Robotyczna zabawa w kotka i myszkę

fot. pixabay

Robotyczna zabawa w kotka i myszkę w obrębie laboratorium daje wgląd w przyszłe możliwości robotów mogących realizować misje poszukiwawczo-ratownicze i badania nad dzikimi zwierzętami.

Robot Tianjicat opracowany przez naukowców z Uniwersytetu Tsinghua w Chinach wykorzystuje inspirowany mózgiem chip komputerowy o nazwie TianjicX. Układ neuromorficzny może obsługiwać jednocześnie wiele technik sztucznej inteligencji w energooszczędny sposób. Jest to jeden z przykładów eksperymentów z systemami neuromorficznymi, które mogą pozwolić małym robotom podejmować decyzje przy użyciu ograniczonych zasobów i mocy obliczeniowych.

Naukowcy skłonili robota, aby ścigał inną jednostkę poruszającą się po pomieszczeniu z przeszkodami w sposób całkowicie losowy. Wymagało to od konstrukcji wykrywania i interpretowania obrazu i dźwięku, a także odnalezienia najlepszej ścieżki do ścigania potencjalnej zdobyczy bez kolizji. Zespół twierdzi, że TianjicX zmniejszył ilość energii potrzebnej do podejmowania decyzji podczas pościgu o około połowę w porównaniu z układem NVIDIA zaprojektowanym specjalnie do obliczeń opartych o sztuczną inteligencję.

Wiele robotów przemysłowych, które wchodzą w interakcje z bardziej złożonymi i nieprzewidywalnymi środowiskami polega na zdalnym sterowaniu przez operatorów lub musi utrzymywać połączenia bezprzewodowe z odległymi centrami danych, które posiadają moc obliczeniową niezbędną do bardziej intensywnego podejmowania decyzji. Chińscy naukowcy mogą pomóc w zwiększeniu wydajności w tych obszarach.

Na podstawie demonstracji laboratoryjnej trudno jest stwierdzić, jak dobrze układ TianjicX wypada w porównaniu z innymi systemami neuromorficznymi. Wielu robotyków i neuronaukowców z całego świata eksperymentowało przy projektowaniu chipów tego typu, aby lepiej naśladować działanie mózgu biologicznego, jednak systemy tego typu nie zostały jeszcze skomercjalizowane na dużą skalę. A wszystko to, pomimo ich stosunkowo niewielkich rozmiarów, wagi i zapotrzebowania na moc, które mogą zapewnić praktyczne korzyści we wdrażaniu robotów do konkretnych aplikacji.

<

(rr)