Взяв в руки банку безалкогольного напитка может быть простой задачей для человека, но это сложная задача для роботов — он должен найти объект, вывести его форму, определить нужное количество сил, чтобы использовать, и понять объект, не давая ей скользить. Большинство современных роботов работать исключительно на основе визуальной обработки, что ограничивает их возможности. Для того, чтобы выполнять более сложные задачи, роботы должны быть оборудованы исключительное осязание и способность перерабатывать сенсорную информацию, быстро и грамотно.
Команда компьютерных ученых и инженеров, материалы из Национального университета Сингапура (NUS) недавно продемонстрировали необычный подход, чтобы сделать роботов умнее. Они разработали сенсорные интегрированная система искусственного мозга, который имитирует биологических нейронных сетей, который может работать на энергоэффективный процессор нейроморфных, таких как процессор Intel Лоихи. Эта новая система объединяет искусственной кожи и видеодатчиков, оснащение роботов с возможностью сделать точные выводы об объектах, они являются собственниками на основании данных, полученных с помощью зрения и осязания датчиков в режиме реального времени.
«Поле манипулирования роботизированного добилась большого прогресса в последние годы. Однако, фьюзинг как зрение и тактильную информацию с обеспечивают высокую точность отклика в миллисекундах остается технологический вызов. Наши последние работы объединяет наш сверхбыстрый электронный шкурки и нервной системы с самыми последними новинками в видении зондирования и ИИ для роботов, так что они могут стать умнее и интуитивнее в физических взаимодействий», — сказал профессор Бенджамин тройник от СГУ кафедры материаловедения и инженерии. Он ведет этот проект в паре с ассистентом профессора Гарольда Сох от кафедра информатики в школе НУС вычислительной техники.
Результаты междисциплинарной работы были представлены на конференции по робототехнике: Наука и конференц-систем в июле 2020 года.
Человека, как осязание для роботов
Включение человека-как осязание робототехники может значительно улучшить функциональность, и даже привести к появлению новых целей. Например, на фабрике роботов-манипуляторов, оснащенных электронными кожу может легко адаптироваться под различные предметы, с помощью осязания определить и сцепление незнакомые предметы с правильным количеством давления, чтобы предотвратить скольжение.
В новую роботизированную систему, команда СГУ применяются передовые искусственной кожи, известной как асинхронного кодовый электронный кожи (тузы) разработчик ассистент Проф тройник и его команда в 2019 году. Роман этот датчик определяет, затрагивает более чем в 1000 раз быстрее, чем на сенсорной нервной системы человека. Также он может определить форму, структуру и твердость объекты в 10 раз быстрее, чем мгновение ока.
«Создание ультра-быстрого искусственная кожа датчик решает примерно половина головоломки сделать роботов умнее. Они также нуждаются в искусственный мозг, который в конечном итоге может достичь восприятия и обучения как еще один важный шаг в этом направлении», — добавил помощник Проф тройник, который тоже из института СГУ здравоохранения инновации и технологии.
Подобно человеку мозг для роботов
Чтобы выйти на новый уровень в роботизированной восприятия, команда СГУ изучены технологий нейроморфных-это область вычислительной эмуляции нейронной структуры и функционирования человеческого мозга-для обработки сенсорных данных из искусственной кожи. Как Асст Проф тройник и ассистент Проф работоспособности являются членами научного сообщества Intel нейроморфных (INRC), это был естественный выбор, чтобы использовать процессор Лоихи нейроморфных чип для своей новой роботизированной системы.
В своих первоначальных экспериментах исследователи установили роботизированную руку с искусственной кожи, и использовать его для чтения шрифта Брайля, передает тактильных данных Лоихи через облако для преобразования микро ударов чувствуется рукой в смысловом значении. Лоихи, достигнутые за 92 цента за точность в классификации шрифтом Брайля, а через 20 раз меньше энергии, чем обычный микропроцессор.
Команда асст Проф работоспособности, улучшение способности восприятия робота путем сочетания обоих зрением и осязанием данных в спикинг нейронной сети. В своих экспериментах исследователи поручили робот оснащен искусственной кожи и видеодатчиков для классификации различных непрозрачных контейнерах, содержащих различные количества жидкости. Они также протестировали способность системы для выявления скольжения вращения, что важно для стабильного захвата.
В обоих тестах пики нейронной сети, которая используется как зрением и осязанием данные классифицировать предметы и определять проскальзывание объектов. Классификация 10 процентов точнее, чем система, которая используется только видение. Кроме того, с помощью методики, разработанной командой Асст Проф работоспособности, то нейронные сети можно классифицировать чувственные данные, а она накапливается, в отличие от традиционного подхода, где данные засекречены после того, как была полностью собрана. Кроме того, исследователи продемонстрировали эффективность технологии нейроморфных: Лоихи обрабатываются сенсорные данные на 21% быстрее, чем самые эффективные графического процессора (GPU), используя при этом более чем в 45 раз меньше энергии.
Ассистент Проф работоспособности, общая, «мы возбуждены этими результатами. Они показывают, что система нейроморфных перспективный кусок головоломки для объединения нескольких датчиков для улучшения восприятия робота. Это шаг в направлении создания энергоэффективных и надежных роботов, которые могут быстро и адекватно реагировать в непредвиденных ситуациях».
«Это исследование из Национального университета Сингапура предоставляет убедительные заглянуть в будущее робототехники, в которых информация является одновременно почувствовал и обрабатываются в ответ на определенные события, сочетая несколько методов. Работа добавляет к растущему телу результаты, показывающие, что нейроморфных вычислений может обеспечить значительный рост в латентности и расхода энергии, как только вся система будет модернизирована в основе событийной парадигмы, охватывающей датчики, форматы данных, алгоритмы и аппаратные архитектуры», — отметил г-н Майк Дэвис, директор корпорации Intel нейроморфных вычислений лаборатории.
Это исследование было поддержано Национальным робототехники программы НИОКР офис (NR2PO), установка, которая питает экосистему робототехники в Сингапур через финансирование научно-исследовательских и конструкторских работ (НИОКР) по повышению готовности робототехники, технологий и решений. Ключевые соображения для NR2PO НИОКР инвестиции включают потенциал для эффектных приложений в государственном секторе, и потенциал, чтобы создать дифференцированные возможности для нашей промышленности.
Следующие шаги
Двигаясь вперед, Асст Проф тройник и ассистент Проф работоспособности планируем и в дальнейшем развивать их роман робототехнические системы для применения в области логистики и производства на предприятиях общественного питания, где существует высокий спрос на автоматизацию, робототехнику, особенно в пост-COVID эпохи.
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=08XyaXlxWno&feature=emb_logo
почувствуйте разницу: спонсорские возможности
Ответить
Хотите присоединиться к обсуждению?Не стесняйтесь вносить свой вклад!