Acest creier AI inspirat de furnici ajută roboții fermei să navigheze mai bine culturile

Imaginează-ți asta: soarele apus pictează un lan de porumb în nuanțe orbitoare de chihlimbar și aur. Mii de tulpini de porumb, grele de ştiuleţi şi frunze foşnind, se înalţă peste toată lumea — copii aleargă prin labirinturi de porumb; fermierii care își examinează culturile; iar roboții care trec șuierând în timp ce smulg ușor spice coapte și dulci pentru recolta de toamnă.

Stai, roboți?

Terenurile agricole idilice și roboții pot părea un cuplu ciudat. Dar datorită software-ului din ce în ce mai sofisticat, care le permite roboților să „vadă” împrejurimile lor – o tehnologie numită viziune computerizată – ei se integrează rapid în producția noastră principală de alimente. Roboții îndeplinesc acum treburi de zi cu zi, cum ar fi recoltarea fructelor coapte sau distrugerea buruienilor care se ofilesc recoltele.

cu o penurie continuă la muncitorii agricoli, speranta este ca Mașini ar putea ajuta la creșterea recoltelor, să aducă în mod fiabil fructe și legume proaspete la mesele noastre și să minimizeze risipa.

Pentru a îndeplini viziunea, muncitorii roboți din fermă trebuie să fie capabili să traverseze terenuri agricole complexe și confuze. Din păcate, aceste mașini nu sunt cei mai buni navigatori. Ei tind să se piardă, mai ales atunci când se confruntă cu un teren complex și provocator. Asemenea copiilor care se luptă într-un labirint de porumb, roboții își uită locația atât de des că simptomul are un nume: problema robotului răpit.

A  nou studiu in Știința robotică își propune să sporească abilitățile de navigație la roboți, oferindu-le memorie.

Condusă de dr. Barbara Webb de la Universitatea din Edinburgh, inspirația a venit dintr-o sursă surprinzătoare – furnicile. Aceste creaturi sunt remarcabil de bune la navigarea către destinațiile dorite după o singură călătorie. La fel ca drumeții experimentați, își amintesc de asemenea locații familiare, chiar și atunci când se deplasează prin vegetație grea de-a lungul drumului.

Folosind imagini colectate de la un robot roaming, echipa a dezvoltat un algoritm bazat pe procesele creierului la furnici în timpul navigării. Când a fost rulat pe un hardware care imită și calculele creierului, noua metodă a triumfat asupra unui sistem de viziune computerizat de ultimă generație în sarcinile de navigație.

„Creierul de insecte în special oferă o combinație puternică de eficiență și eficacitate”, a spus echipa.

Rezolvarea problemei nu le oferă doar mânaiilor robotici captivanți o busolă internă care să îi ajute să ajungă acasă. Atingerea calculului creierului – o metodă numită calcul neuromorfic – ar putea îmbunătăți și mai mult modul în care roboții, cum ar fi mașinile care se conduc singure, interacționează cu lumea noastră.

Viața unei furnici

Dacă te-ai plimbat vreodată prin păduri dese sau prin labirinturi de porumb, probabil că i-ai întrebat pe prietenii tăi: Unde suntem?

Spre deosebire de mersul pe jos de-a lungul unui bloc – cu vitrine și alte clădiri ca repere – navigarea într-un câmp de cultură este extrem de dificilă. Un motiv principal este că este greu să-ți dai seama unde te afli și în ce direcție te înfrunți, deoarece mediul înconjurător arată atât de asemănător.

Roboții se confruntă cu aceeași provocare în sălbăticie. În prezent, sistemele de viziune folosesc mai multe camere pentru a capta imagini pe măsură ce robotul traversează terenul, dar se străduiesc să identifice aceeași scenă dacă se schimbă condițiile de iluminare sau vreme. Algoritmii se adaptează lenți, ceea ce face dificilă ghidarea roboților autonomi în medii complexe.

Aici intervin furnicile.

Chiar și cu resurse cerebrale relativ limitate în comparație cu oamenii, furnicile sunt remarcabil de strălucitoare la învățarea și navigarea în medii noi complexe. Își amintesc cu ușurință traseele anterioare, indiferent de vreme, noroi sau iluminare.

Ei pot urma o rută cu „o precizie mai mare decât ar permite GPS-ul unui robot”, a spus echipa.

O particularitate a priceperii de navigație a furnicilor este că nu trebuie să știe exact unde se află în timpul navigării. Mai degrabă, pentru a-și găsi ținta, creatura trebuie doar să recunoască dacă un loc este familiar.

