Наше руке су као мост између намера које поставља мозак и физичког света, остварујући наше жеље дозвољавајући нам да мисли претворимо у дела. Ако роботи заиста желе да испуне свој потенцијал када је у питању интеракција, кључно је да стога имају неки сличан инструмент на располагању.
Знамо да роботи граде неке већ запањујуће сложене роботске руке. Али такође им је потребна памет да их контролишу — да буду способни да правилно захвате предмете и према њиховом облику и према њиховој тврдоћи или мекоћи. Не желите да ваш будући робот-сарадник смрви вашу руку у крваву кашу када се рукује с вама првог дана у канцеларији.
Препоручени видео снимци
На срећу, на томе су истраживачи из Немачке радили са а нова неуронска мрежа инспирисана мозгом који може омогућити роботску руку (у овом случају, постојећи модел назван а Сцхунк СВХ рука са 5 прстију) да научите како да покупите предмете различитих облика и нивоа тврдоће одабиром правилног покрета хватања. У демонстрацији доказа концепта, рука робота је била у стању да покупи необичан низ објеката, укључујући — али не ограничавајући се на — пластичну флашу, тениску лоптицу, сунђер, гумену патку, оловку и асортиман балона.
„Наш приступ има две главне компоненте: моделирање покрета руке и усклађену контролу,“ Хуан Камило Васкез Тик, рекао је за Дигитал Трендс научник истраживач у ФЗИ Форсцхунгсзентрум Информатик у Карлсруеу у Немачкој. „Рука је моделована у хијерархији различитих слојева, а кретање је представљено примитивима покрета. Сви зглобови једног прста су координирани прстом-примитивом. За један одређени покрет хватања, сви прсти су координирани помоћу примитивне руке."
Другим речима, објаснио је, може да затвори своју руку на различите начине.
Систем представља другачији начин развоја роботских система за извођење оваквих радњи. Укључена неуронска мрежа омогућава руци да хвата интелигентније, правећи прилагођавања у реалном времену где је то потребно.
“Појачане неуронске мреже (СНН) су посебна врста вештачких неуронских мрежа које ближе моделују начин на који функционишу стварни неурони“, наставио је Тик. „Постоје многи модели неурона који се нагло повећавају на основу истраживања неуронауке. За овај рад користили смо пропусне интегративне и ватрене (ЛИФ) неуроне. Комуникација између неурона је заснована на догађајима, користећи шиљке. Шиљци су дискретни импулси, а не континуирани сигнал. Ово… смањује количину информација које се шаљу између неурона и пружа велику ефикасност енергије.”
Рад који описује рад је био недавно објављено у часопису ИЕЕЕ Роботицс анд Аутоматион Леттерс.
Препоруке уредника
- Сигурносни роботи могу доћи у школу у вашој близини
- БигСлееп А.И. је као Гоогле претрага слика за слике које још не постоје
- Обожавалац Звезданих стаза је дубоко лажирао податке из ере следеће генерације у нову Пикардову серију
- Најнапреднија роботска рука на свету приближава се вештини на нивоу човека
- А.И. пропасти јер роботска ТВ камера прати ћелаву главу уместо фудбалске лопте
Надоградите свој животни стилДигитални трендови помажу читаоцима да прате брзи свет технологије са свим најновијим вестима, забавним рецензијама производа, проницљивим уводницима и јединственим кратким прегледима.
