ръката и съвместим контрол,“ Хуан Камило Васкес Тик, учен изследовател във FZI Forschungszentrum Informatik в Карлсруе, Германия, каза пред Digital Trends. „Ръката е моделирана в йерархия от различни слоеве, а движението е представено с примитиви за движение. Всички стави на един пръст се координират от пръст-примитив. За едно конкретно движение на хващане всички пръсти се координират от примитивна ръка.
С други думи, обясни той, може да затвори ръката си по различни начини.
Системата представлява различен начин за разработване на роботизирани системи за извършване на този вид действия. Включената невронна мрежа позволява на ръката да хваща по-интелигентно, като прави адаптации в реално време, когато е необходимо.
“Шипове невронни мрежи (SNN) са специален вид изкуствени невронни мрежи, които моделират по-близо до начина, по който работят истинските неврони“, продължи Тик. „Има много модели на шипове на неврони, базирани на невронаучни изследвания. За тази работа използвахме спукани неврони за интегриране и запалване (LIF). Комуникацията между невроните е базирана на събития, като се използват шипове. Пиковете са дискретни импулси, а не непрекъснат сигнал. Това … намалява количеството информация, която се изпраща между невроните и осигурява голяма енергийна ефективност.
Беше документ, описващ работата наскоро публикуван в списанието IEEE Robotics and Automation Letters.
Препоръки на редакторите
- Роботите за сигурност може да идват в училище близо до вас
- BigSleep A.I. е като Google Image Search за снимки, които все още не съществуват
- Фен на Стар Трек дълбоко фалшифицира Данните от ерата на следващото поколение в новата поредица на Пикард
- Най-модерната роботизирана ръка в света се доближава до сръчността на човешко ниво
- ИИ се провалят, тъй като телевизионната камера на робота следва плешивата глава вместо футболната топка
Надградете начина си на животDigital Trends помага на читателите да следят забързания свят на технологиите с всички най-нови новини, забавни ревюта на продукти, проницателни редакционни статии и единствени по рода си кратки погледи.
