Robotas gali išmokti viso kūno morfologijos, naudodamas vizualinį savęs modeliavimą, kad prisitaikytų prie daugelio judesių planavimo ir valdymo užduočių. Kreditas: Jane Nisselson ir Yinuo Qin/ Columbia Engineering Kaip žino kiekvienas sportuojantis ar mada besirūpinantis žmogus, mūsų kūno įvaizdis ne visada yra tikslus ar realus, tačiau tai yra svarbi informacija, lemianti, kaip mes funkcionuojame pasaulyje. Kai apsirengiate ar žaidžiate kamuolį, jūsų smegenys nuolat planuoja, kaip judėti, kad galėtumėte judinti kūną nesusidurdami, nesuklupdami ir nenukrisdami.
Mes, žmonės, kūno modelį įgyjame būdami kūdikiai, o robotai seka jų pavyzdžiu. Kolumbijos inžinerijos universiteto komanda šiandien paskelbė sukūrusi robotą, kuris – pirmą kartą – gali išmokti viso kūno modelį nuo nulio, be jokios žmogaus pagalbos. Naujame tyrime, kurį paskelbė Science Robotics, tyrėjai demonstruoja, kaip jų robotas sukūrė savo paties kinematinį modelį, o tada naudojo jį planuodamas judesius, siekdamas tikslų ir vengdamas kliūčių įvairiose situacijose. Jis netgi automatiškai atpažino ir vėliau kompensavo savo kūno pažeidimus.
Robotas stebi save kaip kūdikis, tyrinėjantis save veidrodžių salėje
Tyrėjai patalpino roboto ranką į penkių srautinio vaizdo kamerų ratą. Robotas stebėjo save per kameras, kai laisvai bangavo. Kaip kūdikis, pirmą kartą tyrinėjantis save veidrodžių salėje, robotas virpėjo ir deformavosi, kad sužinotų, kaip tiksliai jo kūnas juda reaguodamas į įvairias motorines komandas. Maždaug po trijų valandų robotas sustojo. Jo vidinis gilus neuroninis tinklas baigė mokytis ryšio tarp roboto motorinių veiksmų ir jo užimamo aplinkos tūrio.
Roboto rankos, bandančios įgyti viso kūno 3D vizualinį savęs modelį, mokymosi eiga. Kreditas: Boyuan Chen / Columbia Engineering „Mums buvo labai smalsu pamatyti, kaip robotas įsivaizduoja save”, – sakė Hodas Lipsonas, mechanikos inžinerijos profesorius ir Kolumbijos Kūrybinių mašinų laboratorijos, kurioje buvo atliktas šis darbas, direktorius. „Tačiau į neuroninį tinklą negalima tiesiog žvilgtelėti – tai juoda dėžė” Tyrėjams kovojus su įvairiais vizualizavimo būdais, pamažu atsirado savęs vaizdas. „Tai buvo tarsi švelniai mirguliuojantis debesis, kuris, atrodo, apėmė trimatį roboto kūną, – sakė Lipsonas. „Robotui judant, mirguliuojantis debesėlis švelniai sekė paskui jį.” Roboto savimodelio tikslumas siekė apie 1 % jo darbo erdvės.
Savarankiškai save modeliuojantys robotai padės sukurti savarankiškesnes autonomines sistemas
Robotų gebėjimas modeliuoti save be inžinierių pagalbos yra svarbus dėl daugelio priežasčių: Tai ne tik taupo darbo jėgą, bet ir leidžia robotui pačiam neatsilikti nuo savo nusidėvėjimo ir net aptikti ir kompensuoti pažeidimus. Autoriai teigia, kad šis gebėjimas yra svarbus, nes mums reikia, kad autonominės sistemos būtų savarankiškesnės. Pavyzdžiui, gamyklinis robotas galėtų nustatyti, kad kažkas juda ne taip, kaip reikia, ir tai kompensuoti arba išsikviesti pagalbą.
„Mes, žmonės, aiškiai turime savęs paties sampratą, – aiškino pirmasis tyrimo autorius Boyuanas Chenas, kuris vadovavo šiam darbui ir dabar yra Djuko universiteto docentas. „Užmerkite akis ir pabandykite įsivaizduoti, kaip judėtų jūsų kūnas, jei imtumėtės kokio nors veiksmo, pavyzdžiui, ištiestumėte rankas į priekį arba žengtumėte žingsnį atgal. Kažkur smegenyse turime savęs suvokimą, savojo „aš” modelį, kuris mums nurodo, kokį artimiausios aplinkos tūrį užimame ir kaip tas tūris keičiasi mums judant.”
Robotų savimonė
Šis darbas – tai dalis Lipsono dešimtmečius trukusių ieškojimų, kaip robotams suteikti tam tikrą savimonės formą. „Savęs modeliavimas yra primityvi savimonės forma, – aiškino jis. „Jei robotas, gyvūnas ar žmogus turi tikslų savęs modelį, jis gali geriau funkcionuoti pasaulyje, priimti geresnius sprendimus ir turi evoliucinį pranašumą.”
Tyrėjai supranta ribas, riziką ir prieštaravimus, susijusius su didesnio savarankiškumo suteikimu mašinoms per savimonę. Lipsonas greitai pripažįsta, kad šiame tyrime pademonstruota savimonė, kaip jis pažymėjo, yra „triviali, palyginti su žmonių savimone, tačiau nuo kažko reikia pradėti. Turime veikti lėtai ir atsargiai, kad galėtume gauti naudos ir kartu sumažinti riziką.”
Straipsnis pavadintas „Viso kūno vizualinis robotų morfologijų savęs modeliavimas”
Daugiau informacijos: Boyuan Chen, Fully body visual self-modeling of robot morphologies, Science Robotics (2022). DOI: 10.1126/scirobotics.abn1944. www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abn1944
Citavimas: Inžinieriai kuria robotą, kuris mokosi suprasti save, o ne jį supantį pasaulį (2022, liepa 13), žiūrėta rugpjūčio 1 d. 2022 iš https://techxplore.com/news/2022-07-robot-world.html
Šis dokumentas saugomas autorių teisių. Be raštiško leidimo negalima atgaminti jokios jo dalies, išskyrus sąžiningą naudojimą asmeninėms studijoms ar moksliniams tyrimams. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
