Искусственный интеллект, вдохновленный муравьями, помогает фермерским роботам лучше ориентироваться в посевах

Представьте себе: заходящее солнце окрашивает кукурузное поле в ослепительные оттенки янтаря и золота. Тысячи кукурузных стеблей, тяжелые початками и шуршащими листьями, возвышаются над всеми — дети бегают по кукурузным лабиринтам; фермеры, осматривающие свой урожай; и роботы, проносящиеся мимо, осторожно срывают спелые, сладкие початки для осеннего урожая.

Подождите, роботы?

Идиллические сельскохозяйственные угодья и роботы могут показаться странной парой. Но благодаря все более сложному программному обеспечению, позволяющему роботам «видеть» свое окружение (технология, называемая компьютерным зрением), они быстро интегрируются в нашу магистраль производства продуктов питания. Роботы теперь выполняют повседневную работу, например сбор спелых плодов или уничтожение увядающих посевов сорняков.

Доступно постоянный дефицит у сельскохозяйственных рабочих есть надежда, что и машины всегда новые для производства лучших продуктов. может помочь повысить урожайность сельскохозяйственных культур, обеспечить стабильное снабжение наших обеденных столов свежими фруктами и овощами и минимизировать отходы.

Чтобы реализовать эту идею, роботы-фермеры должны иметь возможность перемещаться по сложным и запутанным сельскохозяйственным угодьям. К сожалению, эти машины не лучшие навигаторы. Они склонны теряться, особенно когда сталкиваются со сложной и сложной местностью. Подобно детям, пробивающимся в кукурузном лабиринте, роботы забывают свое местоположение, поэтому у симптома часто есть название: проблема с похищенным роботом.

A  Новое исследование in Робототехника Цель проекта – улучшить навигационные навыки роботов, наделив их памятью.

Вдохновение под руководством доктора Барбары Уэбб из Эдинбургского университета пришло из неожиданного источника — муравьев. Эти существа удивительно хорошо справляются с навигацией к желаемому месту назначения всего за одну поездку. Как и опытные туристы, они также помнят знакомые места, даже когда передвигаются по пути через густую растительность.

Используя изображения, полученные от блуждающего робота, команда разработала алгоритм, основанный на мозговых процессах муравьев во время навигации. Когда он был запущен на оборудовании, также имитирующем вычисления мозга, новый метод одержал победу над современной системой компьютерного зрения в навигационных задачах.

«Мозг насекомых, в частности, обеспечивает мощное сочетание эффективности и результативности», — заявили команда.

Решение проблемы не просто дает своенравным роботам-батракам внутренний компас, который поможет им вернуться домой. Использование вычислений мозга — метода, называемого нейроморфными вычислениями — могло бы улучшить взаимодействие роботов, таких как беспилотные автомобили, с нашим миром.

Жизнь муравья

Если вы когда-нибудь бродили по густым лесам или кукурузным лабиринтам, вы, вероятно, спрашивали своих друзей: где мы?

В отличие от прогулки по городскому кварталу, где ориентирами являются витрины магазинов и другие здания, ориентироваться по полю чрезвычайно сложно. Основная причина в том, что трудно сказать, где вы находитесь и в каком направлении смотрите, потому что окружающая среда выглядит очень похожей.

Роботы сталкиваются с той же проблемой в дикой природе. В настоящее время системы технического зрения используют несколько камер для захвата изображений, пока робот пересекает местность, но им сложно идентифицировать одну и ту же сцену, если освещение или погодные условия меняются. Алгоритмы адаптируются медленно, что затрудняет управление автономными роботами в сложных условиях.

Вот здесь и появляются муравьи.

Даже имея относительно ограниченные ресурсы мозга по сравнению с людьми, муравьи удивительно блестяще обучаются и ориентируются в сложных новых условиях. Они легко запоминают предыдущие маршруты независимо от погоды, грязи и освещения.

Они могут следовать по маршруту с «более высокой точностью, чем GPS позволяет роботу», — заявили в команде.

