Naše roke so kot most med namerami, ki jih postavljajo možgani, in fizičnim svetom, uresničujejo naše želje tako, da nam pustijo, da misli spremenimo v dejanja. Če bodo roboti pri interakciji resnično izkoristili svoj potencial, je zato ključnega pomena, da imajo na voljo kakšen podoben instrument.
Vemo, da robotiki nekaj gradijo že osupljivo zapletene robotske roke. Potrebujejo pa tudi pamet, da jih nadzorujejo – biti sposobni pravilno prijeti predmete glede na njihovo obliko ter njihovo trdoto ali mehkobo. Nočete, da vam bodoči robotski sodelavec zmečka roko v krvavo kašo, ko se prvi dan v pisarni rokuje z vami.
Priporočeni videoposnetki
Na srečo so se s tem ukvarjali raziskovalci iz Nemčije z a nova nevronska mreža, ki je bolj navdihnjena z možgani ki lahko omogoči robotsko roko (v tem primeru obstoječi model, imenovan a Schunk SVH 5-prstna roka), da se naučite, kako pobrati predmete različnih oblik in stopenj trdote z izbiro pravilnega prijemalnega giba. V predstavitvi dokaza koncepta je robotova roka lahko pobrala nenavaden nabor predmetov, vključno z — vendar ne omejeno na — plastično steklenico, teniško žogico, gobico, gumijasto račko, pisalo in vrsto balonov.
"Naš pristop ima dve glavni komponenti: modeliranje gibanja roke in skladen nadzor," Juan Camilo Vasquez Tieck, raziskovalec na FZI Forschungszentrum Informatik v Karlsruheju v Nemčiji je za Digital Trends povedal. »Roka je modelirana v hierarhiji različnih plasti, gibanje pa je predstavljeno s primitivi gibanja. Vsi sklepi enega prsta so usklajeni s prstnim primitivom. Pri enem posebnem prijemalnem gibu so vsi prsti usklajeni s primitivom roke.«
Z drugimi besedami, je pojasnil, lahko svojo roko zapre na različne načine.
Sistem predstavlja drugačen način razvoja robotskih sistemov za izvajanje tovrstnih dejanj. Vključena nevronska mreža omogoča roki bolj inteligenten prijem in prilagajanje v realnem času, kjer je to potrebno.
“Spiking nevronske mreže (SNN) so posebna vrsta umetnih nevronskih mrež, ki se približajo delovanju pravih nevronov,« je nadaljeval Tieck. »Obstaja veliko modelov nevronov, ki temeljijo na nevroznanstvenih raziskavah. Za to delo smo uporabili leaky integrate and fire (LIF) nevrone. Komunikacija med nevroni temelji na dogodkih z uporabo konic. Trni so diskretni impulzi in ne neprekinjen signal. To... zmanjša količino informacij, ki se pošiljajo med nevroni, in zagotavlja veliko energetsko učinkovitost.«
Prispevek z opisom dela je bil nedavno objavljeno v reviji IEEE Robotics and Automation Letters.
Priporočila urednikov
- Varnostni roboti morda prihajajo v šolo v vaši bližini
- BigSleep A.I. je kot Google Image Search za slike, ki še ne obstajajo
- Oboževalec Zvezdnih stez je globoko ponaredil podatke iz obdobja naslednje generacije v novo serijo Picard
- Najnaprednejša robotska roka na svetu se približuje spretnosti človeške ravni
- A.I. spodletelo, saj robotska televizijska kamera sledi plešasti glavi namesto nogometni žogi
Nadgradite svoj življenjski slogDigitalni trendi bralcem pomagajo slediti hitremu svetu tehnologije z vsemi najnovejšimi novicami, zabavnimi ocenami izdelkov, pronicljivimi uvodniki in enkratnimi vpogledi v vsebine.
