Bolehkah anjing robot belajar berjalan dalam satu jam? Meniru naluri haiwan, penyelidikan yang diterbitkan dalam sub-jurnal Alam

Menurut media asing Tech Xplore, Institut Max Planck untuk Sistem Pintar (MPI-IS) di Stuttgart, Jerman, mencipta Morti, seekor anjing robot kecil berkaki empat yang boleh menyesuaikan postur berjalannya selepas setiap jatuh berjalan sendiri.

Kertas kerja "Pembelajaran Padanan Plastik Robot Dinamik dalam Penjana Corak Pusat Gelung Tertutup" yang menggambarkan teknologi ini diterbitkan pada 18 Julai dalam " Diterbitkan dalam jurnal Nature Machine Intelligence, pengarang pertama kertas kerja itu ialah Felix Ruppert .

Rupert berkata: "Anjing robot Morti yang kami kaji mempunyai refleks yang sama seperti haiwan dan boleh belajar cara berjalan secara bebas daripada kegagalan." anjing robot

1. Bangun selepas jatuh, Morti boleh meniru haiwan dan belajar

Kedua-dua manusia dan haiwan mempunyai saraf yang dipanggil CPG (Central Pattern Generator) dalam rangkaian meta saraf tunjang. CPG boleh membantu organisma menyelesaikan tugas berirama seperti berjalan, berkelip atau penghadaman. Rangkaian neuron ini boleh menghasilkan pengecutan otot berkala tanpa input daripada otak.

Rupert memasang saraf tunjang maya di belakang Morti untuk mensimulasikan kesan CPG dan memasang pangkalan data sampel dalam saraf tunjang maya ini. Apabila Morti berjalan dengan lancar, data sensor pada kaki robot sentiasa dibandingkan dengan data dalam perpustakaan sampel CPG untuk memberikan postur berjalan yang sesuai.

Jika robot terjatuh, algoritma pembelajaran mengoptimumkan cara ia berjalan dengan menukar jarak dan kelajuan di mana kaki dihayun ke depan dan ke belakang. Semasa proses pembelajaran mesin, CPG akan menghantar beberapa isyarat gerakan penyesuaian untuk menjadikan robot berjalan dengan lebih lancar. Teras proses pembelajaran mesin ini adalah untuk menukar isyarat keluaran CPG dan memantau dalam keadaan apa mesin akan tersandung.

▲Morti mengoptimumkan berjalan berdasarkan data maklum balas

Morti meniru proses haiwan kecil belajar berjalan. Mereka hanya mencari cara yang paling berkesan selepas jatuh secara berterusan. Cara menggunakan otot dan belajar berjalan. Rupert berkata bahawa pada mulanya, Morti akan jatuh, tetapi selepas kira-kira sejam, algoritma itu akan membantu Morti mencari cara terbaik untuk berjalan. Rupert juga berkata: "Pada masa ini pasukan saya menambah lebih banyak penderia pada Morti untuk mengembangkan julat pergerakan Mortimer. Kami mahu menjadikan Morti lebih seperti haiwan

2. Cekap dan menjimatkan tenaga, Morti boleh berjalan satu jam Penggunaan tenaga dikurangkan sebanyak 42%

Untuk berjalan dalam jarak yang sama, kebanyakan robot berkaki empat perindustrian pada masa ini memerlukan puluhan atau ratusan watt kuasa, tetapi Morti hanya menggunakan 5 watt kuasa.

Dalam satu pihak, ini kerana robot berkaki empat industri mempunyai isipadu dan berat yang lebih besar dan memerlukan lebih kuasa untuk menyokong pergerakannya Sebaliknya, ia adalah kerana algoritma Morti lebih pintar.

Apabila robot umum berjalan, pembelajaran mesin akan pra-reka bentuk butiran setiap pergerakan kaki melalui sejumlah besar pengiraan, yang akan menggunakan banyak kuasa. Tetapi selepas Morti terjatuh semasa berjalan, dia boleh menyesuaikan semula sudut berjalannya berdasarkan keputusan algoritma baharu. Morti menggunakan data maklum balas ini untuk mempelajari cara berjalan tanpa memerlukan banyak pengiraan. Morti dapat mengurangkan penggunaan tenaga semasa proses pembelajaran berjalan. Kajian mendapati bahawa selepas Morti berjalan selama sejam, ia menggunakan 42% kurang tenaga berbanding ketika mula berjalan.

▲Morti berjalan di atas treadmill

Dhireesha Kudithipudi, seorang profesor di Universiti Texas di San Antonio berkata: "Secara umumnya, kecerdasan buatan boleh belajar tugas tertentu dengan sangat baik, tetapi kecerdasan buatan tidak boleh menentukur semula apabila persekitaran berubah secara autonomi. Morti boleh melaraskan corak pergerakannya sendiri berdasarkan maklum balas data, dan mungkin untuk menentukur semula persekitaran."

Kesimpulan: Menggabungkan bidang kecerdasan buatan dan biologi untuk meneroka lebih banyak kemungkinan untuk robot

Anjing robot Rupert boleh berkelakuan seperti makhluk hidup melalui algoritma kecerdasan buatan. Ini bukan sahaja menggabungkan teknologi pembelajaran mesin, tetapi juga melibatkan bidang biologi.

Jika teknologi ini boleh digunakan secara besar-besaran, ia akan mempunyai dua faedah: Pertama, pembelajaran mesin akan menjadi lebih cekap tenaga dan menggunakan lebih sedikit tenaga. Mesin tidak lagi perlu melakukan pengiraan kekerasan berdasarkan jumlah data yang besar, tetapi boleh menjadi "lebih bijak" melalui pembelajaran autonomi. Kedua, teknologi ini boleh memberi inspirasi kepada integrasi bidang kecerdasan buatan dan biologi.

Pada masa ini, teknologi ini boleh menjadikan anjing robot lebih seperti haiwan. Pada masa hadapan, apabila teknologi ini berkembang, robot mungkin menjadi lebih seperti manusia.

Atas ialah kandungan terperinci Bolehkah anjing robot belajar berjalan dalam satu jam? Meniru naluri haiwan, penyelidikan yang diterbitkan dalam sub-jurnal Alam. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!