Новий метод комп'ютерних обчислень дозволив ефективно керувати м'якими роботами

М'яка робототехніка, що складається з гнучких матеріалів, здатна плавно згинатися і розтягуватися.

Джерело: techxplore.com

Проте дивовижна гнучкість, яка дозволяє таким машинам збирати стиглі томати або пересуватися зонами пошуково-рятувальних операцій, має свою ціну: м'якими роботами вкрай важко керувати. Дослідники з Вірджинського технологічного інституту працюють над вирішенням цієї проблеми за допомогою нового обчислювального підходу, натхненного складною архітектурою нейронів головного мозку. Ця техніка, що отримала назву резервуарних обчислень, дозволила команді з кафедри машинобудування створити симульовану роботизовану руку, здатну згинатися, скручуватися та деформуватися.

Резервуарні обчислення не просто подолали обмеження традиційних методів штучного інтелекту та машинного навчання. Коли команда впровадила цей резервуар на нейроморфному комп'ютерному чипі, який генерує імпульси подібно до мозку, це знизило споживання енергії до 75 разів. Дослідження, опубліковане в журналі Proceedings of the National Academy of Sciences, може прокласти шлях до розробки невеликих автономних роботів. Такі апарати матимуть широке практичне застосування в медицині, сільському господарстві, рятувальних роботах та інспектуванні інфраструктури. Керівник дослідження Ноель Нотон зазначив, що їхній підхід є першим, здатним контролювати цей тип надгнучких рук.

М'які роботи суттєво відрізняються від блокових металевих машин, які часто з'являються в уяві людей. Створені завдяки поєднанню м'яких матеріалів і нових систем контролю, вони мають більший діапазон рухів та вищу плавність, ніж традиційна жорстка робототехніка. Вони здатні змінювати форму та обгортатися навколо об'єктів замість того, щоб затискати їх. Це робить м'яких роботів цінним помічником у місцях, які є небезпечними або фізично недоступними для людини. Проблема полягає в тому, що в традиційній робототехніці рух пальця чи руки будується на чітких командах, тоді як гнучкість м'яких машин вимагає складнішого контролю.

Раніше Нотон використовував віртуальні інструменти та картографування руху для проєктування нових видів роботів, беручи за основу рухи восьминога. Цього разу його команда застосувала тривимірні віртуальні інструменти для побудови симульованої руки, змодельованої за зразком анатомії змій. Їхня роботизована рука використовує центральне еластичне осердя з кількома парами синтетичних м'язів, схожих на біцепси та трицепси людини. Ці штучні м'язи перекривають один одного і працюють разом для переміщення конструкції. Метою вчених було визначити найкращий метод для автоматизованого динамічного керування цією системою.

Для вирішення проблеми контролю вчені використали нейронний резервуар, куди вводили дані про рух віртуальних роботів, задавали очікувані параметри та аналізували результати тестів. Члени команди знали властивості еластичного осердя та синтетичних м'язів, але не розуміли динаміку їхньої спільної роботи. Завдяки нейронному резервуару вони створили віртуальні моделі різних варіантів руху і перевірили їхню поведінку. Коли ці результати повернули назад у систему, виникла нова модель поведінки м'якої роботизованої руки та з'явився ефективний підхід до управління нею.

Нейронні обчислення працюють значно швидше, ніж створення величезних томів із командами, а також є набагато енергоефективнішими за традиційні комп'ютери. Хоча наразі м'язиста роботизована рука залишається суто віртуальною, зібрані дані згодом будуть використані для створення фізичних роботів. Наступним кроком команди Нотона стане побудова реальних прототипів для тестування резервуарного методу керування на практиці. Науковці сподіваються, що це допоможе подолати розрив між сучасними м'якими роботами та дивовижною спритністю живих істот, таких як восьминоги.