Robotene bruker AI for å «føle» smerte og selv-reparere

Robotene er ett skritt nærmere å være mer lik levende vesener med en ny utvikling innen feltet. Forskere fra Nanyang Technological University, Singapore (NTU Singapore) har utviklet et AI-system som gjør det mulig for roboter å gjenkjenne smerte og selv-reparere.

Det nylig utviklede systemet baserer seg på AI-aktiverede sensor-noder, som prosesserer «smerte» og deretter reagerer på den. Denne smerten identifiseres når det er trykk påført av en ytre fysisk kraft. Den andre store delen av systemet er selv-reparasjon. Robotten er i stand til å reparere skaden, når det er en mindre «skade», uten å måtte stole på menneskelig inngripen.

Forskningen ble publisert i august i tidsskriftet Nature Communications.

De fleste av verdens nåværende roboter mottar informasjon om deres nærmiljø gjennom et nettverk av sensorer. Imidlertid prosesserer disse sensorene ikke informasjonen, men sender den i stedet til en sentral prosesseringsenhet. Denne sentrale prosesseringsenheten er der læring skjer, og det betyr at nåværende roboter må ha mange kabler. Dette systemet resulterer i lengre responstid.

Foruten lengre responstid, er disse robotene ofte lett skadet og krever mye vedlikehold og reparasjon.

Det nye systemet

I det nye systemet som er utviklet av forskerne, er AI-en innbygget i nettverket av sensor-noder. Det er flere mindre og mindre kraftfulle prosesseringsenheter som sensor-nodene er koblet til. Dette oppsettet gjør det mulig for læring å skje lokalt, noe som igjen reduserer mengden av kabler som trengs og responstiden. Spesifikt er det redusert fem til ti ganger sammenlignet med konvensjonelle roboter.

Selv-reparasjons-systemet kommer fra innføringen av et selv-helende ion-gel-materiale i systemet. Dette gjør det mulig for robotene å gjenopprette mekaniske funksjoner når de er skadet, uten menneskelig hjelp.

Associate Professor Arindam Basu er med-forfatter av studien. Han kommer fra School of Electrical & Electronic Engineering.

«For at roboter skal kunne arbeide sammen med mennesker en dag, er en bekymring hvordan vi kan sikre at de vil samhandle trygt med oss. Derfor har forskere over hele verden funnet måter å bringe en følelse av bevissthet til roboter, som å kunne «føle» smerte, å reagere på den og å tåle harde driftsforhold. Imidlertid er kompleksiteten ved å sette sammen det mangfoldige av sensorer som er nødvendige og den resulterende skjørbheten i slike systemer en stor hindring for videre utbredelse».

Ifølge Basu, som også er en ekspert på neuromorfisk databehandling, «Vår arbeid har demonstrert muligheten for et robot-system som kan prosessere informasjon effektivt med minimalt kabler og kretser. Ved å redusere antallet elektroniske komponenter som er nødvendige, skal vårt system bli rimelig og skalerbart. Dette vil hjelpe å akselerere adopsjonen av en ny generasjon roboter på markedet».

Å lære robotten å føle smerte

For å lære robotten hvordan den skal føle smerte, la teamet til memtransistorer, som fungerer som «hjerne-lignende» elektroniske enheter. Disse enhetene kan ha minne og informasjonsbehandling, og fungerer som kunstige smerte-reseptorer og synapser.

Studien demonstrerte hvordan robotten kunne fortsette å reagere på trykk selv etter at den var skadet. Etter en «skade», som et snitt, mister robotten mekanisk funksjon. Da kommer selv-helende ion-gel og får robotten til å helbrede «såret», i praksis syr det sammen.

Rohit Abraham John er første-forfatter av studien og forskningsstipendiat ved School of Materials Science & Engineering at NTU.

«De selv-helende egenskapene til disse nye enhetene hjelper det robotiske systemet å sy sammen seg selv når det er «skadet» med et snitt eller skrape, selv ved romtemperatur», sier John. «Dette ligner på hvordan vårt biologiske system fungerer, mye som måten menneskets hud helbreder seg selv etter et snitt».

«I våre tester kan vår robot «overleve» og reagere på uforvollte mekaniske skader som følge av mindre skader som skraper og bump, samtidig som den fortsatt fungerer effektivt. Hvis et slikt system ble brukt med roboter i virkelige verdenssettinger, kunne det bidra til å spare på vedlikehold».

Ifølge associate professor Nripan Mathews, som er med-forfatter og kommer fra School of Materials Science & Engineering at NTU, «Konvensjonelle roboter utfører oppgaver på en strukturert programmerbar måte, men våre kan oppfatte deres omgivelser, lære og tilpasse seg oppførselen etter hvert. De fleste forskere fokuserer på å gjøre sensorer mer og mer følsomme, men fokuserer ikke på utfordringene med hvordan de kan fatte beslutninger effektivt. Slike forskning er nødvendig for at den neste generasjonen roboter skal kunne samhandle effektivt med mennesker».

«I dette arbeidet har vårt team tatt en tilnærming som er utenom det vanlige, ved å bruke nye læringsmaterialer, enheter og fabrikasjonsmetoder for å få roboter til å ligne menneskets neuro-biologiske funksjoner. Mens det ennå er på prototype-stadiet, har våre funn lagt ned viktige rammeverk for feltet, og peker veien fremover for forskere å møte disse utfordringene».

Forskningsgruppen vil nå vende seg til partnere i industrien og regjeringens forskningslaboratorier for å videreutvikle systemet.