Mūsų rankos yra tarsi tiltas tarp smegenų ketinimų ir fizinio pasaulio, įgyvendinančios mūsų norus leisdamos mintis paversti veiksmais. Jei robotai tikrai išnaudos savo potencialą, kai kalbama apie sąveiką, labai svarbu, kad jie turėtų kokį nors panašų instrumentą.
Žinome, kad robotai kai kuriuos stato jau stebėtinai įmantrios roboto rankos. Tačiau jiems taip pat reikia sumanumo, kad galėtų juos valdyti – gebėti tinkamai suimti objektus pagal jų formą ir kietumą ar minkštumą. Jūs nenorite, kad jūsų būsimasis robotas bendradarbis sutraiškytų jūsų ranką į kruviną košę, kai paspaudžia jums ranką pirmą dieną biure.
Rekomenduojami vaizdo įrašai
Laimei, su tuo dirbo mokslininkai iš Vokietijos naujas, labiau smegenų įkvėptas neuroninis tinklas kuri gali leisti roboto ranką (šiuo atveju esamą modelį, vadinamą a Schunk SVH 5 pirštų ranka) išmokti paimti skirtingų formų ir kietumo objektus, pasirenkant tinkamą griebimo judesį. Koncepcijos įrodymo demonstracijoje roboto ranka sugebėjo pasiimti neįprastą objektų spektrą, įskaitant – bet tuo neapsiribojant – plastikinis butelis, teniso kamuoliukas, kempinė, guminė antis, rašiklis ir balionų asortimentas.
„Mūsų metodą sudaro du pagrindiniai komponentai: rankos judesio modeliavimas ir suderinamas valdymas“, Juanas Camilo Vasquezas Tieckas, „Digital Trends“ pasakojo „FZI Forschungszentrum Informatik“ Karlsrūhėje, Vokietijoje, tyrinėtojas. „Ranka modeliuojama skirtingų sluoksnių hierarchijoje, o judesys vaizduojamas judėjimo primityvais. Visi vieno piršto sąnariai koordinuojami piršto primityvu. Atliekant vieną konkretų griebimo judesį, visi pirštai yra koordinuojami rankos primityvu.
Kitaip tariant, jis paaiškino, kad jis gali uždaryti ranką įvairiais būdais.
Sistema yra kitoks būdas sukurti robotines sistemas, skirtas tokio pobūdžio veiksmams atlikti. Įtrauktas neuroninis tinklas leidžia rankai protingiau suvokti, prireikus pritaikyti realiuoju laiku.
“Spiking neuroniniai tinklai (SNN) yra specialios rūšies dirbtiniai neuroniniai tinklai, modeliuojantys artimesnį tikrų neuronų veikimui“, – tęsė Tieckas. „Yra daug neuronų modelių, pagrįstų neurologijos tyrimais. Šiam darbui naudojome nesandarius integravimo ir ugnies (LIF) neuronus. Ryšys tarp neuronų yra pagrįstas įvykiais, naudojant smaigalius. Spygliai yra atskiri impulsai, o ne nuolatinis signalas. Tai sumažina informacijos, siunčiamos tarp neuronų, kiekį ir užtikrina didelį energijos vartojimo efektyvumą.
Darbą aprašantis popierius buvo neseniai paskelbtas žurnale IEEE Robotics and Automation Letters.
Redaktorių rekomendacijos
- Apsaugos robotai gali ateiti į mokyklą šalia jūsų
- BigSleep A.I. yra kaip „Google“ vaizdų paieška, skirta nuotraukoms, kurių dar nėra
- „Star Trek“ gerbėjas suklastojo „Next Generation“ eros duomenis į naują „Picard“ seriją
- Pažangiausia pasaulyje robotų ranka artėja prie žmogaus lygio miklumo
- A.I. žlunga, nes robotas TV kamera seka pliką galvą, o ne futbolo kamuolį
Atnaujinkite savo gyvenimo būdąSkaitmeninės tendencijos padeda skaitytojams stebėti sparčiai besivystantį technologijų pasaulį – pateikiamos visos naujausios naujienos, smagios produktų apžvalgos, įžvalgūs vedamieji leidiniai ir unikalūs žvilgsniai.
