stubbur Verkfræðingar þróa tól til að bæta hvaða sjálfstætt vélfærakerfi sem er - Unite.AI
Tengja við okkur

Robotics

Verkfræðingar þróa tól til að bæta hvaða sjálfstætt vélfærakerfi sem er

Útgefið

 on

Mynd: MIT vísindamenn

Hópur verkfræðinga við MIT hefur þróað hagræðingarkóða til að bæta hvaða sjálfstætt vélfærakerfi sem er. Kóðinn auðkennir sjálfkrafa hvernig og hvar á að breyta kerfi til að bæta afköst vélmenna. 

Verkfræðingarnir Niðurstöður verða kynntar á árlegri Robotics: Science and Systems ráðstefnu í New York. Í teyminu voru Charles Dawson, MIT framhaldsnemi, og ChuChu Fan, lektor í flug- og geimvísindadeild MIT. 

Hönnun gervigreindar og vélfærakerfa

Gervigreind (AI) og vélfærakerfi eru notuð í fjölmörgum atvinnugreinum og hvert kerfi er afleiðing af hönnunarferli sem er sérstakt fyrir viðkomandi kerfi. Til að hanna sjálfstætt vélmenni treysta verkfræðingar á tilrauna-og-villu uppgerð sem eru oft upplýst af innsæi. Á sama tíma eru uppgerðin sérsniðin að sérstökum íhlutum vélmennisins og tilnefndum verkefnum þess, sem þýðir að það er engin sönn „uppskrift“ til að tryggja farsæla niðurstöðu. 

Verkfræðingar MIT eru að breyta þessu með nýju almennu hönnunartóli sínu fyrir vélfærafræðinga. Þeir þróuðu hagræðingarkóða sem hægt er að nota á eftirlíkingar á næstum hvaða sjálfstætt vélfærakerfi sem er, og það hjálpar sjálfkrafa að bera kennsl á þær leiðir sem hægt er að bæta afköst vélmenna. 

Tólið sýndi fram á getu til að bæta afköst tveggja mjög ólíkra sjálfstæðra kerfa. Hið fyrra var vélmenni sem fór á milli tveggja hindrana og hitt var vélmenni sem unnu saman að því að færa þungan kassa. 

Samkvæmt rannsakendum gæti þessi nýja almenna hagræðing hjálpað til við að flýta fyrir þróun margs konar sjálfstýrðra kerfa, eins og gangandi vélmenni eða sjálfkeyrandi farartæki. 

Dawson og Fan sögðust hafa áttað sig á þörfinni fyrir þessa tegund verkfæra eftir að hafa skoðað hin ýmsu sjálfvirku hönnunarverkfæri sem eru tiltæk fyrir aðrar verkfræðigreinar. 

„Ef vélaverkfræðingur vildi hanna vindmyllu, gætu þeir notað 3D CAD tól til að hanna uppbygginguna og síðan notað endanlega frumefnisgreiningartæki til að athuga hvort það standist ákveðnar álag,“ segir Dawson. „Hins vegar er skortur á þessum tölvustuddu hönnunarverkfærum fyrir sjálfstæð kerfi.

Til að hámarka sjálfstætt kerfi, þróar vélfærafræðingur venjulega fyrst eftirlíkingu af kerfinu og samverkandi undirkerfum þess áður en hann tekur ákveðnar færibreytur hvers íhluta. Eftirlíkingunni er síðan keyrt áfram til að sjá hvernig kerfið myndi standa sig. 

Það þarf að keyra mörg prufu-og-villuferli áður en hægt er að ákvarða bestu samsetningu innihaldsefna og þetta er tímafrekt viðleitni. 

„Í stað þess að segja: „Miðað við hönnun, hver er frammistaðan?“ við vildum snúa þessu við og segja: „Miðað við frammistöðuna sem við viljum sjá, hver er hönnunin sem kemur okkur þangað?“,“ segir Dawson.

Hagræðingarramminn, eða tölvukóði, var hannaður til að finna sjálfkrafa klip sem hægt er að gera á núverandi kerfi. Kóðinn byggir á sjálfvirkri aðgreiningu, sem er forritunartól sem upphaflega var notað til að þjálfa taugakerfi. Þessi tækni, einnig kölluð „sjálfvirk diff“, hjálpar fljótt og vel að „meta afleiðuna“ eða næmni fyrir breytingum á hvaða færibreytu sem er. 

„Aðferðin okkar segir okkur sjálfkrafa hvernig á að taka lítil skref frá upphaflegri hönnun í átt að hönnun sem nær markmiðum okkar,“ segir Dawson. „Við notum sjálfvirkan diff til að grafa í meginatriðum ofan í kóðann sem skilgreinir hermir og finna út hvernig á að gera þessa snúning sjálfkrafa.

Vottanleg hagræðing vélmennahönnunar með aðgreiningarhæfri forritun

 

Að prófa tólið

Tólið var prófað á tveimur aðskildum sjálfstæðum vélfærakerfum og það bætti frammistöðu hvers kerfis í tilraunastofutilraunum. Þó að fyrsta kerfið samanstóð af vélmenni á hjólum sem hannað var til að skipuleggja leið á milli tveggja hindrana, var það annað kerfið sem var virkilega áhrifamikið. 

Annað kerfið var flóknara þar sem vélmenni á tveimur hjólum unnu saman til að ýta kassa í átt að markstöðu, sem þýðir að uppgerðin innihélt margar fleiri breytur. Tólið var fær um að skilgreina á skilvirkan hátt skrefin sem þarf til að vélmennin geti sinnt verkefni sínu og hagræðingarferlið var 20 sinnum hraðar en hefðbundin tækni. 

„Ef kerfið þitt hefur fleiri færibreytur til að fínstilla getur tólið okkar gert enn betur og getur sparað veldishraða meiri tíma,“ segir Fan. „Þetta er í grundvallaratriðum samsett val: Eftir því sem færibreytum fjölgar, þá eykst valið og nálgun okkar getur dregið úr því í einu skoti.

Hægt er að hlaða niður almennu fínstillingunni og mun teymið nú leita að því að betrumbæta það enn frekar, sem mun gera það gagnlegt fyrir flóknari kerfi. 

„Markmið okkar er að styrkja fólk til að smíða betri vélmenni,“ segir Dawson. „Við erum að útvega nýja byggingareiningu til að fínstilla kerfið þeirra, svo þeir þurfa ekki að byrja frá grunni.

Alex McFarland er blaðamaður og rithöfundur gervigreindar sem skoðar nýjustu þróunina í gervigreind. Hann hefur unnið með fjölmörgum AI sprotafyrirtækjum og útgáfum um allan heim.