Ellerimiz, beynin ortaya koyduğu niyetler ile fiziksel dünya arasında bir köprü görevi görür; düşünceleri eyleme dönüştürmemizi sağlayarak dileklerimizi yerine getirir. Robotlar, etkileşim söz konusu olduğunda potansiyellerini gerçekten ortaya çıkaracaksa, ellerinde benzer araçlara sahip olmaları çok önemlidir.
Robot bilimcilerin bazı şeyler inşa ettiğini biliyoruz. zaten şaşırtıcı derecede karmaşık robot elleri. Ama aynı zamanda onları kontrol edecek zekaya da ihtiyaçları var; yani nesneleri hem şekillerine hem de sertlik ve yumuşaklıklarına göre düzgün bir şekilde kavrayabilme yeteneğine sahipler. Gelecekteki robot iş arkadaşınızın ofiste ilk gününde sizinle el sıkışırken elinizi kanlı bir lapa haline getirmesini istemezsiniz.
Önerilen Videolar
Neyse ki, Almanya'daki araştırmacıların üzerinde çalıştığı şey bu. yeni, daha çok beyinden ilham alan sinir ağı robotik bir ele izin verebilecek (bu durumda, mevcut bir model) Schunk SVH 5 parmaklı el) doğru kavrama hareketini seçerek farklı şekil ve sertlik seviyelerindeki nesneleri nasıl kaldıracağınızı öğrenmek. Bir konsept kanıtlama gösterisinde robot eli, aşağıdakiler de dahil olmak üzere alışılmadık bir dizi nesneyi alabildi: - ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere - bir plastik şişe, tenis topu, sünger, plastik ördek, kalem ve çeşitli balonlar.
"Yaklaşımımızın iki ana bileşeni var: El hareketinin modellenmesi ve uyumlu kontrol." Juan Camilo Vasquez TieckAlmanya'nın Karlsruhe kentindeki FZI Forschungszentrum Informatik'te araştırma uzmanı olan bilimci Digital Trends'e şunları söyledi: "El, farklı katmanlardan oluşan bir hiyerarşiyle modellendi ve hareket, hareket temelleriyle temsil edildi. Bir parmağın tüm eklemleri bir parmak primitifi tarafından koordine edilir. Belirli bir kavrama hareketi için tüm parmaklar bir el-ilkeliyle koordine ediliyor.”
Yani farklı şekillerde elini kapatabileceğini açıkladı.
Sistem, bu tür eylemleri gerçekleştirmek için robotik sistemler geliştirmenin farklı bir yolunu temsil ediyor. İlgili sinir ağı, elin daha akıllıca kavramasını sağlayarak, gerektiğinde gerçek zamanlı uyarlamalar yapılmasını sağlıyor.
“Sinir ağlarını hızlandırmak (SNN), gerçek nöronların çalışma şeklini daha yakından modelleyen özel bir tür yapay sinir ağlarıdır” diye devam etti Tieck. "Sinirbilim araştırmalarına dayanan birçok yükselen nöron modeli var. Bu çalışma için sızdıran entegrasyon ve ateşleme (LIF) nöronlarını kullandık. Nöronlar arasındaki iletişim, ani yükselişler kullanılarak olaya dayalıdır. Sivri uçlar ayrık darbelerdir ve sürekli bir sinyal değildir. Bu… nöronlar arasında gönderilen bilgi miktarını azaltır ve büyük güç verimliliği sağlar.”
Çalışmayı anlatan bir makale vardı yakın zamanda IEEE Robotics and Automation Letters dergisinde yayınlandı.
Editörlerin Önerileri
- Güvenlik robotları yakınınızdaki bir okula geliyor olabilir
- BigSleep A.I. Henüz var olmayan resimler için Google Görsel Arama gibidir
- Bir Star Trek hayranı, Yeni Nesil Dönem Verilerinin sahtesini yeni Picard serisine aktardı
- Dünyanın en gelişmiş robotik eli insan seviyesine yaklaşıyor
- yapay zeka Robot TV kamerası futbol topu yerine kel kafayı takip ettiğinden başarısız oldu
Yaşam tarzınızı yükseltinDigital Trends, en son haberler, eğlenceli ürün incelemeleri, anlayışlı başyazılar ve türünün tek örneği olan ön bakışlarla okuyucuların teknolojinin hızlı tempolu dünyasını takip etmelerine yardımcı olur.