Одна из особенностей навигационного мастерства муравья заключается в том, что ему не нужно точно знать, где он находится во время навигации. Скорее, чтобы найти свою цель, животному нужно всего лишь понять, знакомо ли это место.

Это похоже на изучение нового города из отеля: вам не обязательно знать, где вы находитесь на карте. Вам просто нужно запомнить дорогу, чтобы добраться до кафе на завтрак, чтобы вы могли вернуться домой.

Используя мозг муравья в качестве вдохновения, команда создала нейроморфного робота в три этапа.

Первым было программное обеспечение. Несмотря на небольшой размер мозга, муравьи особенно искусны в настройке своих нейронных цепей для повторного посещения знакомого маршрута. Основываясь на своих предыдущих выводах, команда остановилась на «грибовидных телах», типе нервного узла в мозгу муравьев. Эти концентраторы имеют решающее значение для изучения визуальной информации из окружающей среды. Затем информация распространяется по мозгу муравья, помогая принимать навигационные решения. Например, кажется ли этот маршрут знакомым, или мне следует выбрать другую полосу?

Следующими появились камеры событий, которые фиксируют изображения, как глаза животного. Полученные изображения особенно полезны для тренировки компьютерного зрения, поскольку они имитируют то, как глаз обрабатывает свет во время фотографии.

Последний компонент — это аппаратное обеспечение: Спинакер, чтобы компьютерный чип создан для имитации функций мозга. Впервые разработанный в Манчестерском университете в Великобритании, чип имитирует внутреннюю работу биологических нейронных сетей для кодирования памяти.

Объединив все три компонента вместе, команда создала систему, похожую на муравья. В качестве доказательства концепции они использовали систему для питания мобильного робота, перемещающегося по труднопроходимой местности. Робот размером примерно с очень большой гамбургер, метко названный бургером Turtlebot3, делал снимки с помощью камеры событий во время своего похода.

Когда робот катился по лесным массивам, его нейроморфный «мозг» быстро сообщал о «событиях», используя пиксели своего окружения. Алгоритм запускал предупреждающее событие, например, если ветки или листья загораживали обзор робота.

Маленький бот преодолел около 20 футов среди растительности разной высоты и многому научился на своих маршрутах. По словам команды, этот диапазон типичен для муравья, перемещающегося по своему маршруту. В ходе многочисленных тестов модель искусственного интеллекта разбила данные о поездке для более эффективного анализа. Когда команда изменила маршрут, ИИ отреагировал соответствующим образом в замешательстве — подождите, это было здесь раньше — показывая, что он изучил обычный маршрут.

Напротив, популярный алгоритм с трудом распознал тот же маршрут. Программное обеспечение могло следовать по маршруту только в том случае, если оно видело точно такую ​​же видеозапись. Другими словами, по сравнению с алгоритмом, вдохновленным муравьями, он не мог обобщать.

Более эффективный мозг робота

Модели искусственного интеллекта, как известно, очень энергоемки. Нейроморфные системы могли бы сократить их прожорливость.

SpiNNaker, аппаратное обеспечение системы, переводит алгоритм на энергетическую диету. Основанный на структурах нейронной сети мозга, чип поддерживает массовые параллельные вычисления, а это означает, что одновременно может выполняться несколько вычислений. Эта настройка не только уменьшает задержку обработки данных, но и повышает эффективность.

В этой установке каждый чип содержит 18 ядер, имитирующих примерно 250 нейронов. Каждое ядро ​​имеет свои инструкции по обработке данных и соответственно хранит память. Этот вид распределенных вычислений особенно важен, когда речь идет об обработке обратной связи в реальном времени, например, при маневрировании роботов на труднопроходимой местности.

В качестве следующего шага команда углубляется в схемы мозга муравья. Исследование нейронных связей между различными областями и группами мозга может еще больше повысить эффективность робота. В конце концов, команда надеется создать роботов, которые будут взаимодействовать с миром так же сложно, как муравьи.

Изображение Фото: Фарис Мохаммед / Unsplash 

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://singularityhub.com/2023/10/03/this-ant-inspired-ai-brain-helps-farm-robots-better-navigate-crops/