A kutató interaktív kiberfizikai emberi (iCPH) platformot képzel el

Eiichi Yoshida, a Tokiói Tudományegyetem professzora egy érdekes ötletet terjesztett elő az interaktív kiberfizikai emberről (iCPH).

Az ember természetesen képes különféle összetett feladatokat végrehajtani, például leülni és tárgyakat felvenni. Ezek a tevékenységek azonban különféle mozdulatokkal járnak, és több érintkezést igényelnek, ami nehézkes lehet a robotok számára. Az iCPH segíthet a probléma megoldásában.

Emberszerű rendszerek megértése és létrehozása

Az új platform segíthet megérteni és létrehozni az emberszerű rendszereket, amelyek különféle érintkezésben gazdag egész testmozgásokat alkalmaznak.

A mű ben jelent meg A robotika és a mesterséges intelligencia határai.

„Ahogy a neve is sugallja, az iCPH egyesíti a fizikai és a kiber elemeket, hogy rögzítse az emberi mozgásokat” – mondja Yoshida professzor. „Míg egy humanoid robot egy ember fizikai ikertestvéreként működik, a digitális iker szimulált emberként vagy robotként létezik a kibertérben. Ez utóbbit olyan technikákkal modellezik, mint a mozgásszervi és a robotikai elemzés. A két iker kiegészíti egymást.”

Prof. Yoshida számos kérdéssel foglalkozik a keretrendszerrel, mint például:

• Hogyan tudják a humanoidok utánozni az emberi fogalmat?
• Hogyan tanulhatják meg és szimulálhatják a robotok az emberi viselkedést?
• Hogyan tudnak a robotok zökkenőmentesen és természetesen kapcsolatba lépni az emberekkel?

Az iCPH keretrendszer

Az iCPH keretrendszer első része az emberi mozgást méri a különböző testrészek mozgásának számszerűsítésével. Rögzíti az emberi kapcsolatfelvételek sorrendjét is.

A keretrendszer lehetővé teszi különféle mozgások általános leírását differenciálegyenletek segítségével, valamint érintkezési mozgáshálózat létrehozását. Ekkor egy humanoid felléphet ezen a hálózaton.

Ami a digitális ikertestvért illeti, modellalapú és gépi tanulási megközelítéseken keresztül tanulja meg a hálózatot. Ezt a kettőt az analitikus gradiens számítási módszer köti össze, és a folyamatos tanulás segít megtanítani a robotszimulációt az érintkezési sorrend végrehajtására.

Az iCPH harmadik része adatbővítéssel gazdagítja az érintkezési mozgáshálózatot a vektorkvantálási technika alkalmazása előtt. Ez a technika segít kinyerni az érintkezési mozgás nyelvét kifejező szimbólumokat, lehetővé téve az érintkezési mozgás generálását tapasztalatlan helyzetekben.

Mindez azt jelenti, hogy a robotok ismeretlen környezeteket fedezhetnek fel, miközben az emberekkel kölcsönhatásba lépnek sima mozdulatokkal és sok érintkezéssel.

Yoshida professzor három kihívást terjeszt elő az iCPH számára, amelyek az általános leírókra, a folyamatos tanulásra és az érintkezési mozgás szimbolizálására vonatkoznak. Az iCPH megvalósításához meg kell tanulnia a navigálást*.*

„Az iCPH-ból származó adatokat nyilvánosságra hozzuk, és a valós életben felmerülő problémákra alkalmazzuk társadalmi és ipari problémák megoldására. A humanoid robotok megszabadíthatják az embereket számos, súlyos terhekkel járó feladattól, és javíthatják biztonságukat, mint például a nehéz tárgyak emelése és a veszélyes környezetben végzett munka” – mondja Yoshida professzor. „Az iCPH használható az emberek által végzett feladatok nyomon követésére és a munkával kapcsolatos betegségek megelőzésére is. Végül, a humanoidokat az emberek digitális ikereiken keresztül távolról irányíthatják, ami lehetővé teszi a humanoidok számára, hogy nagy felszereléseket telepítsenek és tárgyakat szállítsanak."