Проект роботов с самосознанием: роль проприоцепции в развитии искусственного интеллекта

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com

Мы, люди, не задумываемся о том, как мы чувствуем свое тело и его положение в пространстве. Это врожденное умение, которое называется проприоцепцией, или внутренним чувством. Оно помогает нам ходить, бегать, прыгать, танцевать и делать множество других действий, не глядя на свои конечности. Но что, если мы могли бы передать это умение роботам? Как бы это изменило их поведение и возможности?

Изображение человекоподобного робота
Изображение человекоподобного робота
Автор: Fernando Diaz Ledezma and Sarni Haddadin. Technical University of Munich (TUM), Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI) Источник: techxplore.com

Два немецких ученых из Мюнхенского института робототехники и машинного интеллекта (MIRMI) решили выяснить это на практике. Они провели эксперимент, в котором обучили роботов чувствовать свое тело с помощью инструментов машинного обучения. Результаты эксперимента были опубликованы в журнале Science Robotics.

Краткое изложение структуры и результатов эксперимента. Credit: Fernando Diaz Ledezma and Sarni Haddadin. Technical University of Munich (TUM), Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)

Для этого они оснастили роботов датчиками, передающими информацию о состоянии каждой отдельной части тела робота. К примеру, датчики показывали положение колена робота, сторону в которую оно сгибается и насколько сильно оно сгибается в текущий момент времени. Эти данные затем поступали в центральный процессор робота, который при помощи алгоритмов машинного обучения создавал модель своего тела и его возможностей.

Дополнительно ученые показали, что роботы способны изучать свое тело без заранее известных данных. Для этого они использовали метод, который они назвали «моторным бормотанием». Это означает, что робот случайным образом включал все свои двигатели, чтобы почувствовать, как они работают и как они влияют на его положение. Таким образом, робот формировал базовое представление о своем теле, которое затем уточнялось и улучшалось благодаря инструментам машинного обучения.

Изображение робота-гексапода
Изображение робота-гексапода
Автор: Fernando Diaz Ledezma and Sarni Haddadin. Technical University of Munich (TUM), Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI) Источник: techxplore.com

При проверке свего подхода на разных типах роботов, среди которых был шестиногий паукообразный робот, гуманоид и робо-рука. Было выявлено, что такой подход позволил всем типам роботов построить некоторую модель своего тела по частям, а так же модель работы всех деталей вместе.

Это исследование имеет большое значение для развития робототехники, так как проприоцепция является важным фактором для эффективного и безопасного взаимодействия роботов с окружающей средой и людьми. Роботы, которые осознают свое тело, могут лучше адаптироваться к различным ситуациям, избегать столкновений и повреждений, а также выполнять более сложные и творческие задачи.

1 комментарий

S
следующий шаг: обмен полученными данными между отдельным единицами, анализ задачи и разделение её на роли.
в итоге получаем универсального трансформера, который формирует свою структуру под конкретные задачи, используя доступные отдельные (условно автономные) элементы.
кожаный мешок, как источник задач, со временем исключится из условия.

Добавить комментарий

Сейчас на главной

Новости

Публикации

Как устроена раскаленная «планета-зефир»: «Джеймс Уэбб» нашел кварцевые облака и аномальный климат на WASP-17 b

Когда астрономы изучают атмосферы планет за пределами Солнечной системы, они чаще всего используют метод спектроскопии пропускания. В моменты, когда экзопланета проходит между Землей и своей...

Почему волк покидает родную стаю, даже когда в ней достаточно пищи

Волчья семья может годами жить на одной территории. Взрослые животные знают, где искать пищу, молодые постепенно осваивают окружающую местность, а подросшие волчата помогают заботиться о младших....

Илон Маск обещает летающий автомобиль к 2028 году. Эту сказку нам слово в слово рассказывали в 1957-м

На испытательном полигоне компании SpaceX в городе Макгрегор, штат Техас, состоялась закрытая презентация новой версии спортивного автомобиля Tesla Roadster. Во время показа машина заехала на...

ИИ декодировал язык клеточных сигналов — и подсказал, как вырастить живые ткани в пробирке

В процессе развития эмбриона исходно одинаковые клетки постепенно превращаются в десятки специализированных типов: нейроны, мышечные волокна, клетки печени или кожи. Выбор пути зависит от...

Плейлисты на компакт-кассете: как дека Uher CG 355 запоминала порядок треков

В конце 1970-х слушать кассету значило постоянно держать руку на клавишах. Нужный трек искали перемоткой вперёд или назад, глядя на механический счётчик или просто на слух. Мюнхенская фирма Uher...

Как остановить опасный астероид, если таран не сработает: суперкомпьютер нашел решение

Падение крупного небесного тела на Землю — единственный вид глобальной природной катастрофы, который человечество способно предотвратить с помощью доступных технологий. Атмосфера планеты...