Singapur’daki Nanyang Teknoloji Üniversitesi’nden (NTU Singapur) bilim adamları, beyinden ilham alan bir yaklaşım kullanarak, robotların ağrıyı tanıması ve hasar gördüğünde kendi kendini onarması için yapay zekaya (AI) sahip olmanın bir yolunu geliştirdi.
Sistemde, fiziksel bir kuvvetin uyguladığı basınçtan kaynaklanan ‘ağrıyı’ işlemek ve yanıtlamak için yapay zeka destekli sensör düğümleri vardır. Sistem ayrıca robotun, insan müdahalesine gerek kalmadan, küçük bir ‘yaralandığında’ kendi hasarını tespit etmesine ve onarmasına da olanak tanır.
Şu anda robotlar, yakın çevreleri hakkında bilgi üretmek için bir sensör ağı kullanıyor. Örneğin, bir felaket kurtarma robotu, enkaz altında hayatta kalanı bulmak için kamera ve mikrofon sensörlerini kullanır ve ardından kişiyi, kollarındaki dokunma sensörlerinden rehberlik ederek dışarı çıkarır. Bir montaj hattında çalışan bir fabrika robotu, kolunu doğru konuma yönlendirmek için görüş kullanır ve nesnenin kaldırıldığında kayıp kaymadığını belirlemek için sensörlere dokunur.
Günümüz sensörleri tipik olarak bilgiyi işlemiyor, ancak öğrenmenin gerçekleştiği tek bir büyük, güçlü, merkezi işlem birimine gönderiyor. Sonuç olarak, mevcut robotlar genellikle ağır şekilde kablolanır ve bu da yanıt sürelerinin gecikmesine neden olur. Ayrıca bakım ve onarım gerektiren, uzun ve maliyetli olabilecek hasarlara karşı hassastırlar.
Yeni NTU yaklaşımı, yapay zekayı, robotik cilde dağıtılmış ‘mini beyinler’ gibi davranan çok sayıda küçük, daha az güçlü işleme birimine bağlı sensör düğümleri ağına yerleştiriyor. Bilim adamları, bu, öğrenmenin yerel olarak gerçekleştiği ve robot için kablolama gereksinimlerinin ve yanıt süresinin geleneksel robotlara kıyasla beş ila on kat azaldığı anlamına geliyor.
Sistemi bir tür kendi kendini iyileştiren iyon jel malzemesi ile birleştirmek, robotların hasar gördüklerinde insan müdahalesi olmadan mekanik işlevlerini geri kazanabilmeleri anlamına gelir.
NTU bilim adamlarının çığır açan araştırması, Ağustos ayında hakemli bilimsel dergi Nature Communications’da yayınlandı.
Çalışmanın yardımcı baş yazarı, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Fakültesi’nden Doç. Dünyanın dört bir yanındaki bilim adamları, robotlara bir farkındalık duygusu getirmenin, örneğin acıyı ‘hissedebilme’, buna tepki verebilme ve zorlu çalışma koşullarına dayanma gibi yollar buluyorlar. gerekli ve bunun sonucunda ortaya çıkan kırılganlık, yaygın olarak benimsenmesi için büyük bir engeldir. “
Nöromorfik bilgi işlem uzmanı Doç. ve ölçeklenebilir. Bu, pazarda yeni nesil robotların benimsenmesini hızlandırmaya yardımcı olacak. “
Robus sistem, ‘yaralı’ robotun kendi kendini onarmasını sağlar
Robota ağrıyı nasıl tanıyacağını ve zarar veren uyaranları nasıl öğreneceğini öğretmek için araştırma ekibi, yapay ağrı reseptörleri ve sinapslar olarak hafıza ve bilgi işleme kapasitesine sahip ‘beyin benzeri’ elektronik cihazlar olan memtransistörler tasarladı.
Araştırma ekibi, laboratuvar deneyleri aracılığıyla robotun gerçek zamanlı olarak yaralanmaya nasıl tepki vereceğini öğrendiğini gösterdi. Ayrıca robotun hasardan sonra bile basınca tepki vermeye devam ettiğini göstererek sistemin sağlamlığını kanıtladılar.
Keskin bir nesneden kesilerek “yaralandığında” robot, mekanik işlevini hızla kaybeder. Ancak kendi kendini iyileştiren iyon jelindeki moleküller etkileşime girmeye başlar ve robotun “yarasını” birbirine “dikmesine” ve yüksek yanıt verirken işlevini geri kazanmasına neden olur.
Çalışmanın ilk yazarı, aynı zamanda NTU Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Okulu’nda Araştırma Görevlisi olan Rohit Abraham John, “Bu yeni cihazların kendi kendini iyileştirme özellikleri, robotik sistemin ne zaman kendini tekrar tekrar birleştirmesine yardımcı oluyor ‘dedi. Oda sıcaklığında bile bir kesik veya çizikle yaralanmış. Bu, biyolojik sistemimizin nasıl çalıştığını taklit eder, tıpkı bir kesikten sonra insan derisinin kendi kendine iyileşmesi gibi.
“Testlerimizde robotumuz ‘hayatta kalabilir’ ve etkili bir şekilde çalışmaya devam ederken, çizilme ve çarpma gibi küçük yaralanmalardan kaynaklanan kasıtsız mekanik hasara tepki verebilir. Böyle bir sistem robotlarla gerçek dünya ortamında kullanılmış olsaydı, katkıda bulunabilirdi. bakımda tasarruf. “
NTU Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Okulu’ndan ortak baş yazar olan Doç. Dr. Nripan Mathews, “Konvansiyonel robotlar, yapılandırılmış programlanabilir bir şekilde görevleri yerine getirir, ancak bizimkiler çevrelerini algılayabilir, öğrenme ve davranışları buna göre uyarlayabilir. Çoğu araştırmacı, gittikçe daha hassas sensörler yapmaya odaklanır, ancak nasıl etkili bir şekilde karar verebileceklerine odaklanmaz.Bu tür araştırmalar, yeni nesil robotların insanlarla etkili bir şekilde etkileşime girmesi için gereklidir.
“Bu çalışmada ekibimiz, insan nörobiyolojik işlevlerini taklit etmek için robotlar için yeni öğrenme materyalleri, cihazlar ve üretim yöntemleri uygulayarak alışılmışın dışında bir yol izledi. Bulgularımız hala prototip aşamasındayken alan için önemli çerçeveler belirleyerek, araştırmacıların bu zorlukların üstesinden gelmeleri için ileriye giden yolu işaret ediyor. “
Nesneleri tanımak için ışıkla etkinleşen cihazları kullanmak gibi nöromorfik elektronikler üzerindeki önceki çalışmalarını temel alan NTU araştırma ekibi, şimdi daha büyük ölçekli uygulamalar için sistemlerini geliştirmek üzere endüstri ortakları ve hükümet araştırma laboratuvarlarıyla işbirliği yapmayı düşünüyor.