Tangan kita ibarat jembatan antara niat yang dipaparkan oleh otak dan dunia fisik, mewujudkan keinginan kita dengan membiarkan kita mengubah pikiran menjadi tindakan. Jika robot ingin benar-benar mencapai potensinya dalam hal interaksi, maka penting bagi mereka untuk memiliki instrumen serupa.
Kita tahu bahwa para ahli robotik sedang membangunnya tangan robot yang sangat rumit. Namun mereka juga membutuhkan kecerdasan untuk mengendalikannya – mampu menggenggam benda dengan baik berdasarkan bentuk dan kekerasan atau kelembutannya. Anda tidak ingin rekan kerja robot masa depan Anda meremukkan tangan Anda hingga menjadi bubur berdarah ketika ia berjabat tangan dengan Anda pada hari pertama di kantor.
Video yang Direkomendasikan
Untungnya, inilah yang sedang dikerjakan oleh para peneliti dari Jerman a jaringan saraf baru yang lebih terinspirasi dari otak yang dapat memungkinkan tangan robot (dalam hal ini model yang sudah ada disebut a Tangan 5 jari Schunk SVH) untuk mempelajari cara mengambil benda dengan berbagai bentuk dan tingkat kekerasan dengan memilih gerakan menggenggam yang benar. Dalam demonstrasi pembuktian konsep, tangan robot mampu mengambil berbagai objek yang tidak biasa termasuk — namun tidak terbatas pada — botol plastik, bola tenis, spons, bebek karet, pulpen, dan berbagai macam balon.
“Pendekatan kami memiliki dua komponen utama: Pemodelan gerakan tangan, dan kontrol yang sesuai,” Juan Camilo Vasquez Tieck, seorang ilmuwan peneliti di FZI Forschungszentrum Informatik di Karlsruhe, Jerman, mengatakan kepada Digital Trends. “Tangan dimodelkan dalam hierarki lapisan yang berbeda, dan gerakannya direpresentasikan dengan gerakan primitif. Semua persendian satu jari dikoordinasikan oleh jari primitif. Untuk satu gerakan menggenggam tertentu, semua jari dikoordinasikan oleh tangan primitif.”
Dengan kata lain, jelasnya, pihaknya bisa menutup tangannya dengan cara yang berbeda-beda.
Sistem ini mewakili cara berbeda dalam mengembangkan sistem robotik untuk melakukan tindakan semacam ini. Jaringan saraf yang terlibat memungkinkan tangan untuk menggenggam dengan lebih cerdas, membuat adaptasi real-time jika diperlukan.
“Jaringan saraf yang tajam (SNN) adalah jenis jaringan syaraf tiruan khusus yang memodelkan lebih dekat cara kerja neuron sebenarnya,” lanjut Tieck. “Ada banyak model spiking neuron berdasarkan penelitian ilmu saraf. Untuk pekerjaan ini, kami menggunakan neuron Leaky Integrate and Fire (LIF). Komunikasi antar neuron berbasis peristiwa, menggunakan lonjakan. Lonjakan adalah impuls diskrit, dan bukan sinyal kontinu. Ini … mengurangi jumlah informasi yang dikirim antar neuron dan memberikan efisiensi daya yang besar.”
Sebuah makalah yang menjelaskan pekerjaan itu baru-baru ini diterbitkan di jurnal IEEE Robotics and Automation Letters.
Rekomendasi Editor
- Robot keamanan mungkin datang ke sekolah di dekat Anda
- AI Tidur Besar. seperti Pencarian Gambar Google untuk gambar yang belum ada
- Seorang penggemar Star Trek memalsukan Data era Generasi Berikutnya ke dalam seri Picard baru
- Tangan robot tercanggih di dunia kini mendekati tingkat ketangkasan manusia
- A.I. gagal karena kamera TV robot mengikuti kepala botak, bukan bola sepak
Tingkatkan gaya hidup AndaTren Digital membantu pembaca mengawasi dunia teknologi yang bergerak cepat dengan semua berita terbaru, ulasan produk yang menyenangkan, editorial yang berwawasan luas, dan cuplikan unik.
