Conștientizarea corpului: oamenii de știință le dau roboților un simț de bază al „propriocepției”

Mulți experți cred mai mult forme generale de inteligență artificială va fi imposibil fără a da AI un corp în lumea reală. O nouă abordare care le permite roboților să învețe cum este configurat corpul lor ar putea accelera acest proces.

Abilitatea de a simți intuitiv aspectul și poziționarea corpului nostru, ceva cunoscut sub numele de propriocepție, este o capacitate puternică. Și mai impresionantă este capacitatea noastră de a actualiza modelul nostru intern despre modul în care funcționează toate aceste părți și cum funcționează împreună, în funcție de ambii factori interni, cum ar fi rănirea, sau de cei externi, cum ar fi o sarcină grea.

Replicarea acestor capacități în roboţi vor fi esențiale dacă vor să opereze în siguranță și eficient în situații reale. Mulți experți în AI cred, de asemenea, că pentru ca AI să își atingă întregul potențial, trebuie să fie întruchipat fizic, mai degrabă decât să interacționeze pur și simplu cu lumea reală prin medii abstracte precum limbajul. A oferi mașinilor o modalitate de a învăța cum funcționează corpul lor este probabil un ingredient crucial.

Acum, o echipă de la Universitatea Tehnică din München a dezvoltat un nou tip de abordare a învățării automate, care permite unei game largi de roboți diferiți să deducă aspectul corpului lor folosind nimic mai mult decât feedback de la senzorii care urmăresc mișcarea membrelor lor.

„Întruchiparea unui robot determină capacitățile sale perceptuale și comportamentale”, scriu cercetătorii într-un hârtie înăuntru Știința robotică descriind lucrarea. „Roboții capabili să construiască în mod autonom și progresiv o înțelegere a morfologiei lor pot monitoriza starea dinamicii lor, pot adapta reprezentarea corpului lor și pot reacționa la modificările aduse acestuia.”

Toți roboții au nevoie de un model intern al corpului lor pentru a funcționa eficient, dar de obicei, acesta este fie codificat, fie învățat folosind dispozitive de măsurare externe sau camere care le monitorizează mișcările. În schimb, noua abordare încearcă să învețe aspectul corpului unui robot folosind doar date de la unități de măsură inerțiale - senzori care detectează mișcarea - plasați pe diferite părți ale robotului.

Abordarea echipei se bazează pe faptul că va exista o suprapunere a semnalelor de la senzori mai apropiați sau pe aceleași părți ale corpului. Acest lucru face posibilă analizarea datelor de la acești senzori pentru a determina pozițiile lor pe corpul robotului și relațiile dintre ele.

În primul rând, echipa îl determină pe robot să genereze date senzoriomotorii prin „bombănirea motorului”, care implică activarea aleatorie a tuturor servomotoarelor mașinii pentru perioade scurte pentru a genera mișcări aleatorii. Apoi folosesc o abordare de învățare automată pentru a afla cum sunt aranjați senzorii și pentru a identifica subseturile care se referă la membre și articulații specifice.

Cercetătorii și-au aplicat abordarea la o varietate de roboți atât în ​​simulare, cât și în experimente din lumea reală, inclusiv un braț robotic, un robot umanoid mic și un robot cu șase picioare. Ei au arătat că toți roboții ar putea dezvolta o înțelegere a locației articulațiilor lor și a direcției în care se îndreptau acele articulații.

Mai important, abordarea nu necesită un set de date masiv precum metodele de învățare profundă care stau la baza celei mai moderne AI și poate fi efectuată în timp real. Acest lucru deschide perspectiva roboților care se pot adapta la daune sau la adăugarea de noi părți ale corpului sau module din mers.

„Recunoaștem importanța capacității unui robot de a evalua și actualiza continuu cunoștințele despre morfologia acestuia în mod autonom”, scriu cercetătorii. „Învățarea progresivă a morfologiei le-ar permite roboților să-și adapteze parametrii pentru a reflecta schimbările în structura corpului care ar putea rezulta din acțiunile autoprovocate sau provocate din exterior.”

În timp ce înțelegerea modului în care funcționează corpul tău este doar o mică parte a învățării cum să îndeplinești sarcini utile, este un ingredient important. Oferind roboților această abilitate asemănătoare propriocepției, i-ar putea face mai flexibili, adaptabili și mai siguri.

Credit imagine: xx / xx

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://singularityhub.com/2023/12/15/body-awareness-scientists-give-robots-a-basic-sense-of-proprioception/