Kätemme ovat kuin silta aivojen asettamien aikomusten ja fyysisen maailman välillä toteuttaen toiveitamme antamalla meidän muuttaa ajatukset teoiksi. Jos robotit aikovat todella hyödyntää potentiaaliaan vuorovaikutuksessa, on ratkaisevan tärkeää, että niillä on käytettävissään vastaava väline.
Tiedämme, että robotikot rakentavat joitain jo hämmästyttävän monimutkaiset robottikädet. Mutta he tarvitsevat myös älykkyyttä hallitakseen niitä – ne pystyvät tarttumaan kunnolla esineisiin sekä niiden muodon että kovuuden tai pehmeyden mukaan. Et halua tulevan robottityöntekijäsi murskaavan kätesi veriseen sotaan, kun se kättelee sinua ensimmäisenä työpäivänään toimistossa.
Suositellut videot
Onneksi saksalaiset tutkijat ovat työskennelleet tämän kanssa uusi, enemmän aivojen inspiroima hermoverkko joka voi sallia robottikäden (tässä tapauksessa olemassa oleva malli nimeltä a Schunk SVH 5-sormen käsi) oppia poimimaan eri muotoisia ja kovuustasoja olevia esineitä valitsemalla oikea tarttumisliike. Konseptitodistusesittelyssä robottikäsi pystyi poimimaan epätavallisen määrän esineitä, mukaan lukien – mutta ei rajoittuen – muovipullo, tennispallo, sieni, kumiankka, kynä ja valikoima ilmapalloja.
"Lähestymistapassamme on kaksi pääosaa: käden liikkeen mallinnus ja yhteensopiva ohjaus." Juan Camilo Vasquez Tieck, tutkija FZI Forschungszentrum Informatikissa Karlsruhessa, Saksassa, kertoi Digital Trendsille. ”Käsi mallinnetaan eri kerrosten hierarkiassa ja liike esitetään liikeprimitiivien avulla. Kaikki yhden sormen nivelet koordinoidaan sormiprimitiivillä. Yhtä tiettyä tarttumisliikettä varten kaikkia sormia koordinoi käsi-primitiivi."
Toisin sanoen, hän selitti, se voi sulkea kätensä eri tavoin.
Järjestelmä edustaa erilaista tapaa kehittää robottijärjestelmiä tällaisten toimintojen suorittamiseen. Mukana oleva hermoverkko antaa käden tarttua älykkäämmin ja tekee tarvittaessa reaaliaikaisia mukautuksia.
“Huippuhermoverkot (SNN) ovat erikoislaatuisia keinotekoisia hermoverkkoja, jotka mallintavat lähempänä todellisten neuronien toimintaa”, Tieck jatkoi. "Neurotieteen tutkimukseen perustuvia piikkihermosolumalleja on monia. Tässä työssä käytimme leaky integrate and fire (LIF) -neuroneja. Neuronien välinen kommunikaatio on tapahtumapohjaista, ja siinä käytetään piikkejä. Piikit ovat erillisiä impulsseja, eivät jatkuvaa signaalia. Tämä … vähentää neuronien välillä lähetettävän tiedon määrää ja tarjoaa erinomaisen tehon.
Työtä kuvaava paperi oli julkaistiin äskettäin IEEE Robotics and Automation Letters -lehdessä.
Toimittajien suositukset
- Turvarobotit saattavat olla tulossa kouluun lähelläsi
- BigSleep A.I. on kuin Google-kuvahaku kuville, joita ei vielä ole olemassa
- Star Trek -fani väärensi Next Generation aikakauden tiedot uuteen Picard-sarjaan
- Maailman kehittynein robottikäsi lähestyy ihmistason kätevyyttä
- A.I. epäonnistuu, kun robotti-TV-kamera seuraa kaljua päätä jalkapallon sijaan
Päivitä elämäntapasiDigital Trends auttaa lukijoita pysymään tekniikan nopeatempoisessa maailmassa uusimpien uutisten, hauskojen tuotearvostelujen, oivaltavien toimitusten ja ainutlaatuisten kurkistusten avulla.
