Bộ não AI lấy cảm hứng từ kiến ​​này giúp robot trang trại điều hướng cây trồng tốt hơn

Bộ não AI lấy cảm hứng từ kiến ​​này giúp robot trang trại điều hướng cây trồng tốt hơn

Dấu thời gian: 3 tháng 2023 năm 10 00:XNUMX sáng
Bộ não AI lấy cảm hứng từ kiến ​​này giúp robot trang trại điều hướng cây trồng tốt hơn Thông minh dữ liệu PlatoBlockchain. Tìm kiếm dọc. Ái.

Hãy hình dung thế này: mặt trời lặn vẽ nên một cánh đồng ngô với màu sắc rực rỡ của hổ phách và vàng. Hàng ngàn thân cây ngô nặng trĩu lõi ngô và lá xào xạc cao ngất ngưởng trên mọi người - những đứa trẻ chạy qua mê cung ngô; nông dân kiểm tra cây trồng của họ; và những con robot bay qua khi chúng nhẹ nhàng hái những trái chín ngọt ngào cho vụ thu hoạch mùa thu.

Đợi đã, robot?

Những trang trại bình dị và robot có vẻ là một cặp đôi xa lạ. Nhưng nhờ phần mềm ngày càng phức tạp cho phép robot “nhìn thấy” môi trường xung quanh—công nghệ được gọi là thị giác máy tính—chúng đang nhanh chóng tích hợp vào dây chuyền sản xuất thực phẩm chính của chúng ta. Robot hiện đang thực hiện các công việc hàng ngày, chẳng hạn như thu hoạch quả chín hoặc tiêu diệt cỏ dại làm héo cây trồng.

Với sự thiếu hụt đang diễn ra ở những người nông dân, niềm hy vọng là máy có thể giúp tăng cường thu hoạch cây trồng, mang trái cây và rau tươi đến bàn ăn của chúng ta một cách đáng tin cậy và giảm thiểu chất thải.

Để thực hiện được tầm nhìn này, các công nhân nông trại robot cần có khả năng đi qua những vùng đất nông nghiệp phức tạp và khó hiểu. Thật không may, những chiếc máy này không phải là thiết bị định hướng tốt nhất. Họ có xu hướng bị lạc, đặc biệt khi phải đối mặt với những địa hình phức tạp và đầy thử thách. Giống như những đứa trẻ đang vật lộn trong mê cung ngô, robot quên mất vị trí của mình nên triệu chứng này thường có tên: vấn đề robot bị bắt cóc.

A  Nghiên cứu mới in Khoa học Robot nhằm mục đích nâng cao kỹ năng điều hướng trong robot bằng cách cung cấp cho chúng trí nhớ.

Được dẫn dắt bởi Tiến sĩ Barbara Webb tại Đại học Edinburgh, nguồn cảm hứng đến từ một nguồn đáng ngạc nhiên – loài kiến. Những sinh vật này có khả năng định hướng rất tốt đến các điểm đến mong muốn chỉ sau một chuyến đi. Giống như những người đi bộ đường dài dày dạn kinh nghiệm, họ cũng nhớ những địa điểm quen thuộc, ngay cả khi di chuyển qua những thảm thực vật dày đặc trên đường đi.

Sử dụng hình ảnh được thu thập từ robot chuyển vùng, nhóm nghiên cứu đã phát triển một thuật toán dựa trên quá trình hoạt động của não ở kiến ​​trong quá trình điều hướng. Khi chạy trên phần cứng cũng mô phỏng các tính toán của não, phương pháp mới đã chiến thắng hệ thống thị giác máy tính hiện đại trong các nhiệm vụ điều hướng.

Nhóm nghiên cứu cho biết: “Đặc biệt, bộ não của côn trùng mang lại sự kết hợp mạnh mẽ giữa hiệu quả và hiệu suất”.

Giải quyết vấn đề không chỉ cung cấp cho những người nông dân robot ương ngạnh một chiếc la bàn bên trong để giúp họ về nhà. Khai thác khả năng tính toán của não – một phương pháp được gọi là điện toán hình thái thần kinh – có thể cải thiện hơn nữa cách các robot, chẳng hạn như xe tự lái, tương tác với thế giới của chúng ta.

Cuộc sống của một con kiến

Nếu bạn từng lang thang quanh những khu rừng rậm rạp hay mê cung ngô, chắc hẳn bạn đã từng hỏi bạn bè mình: Chúng ta đang ở đâu?

Không giống như việc đi bộ dọc theo một khu phố—với mặt tiền cửa hàng và các tòa nhà khác làm điểm mốc—việc điều hướng trên cánh đồng trồng trọt là vô cùng khó khăn. Lý do chính là rất khó để biết bạn đang ở đâu và đang nhìn về hướng nào vì môi trường xung quanh trông rất giống nhau.

Robot phải đối mặt với thách thức tương tự trong tự nhiên. Hiện tại, hệ thống thị giác sử dụng nhiều camera để ghi lại hình ảnh khi robot băng qua địa hình, nhưng chúng gặp khó khăn trong việc xác định cùng một khung cảnh nếu điều kiện ánh sáng hoặc thời tiết thay đổi. Các thuật toán thích ứng chậm, gây khó khăn cho việc hướng dẫn robot tự động trong môi trường phức tạp.

Đây là nơi kiến ​​xâm nhập.

Ngay cả với nguồn tài nguyên não tương đối hạn chế so với con người, kiến ​​vẫn rất xuất sắc trong việc học hỏi và điều hướng trong những môi trường mới phức tạp. Họ dễ dàng ghi nhớ các tuyến đường trước đó bất kể thời tiết, bùn lầy hay ánh sáng.

