로봇을 미로를 통해 독립적으로 탐색하기 위한 과학자들의 연구

컴퓨터의 뇌는 프로세서지만, 실제 인간의 뇌와는 근본적으로 다르다. 트랜지스터는 전자 신호를 사용하여 논리 연산을 수행하는 반면, 뇌는 신경 세포가 시냅스 통해 연결되어 신호를 전달한다. 뇌는 이 신호를 사용하여 몸과 주변 환경을 제어하고, 특정 자극이 감지되면 몸/뇌 시스템의 반응을.trigger하는 학습 과정을 사용한다.

미로를 통해 로봇을 조종하기

과학자들은 이제 이 기본 원리를 간소화된 형태로 적용하여, 유기적 신경 모방 회로를 사용하여 로봇을 미로를 통해 조종했다.

이 연구는 Paschalis Gkoupidenis가 이끄는 팀에 의해 수행되었으며, Max Planck Institute for Polymer Research의 Pail Blom 부서에서 진행되었다. 이 연구는 Eindhoven, Stanford, Brescia, Oxford 및 KAUST 대학 간의 협력의 결과였다.

이 논문은 Scientific Advances 저널에 발표되었다.

Imke Krauhausen은 Gkoupidenis의 그룹에서 박사 과정 학생이며, TU Eindhoven에서도 연구하고 있으며, 발표된 논문의 첫 번째 저자이다.

“우리는 이 간단한 설정을 사용하여 실제 환경에서 이러한 ‘유기적 신경 모방 장치’가 얼마나 강력한지 보여주고 싶었다”고 Krauhausen은 말했다.

연구자들은 로봇이 미로 내에서 탐색할 수 있도록 환경에서 오는 감각 신호를 스마트 적응 회로에 공급했다. 각 미로 교차로에서 출구로 향하는 경로는 표시되었지만, 로봇은 일반적으로 시각적 신호를 잘못 해석하고 잘못된 quyết định을 내리며 길을 잃었다.

수정 자극 적용

로봇이 이러한 잘못된 결정으로 인해 죽은 끝에 도달하면, 그것은 벽에 부딪혔을 때 터치 센서를 통해 유기적 회로에 전기 신호를 유도하여 수정 자극을 받는다.

로봇은逐渐적으로 올바른 quyết định을 내리기 시작하며, 수정 자극을 받지 않게 되고, 결국 미로에서 탈출한다. 이 학습 과정은 유기적 적응 회로에서만 발생한다.

“우리는 로봇이 간단한 유기적 회로를 통해 미로를 통과할 수 있다는 것을 보면서 정말 기뻤습니다. 우리는 매우 간단한 설정을 보여주었습니다. 그러나 먼 미래에는 유기적 신경 모방 장치가 현실 세계 로봇 공학, 인간-기계 인터페이스 및 포인트 오브 케어 진단에도 사용될 수 있을 것입니다. 재료 과학과 로봇 공학의 교차점에서 신속한 프로토 타이핑 및 교육을 위한 새로운 플랫폼도 등장할 것입니다.” Gkoupidenis는 말했다.