Forsker ser for seg et interaktivt cyber-fysisk menneske (iCPH) plattform

Professor Eiichi Yoshida ved Tokyo University of Science har fremmet en interessant idé om et interaktivt cyber-fysisk menneske (iCPH).

Mennesker kan naturlig utføre mange komplekse oppgaver, som å sitte ned og plukke opp gjenstander. Men disse aktivitetene innebærer mange bevegelser og krever flere kontakter, noe som kan vise seg å være vanskelig for roboter. iCPH kan hjelpe med å løse dette problemet.

Forståelse og generering av menneskelignende systemer

Den nye plattformen kan hjelpe med å forstå og generere menneskelignende systemer som bruker en rekke kontaktrike helekroppbevegelser.

Arbeidet ble publisert i Frontiers in Robotics and AI.

“Som navnet tilsier, kombinerer iCPH fysiske og cybernetiske elementer for å fange menneskelige bevegelser,” sier prof. Yoshida. “Mens en humanoid robot fungerer som en fysisk tvilling av et menneske, eksisterer en digital tvilling som en simulert menneske eller robot i cyberspace. Den sistnevnte modelleres gjennom teknikker som muskuloskeletale og robotiske analyser. De to tvillingene komplementerer hverandre.”

Prof. Yoshida besvarer flere spørsmål med rammen, som:

• Hvordan kan humanoider etterligne menneskelig forestilling?
• Hvordan kan roboter lære og simulere menneskelige atferder?
• Hvordan kan roboter samhandle med mennesker jevnt og naturlig?

iCPH-rammen

Den første delen av iCPH-rammen måler menneskelig bevegelse ved å kvantifisere bevegelsen av ulike kroppsdeler. Den registrerer også rekken av kontakter som et menneske gjør.

Ramnen muliggjør en generisk beskrivelse av ulike bevegelser gjennom differensialligninger, samt generering av et kontaktnettverk. En humanoid kan så handle på dette nettverket.

Når det gjelder den digitale tvillingen, lærer den nettverket gjennom modellbasert og maskinlæringsteknikker. Disse to er koblet sammen av den analytiske gradientregningsmetoden, og kontinuerlig læring hjelper med å lære robot-simuleringen hvordan den skal utføre kontaktsrekken.

Den tredje delen av iCPH beriker kontaktnettverket gjennom dataforbedring før vektorkvantifiserings-teknikken brukes. Denne teknikken hjelper med å trekke ut symbolene som uttrykker språket til kontaktsbevegelse, og muliggjør generering av kontaktsbevegelse i ukjente situasjoner.

All dette betyr at roboter kan utforske ukjente miljøer mens de samhandler med mennesker ved å bruke jevne bevegelser og mange kontakter.

Prof. Yoshida fremmer tre utfordringer for iCPH som gjelder de generelle beskriverne, kontinuerlig læring og symbolisering av kontaktsbevegelse. For å realisere iCPH, må det lære å navigere disse*.*

“Dataene fra iCPH vil bli offentliggjort og brukt til å løse reelle problemer i samfunnet og industrielle utfordringer. Humanoid roboter kan frigjøre mennesker fra mange oppgaver som innebærer tungt arbeid og forbedre deres sikkerhet, som å løfte tunge gjenstander og arbeide i farlige miljøer,” sier prof. Yoshida. “iCPH kan også brukes til å overvåke oppgaver utført av mennesker og hjelpe med å forebygge arbeidsrelaterte sykdommer. Til slutt kan humanoider fjernstyres av mennesker gjennom deres digitale tvillinger, noe som vil tillate humanoidene å utføre store installasjoner og transport av gjenstander.”