Nhóm nghiên cứu cho biết, chúng có thể đi theo lộ trình với “độ chính xác cao hơn mức mà GPS cho phép đối với robot”.

Một điều kỳ lạ về khả năng định hướng của kiến ​​là nó không cần biết chính xác nó ở đâu trong quá trình định hướng. Đúng hơn, để tìm thấy mục tiêu, sinh vật chỉ cần nhận biết địa điểm đó có quen thuộc hay không.

Nó giống như khám phá một thị trấn mới từ một khách sạn: bạn không nhất thiết phải biết mình đang ở đâu trên bản đồ. Bạn chỉ cần nhớ đường đến quán cà phê ăn sáng để có thể tìm đường về nhà.

Sử dụng não kiến ​​làm nguồn cảm hứng, nhóm nghiên cứu đã chế tạo một robot thần kinh theo ba bước.

Đầu tiên là phần mềm. Mặc dù có bộ não nhỏ nhưng loài kiến ​​đặc biệt giỏi trong việc điều chỉnh các mạch thần kinh để quay lại lộ trình quen thuộc. Dựa trên những phát hiện trước đó, nhóm nghiên cứu đã tìm ra “thân nấm”, một loại trung tâm thần kinh trong não kiến. Những trung tâm này rất quan trọng để tìm hiểu thông tin hình ảnh từ môi trường xung quanh. Thông tin sau đó lan truyền khắp não kiến ​​để đưa ra các quyết định định hướng. Ví dụ: tuyến đường này trông quen quen hay tôi nên thử làn đường khác?

Tiếp theo là camera sự kiện, có khả năng ghi lại những hình ảnh giống như mắt động vật. Các hình ảnh thu được đặc biệt hữu ích cho việc rèn luyện thị giác máy tính vì chúng mô phỏng cách mắt xử lý ánh sáng trong khi chụp ảnh.

Thành phần cuối cùng là phần cứng: Máy quay, Một chíp máy tính được xây dựng để bắt chước các chức năng của não. Được thiết kế lần đầu tiên tại Đại học Manchester ở Anh, con chip này mô phỏng hoạt động bên trong của mạng lưới thần kinh sinh học để mã hóa bộ nhớ.

Kết hợp cả ba thành phần lại với nhau, nhóm đã xây dựng được hệ thống giống như con kiến ​​của mình. Để chứng minh ý tưởng, họ đã sử dụng hệ thống này để cung cấp năng lượng cho rô-bốt di động khi nó di chuyển trên các địa hình khó khăn. Con robot có kích thước gần bằng một chiếc bánh hamburger cực lớn—và được đặt tên khéo léo là bánh mì kẹp thịt Turtlebot3—đã chụp được những hình ảnh bằng camera sự kiện khi nó đi trên đường đi bộ.

Khi robot lăn qua vùng đất có rừng, “bộ não” thần kinh của nó nhanh chóng báo cáo “các sự kiện” bằng cách sử dụng các pixel của môi trường xung quanh. Thuật toán đã kích hoạt một sự kiện cảnh báo, chẳng hạn như nếu cành hoặc lá che khuất tầm nhìn của robot.

Con robot nhỏ này đã đi ngang qua khoảng 20 feet trong thảm thực vật có độ cao khác nhau và học hỏi từ những chuyến đi của nó. Nhóm nghiên cứu cho biết phạm vi này là điển hình cho một con kiến ​​đang định hướng đường đi của nó. Trong nhiều thử nghiệm, mô hình AI đã chia nhỏ dữ liệu từ chuyến đi để phân tích hiệu quả hơn. Khi nhóm thay đổi tuyến đường, AI phản ứng tương ứng với sự bối rối—đợi đã, đây có phải là nơi này trước đây không—cho thấy rằng nó đã học được tuyến đường thông thường.

Ngược lại, một thuật toán phổ biến lại gặp khó khăn trong việc nhận ra cùng một tuyến đường. Phần mềm chỉ có thể đi theo lộ trình nếu nó nhìn thấy cùng một đoạn video ghi lại. Nói cách khác, so với thuật toán lấy cảm hứng từ kiến, nó không thể khái quát hóa được.

Bộ não robot hiệu quả hơn

Các mô hình AI nổi tiếng là ngốn năng lượng. Hệ thống thần kinh có thể cắt giảm tính háu ăn của họ.

SpiNNaker, phần cứng đằng sau hệ thống, đưa thuật toán vào chế độ ăn kiêng năng lượng. Dựa trên cấu trúc mạng lưới thần kinh của não, con chip này hỗ trợ tính toán song song hàng loạt, nghĩa là nhiều tính toán có thể xảy ra cùng một lúc. Thiết lập này không chỉ làm giảm độ trễ xử lý dữ liệu mà còn tăng hiệu quả.

Trong thiết lập này, mỗi chip chứa 18 lõi, mô phỏng khoảng 250 nơ-ron. Mỗi lõi có hướng dẫn riêng về xử lý dữ liệu và lưu trữ bộ nhớ tương ứng. Loại điện toán phân tán này đặc biệt quan trọng khi xử lý phản hồi theo thời gian thực, chẳng hạn như điều khiển robot trên địa hình khó khăn.

Bước tiếp theo, nhóm nghiên cứu sẽ đào sâu hơn vào các mạch não kiến. Khám phá các kết nối thần kinh giữa các vùng và nhóm não khác nhau có thể nâng cao hơn nữa hiệu quả của robot. Cuối cùng, nhóm hy vọng sẽ chế tạo được những robot tương tác với thế giới với độ phức tạp tương đương với một con kiến.

Ảnh: Faris Mohammed / Unsplash 

Dấu thời gian:

Thêm từ Trung tâm cá biệt