Naše su ruke poput mosta između namjera koje postavlja mozak i fizičkog svijeta, ostvaruju naše želje dopuštajući nam da misli pretvorimo u djela. Ako roboti žele doista ispuniti svoj potencijal kada je u pitanju interakcija, ključno je da stoga imaju neki sličan instrument na raspolaganju.
Znamo da robotičari grade neke već zapanjujuće zamršene ruke robota. No, također im je potrebna pamet da ih kontroliraju — sposobnost pravilnog hvatanja predmeta u skladu s njihovim oblikom i njihovom tvrdoćom ili mekoćom. Ne želite da vam budući robot-kolega smrska ruku u krvavu kašu kada se rukuje s vama prvog dana u uredu.
Preporučeni videozapisi
Srećom, na tome su radili istraživači iz Njemačke s a novu neuronsku mrežu koja je više inspirirana mozgom koji može omogućiti robotsku ruku (u ovom slučaju, postojeći model zvan a Schunk SVH ruka s 5 prstiju) kako biste naučili kako podići predmete različitih oblika i razina tvrdoće odabirom ispravne kretnje hvatanja. U demonstraciji dokaza koncepta, robotska je ruka uspjela pokupiti neobičan niz objekata, uključujući — ali ne ograničavajući se na — plastičnu bocu, tenisku lopticu, spužvu, gumenu patku, olovku i izbor balona.
"Naš pristup ima dvije glavne komponente: modeliranje pokreta ruke i usklađenu kontrolu," Juan Camilo Vasquez Tieck, istraživač na FZI Forschungszentrum Informatik u Karlsruheu, Njemačka, rekao je za Digital Trends. “Ruka je modelirana u hijerarhiji različitih slojeva, a pokret je predstavljen primitivama pokreta. Svi zglobovi jednog prsta koordinirani su primitivom prsta. Za jedan određeni pokret hvatanja, svi prsti su koordinirani primitivom ruke.”
Drugim riječima, objasnio je, može zatvoriti ruku na različite načine.
Sustav predstavlja drugačiji način razvoja robotskih sustava za izvođenje ovakvih akcija. Uključena neuronska mreža omogućuje ruci inteligentnije hvatanje, čineći prilagodbe u stvarnom vremenu gdje je to potrebno.
“Šiljaste neuronske mreže (SNN) su posebna vrsta umjetnih neuronskih mreža koje modeliraju način na koji stvarni neuroni rade,” nastavio je Tieck. „Postoje mnogi modeli neuronskih šiljaka temeljeni na neuroznanstvenim istraživanjima. Za ovaj rad koristili smo leaky integrate and fire (LIF) neurone. Komunikacija između neurona temelji se na događajima, koristeći šiljke. Šiljci su diskretni impulsi, a ne kontinuirani signal. Ovo … smanjuje količinu informacija koje se šalju između neurona i osigurava veliku energetsku učinkovitost.”
Rad koji opisuje rad bio je nedavno objavljen u časopisu IEEE Robotics and Automation Letters.
Preporuke urednika
- Sigurnosni roboti možda dolaze u školu u vašoj blizini
- BigSleep A.I. je poput Google pretraživanja slika za slike koje još ne postoje
- Obožavatelj Zvjezdanih staza duboko je lažirao podatke iz ere sljedeće generacije u novu seriju Picard
- Najnaprednija robotska ruka na svijetu približava se spretnosti ljudske razine
- A.I. ne uspjeti jer TV kamera robota prati ćelavu glavu umjesto nogometne lopte
Nadogradite svoj životni stilDigitalni trendovi pomažu čitateljima da prate brzi svijet tehnologije sa svim najnovijim vijestima, zabavnim recenzijama proizvoda, pronicljivim uvodnicima i jedinstvenim brzim pregledima.