Este ca și cum ai explora un oraș nou de la un hotel: nu trebuie neapărat să știi unde te afli pe hartă. Trebuie doar să vă amintiți drumul pentru a ajunge la o cafenea pentru micul dejun, astfel încât să puteți manevra drumul înapoi spre casă.

Folosind creierul furnici ca inspirație, echipa a construit un robot neuromorf în trei pași.

Primul a fost software. În ciuda faptului că au un creier mic, furnicile sunt deosebit de adepte în a-și ajusta circuitele neuronale pentru a revedea un traseu familiar. Pe baza descoperirilor lor anterioare, echipa sa concentrat pe „corpurile ciupercilor”, un tip de centru neuronal din creierul furnicilor. Aceste hub-uri sunt esențiale pentru învățarea informațiilor vizuale din împrejurimi. Informația se răspândește apoi prin creierul furnicii pentru a informa deciziile de navigare. De exemplu, acest traseu mi se pare familiar sau ar trebui să încerc o altă bandă?

Au urmat camerele pentru evenimente, care surprind imagini precum ochiul unui animal. Imaginile rezultate sunt utile în special pentru antrenamentul vederii computerizate, deoarece imită modul în care ochiul procesează lumina în timpul unei fotografii.

Ultima componentă este hardware-ul: SpiNNaker, A cip de calculator construit pentru a imita funcțiile creierului. Proiectat pentru prima dată la Universitatea din Manchester din Marea Britanie, cipul simulează funcționarea internă a rețelelor neuronale biologice pentru a codifica memoria.

Împreunând toate cele trei componente, echipa și-a construit sistemul asemănător furnicilor. Ca o dovadă a conceptului, au folosit sistemul pentru a alimenta un robot mobil în timp ce naviga pe teren dificil. Robotul, de dimensiunea aproximativă a unui hamburger foarte mare – și numit în mod adecvat burgerul Turtlebot3 – a capturat imagini cu camera pentru eveniment în timp ce mergea în drumeție.

Pe măsură ce robotul s-a rostogolit prin pământuri împădurite, „creierul” său neuromorf a raportat rapid „evenimente” folosind pixeli ai împrejurimilor sale. Algoritmul a declanșat un eveniment de avertizare, de exemplu, dacă ramurile sau frunzele au ascuns vederea robotului.

Micul bot a traversat aproximativ 20 de picioare în vegetație de diferite înălțimi și a învățat din drumețiile sale. Acest interval este tipic pentru o furnică care își navighează traseul, a spus echipa. În mai multe teste, modelul AI a defalcat datele din călătorie pentru o analiză mai eficientă. Când echipa a schimbat traseul, AI a răspuns în consecință cu confuzie - așteptați, a fost aici înainte - arătând că a învățat ruta obișnuită.

În schimb, un algoritm popular s-a luptat să recunoască aceeași rută. Software-ul ar putea urma un traseu numai dacă vedea exact aceeași înregistrare video. Cu alte cuvinte, în comparație cu algoritmul inspirat de furnici, nu se putea generaliza.

Un creier robot mai eficient

Modelele de inteligență artificială sunt notoriu consumatoare de energie. Sistemele neuromorfe le-ar putea reduce lacomia.

SpiNNaker, hardware-ul din spatele sistemului, pune algoritmul pe o dietă energetică. Bazat pe structurile rețelei neuronale ale creierului, cipul acceptă calcul masiv paralel, ceea ce înseamnă că pot avea loc mai multe calcule în același timp. Această configurație nu doar reduce întârzierea procesării datelor, ci crește și eficiența.

În această configurație, fiecare cip conține 18 nuclee, simulând aproximativ 250 de neuroni. Fiecare nucleu are propriile sale instrucțiuni privind procesarea datelor și stochează memoria în consecință. Acest tip de calcul distribuit este deosebit de important atunci când vine vorba de procesarea feedback-ului în timp real, cum ar fi manevrarea roboților pe teren dificil.

Ca pas următor, echipa sapă mai adânc în circuitele creierului furnicilor. Explorarea conexiunilor neuronale dintre diferite regiuni și grupuri ale creierului ar putea crește și mai mult eficiența unui robot. În cele din urmă, echipa speră să construiască roboți care interacționează cu lumea cu la fel de multă complexitate ca o furnică.

Credit imagine: Faris Mohammed / Unsplash 

• 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/2023/10/03/this-ant-inspired-ai-brain-helps-farm-robots-better-navigate-crops/