Robotyka i fizyczna AI

Naukowcy Budują Robota z Wielu Drukowanych 3D Mniejszych Jednostek

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Naukowcy z Georgia Institute of Technology zbudowali robota, który składa się całkowicie z mniejszych jednostek znanych jako „smarticle”. Nowa technika lokomocji wyzwania konwencjonalny sposób tworzenia robotów z silników, baterii, aktuatorów, segmentów ciała, nóg i kół.

Nowe badanie zostało wsparte przez Army Research Office, National Science Foundation oraz naukowców z Northwestern University. Zostało opublikowane w czasopiśmie Science Robotics.

Te 3D-drukowane cząstki mogą wykonywać tylko funkcję machania swoimi dwiema ramionami. Potencjał tych smarticles zmienia się, gdy są pięć z nich zamkniętych w kole. Gdy są razem, tworzą system robophysical zwany „supersmaricle” przez pchanie się nawzajem. Ten supersmaricle jest w stanie poruszać się niezależnie. Jeśli dodany zostanie czujnik dźwięku lub światła, może być kontrolowany przez bodziec.

Ten nowy system jest jeszcze w powijakach, ale pomysł tworzenia robotów przez grupowanie mniejszych jednostek ma ogromny potencjał. Zapewnia zdolności grupowe i może prowadzić do mechanicznie opartego sterowania nad małymi robotami. Grupowanie mniejszych robotów może również prowadzić do nowej lokomocji.

Dan Goldman jest profesorem w Szkole Fizyki na Georgia Institute of Technology.

“Są to bardzo podstawowe roboty, których zachowanie jest dominowane przez mechanikę i prawa fizyki,” powiedział. “Nie szukamy sposobów na umieszczenie na nich zaawansowanego sterowania, czujników i obliczeń. Gdy roboty stają się coraz mniejsze, będziemy musieli używać mechaniki i zasad fizyki do ich sterowania, ponieważ nie będą miały poziomu obliczeń i czujników, których potrzebujemy do konwencjonalnego sterowania.”

Badanie zostało oparte na studium konstrukcji, które zostały wylane do pojemnika z usuwalnymi bokami. Były PhD student i obecnie członek wydziału na University of California San Diego, Nick Gravish, usunął ściany pojemnika, tworząc struktury, które mogły stać samodzielnie. Zrozumiał, że mechaniczne obiekty mogą być łączone w celu tworzenia struktur, które mogą robić znacznie więcej niż ich poszczególne części.

“Wizją stał się robot zbudowany z innych podstawowych robotów,” powiedział Goldman. “Można sobie wyobrazić stworzenie robota, w którym można byłoby dostosować jego parametry geometryczne i co wynikałoby to nowe zachowania.”

Will Savoie, asystent badawczy, stworzył bateriami zasilane smarticles z drukarki 3D. Miały silniki, proste czujniki i pewną moc obliczeniową. Indywidualnie smarticles nie mogą zrobić wiele, ale są w stanie zmienić swoje położenie i wzajemnie oddziaływać, gdy umieszczone są w pierścieniu.

“Nawet jeśli żaden pojedynczy robot nie mógł poruszać się samodzielnie, chmura składająca się z wielu robotów mogła poruszać się, pchając się na zewnątrz i kurcząc się, gdy łączyła się,” według Goldmana. “Jeśli umieścimy pierścień wokół chmury małych robotów, zaczynają one pchać się nawzajem i większy pierścień – co nazywamy supersmaricle – porusza się losowo.”

Naukowcy również odkryli, że mogą kontrolować ruch robotów za pomocą czujników światła. Mogli zatrzymać ruch ramion za pomocą wiązki światła.

“Jeśli skierujemy latarkę pod odpowiednim kątem, możemy oświetlić robota, który chcemy wyłączyć, i to powoduje, że pierścień porusza się w stronę lub od niego, nawet jeśli żaden z robotów nie jest zaprogramowany, aby poruszać się w stronę światła,” wyjaśnił Goldman. “To pozwoliło na sterowanie całości w bardzo podstawowy, losowy sposób.”

Te nowe rozwiązania pomogą w tworzeniu robotów stadnych, które składają się z wielu mniejszych urządzeń. Mogą być one zmienione, aby były przydatne w różnych sytuacjach i aplikacjach. Armia amerykańska również zainteresowała się nowym projektem, ponieważ mógłby on pomóc w tworzeniu robotów, które mogą zmieniać swoje modalności i funkcje.

Alex kieruje operacjami informacyjnymi Unite.AI opartymi na sztucznej inteligencji, łącząc dziennikarstwo, badania i automatyzację, aby wspierać terminowe i skalowalne relacjonowanie sztucznej inteligencji. Jego praca pomaga zapewnić, że nowe osiągnięcia w dziedzinie AI są prezentowane efektywnie, przy jednoczesnym zachowaniu standardów redakcyjnych publikacji.