Cercetătorul imaginează o platformă interactivă de tip uman cibernetico-fizic (iCPH)

Profesorul Eiichi Yoshida de la Universitatea de Știință din Tokyo a lansat o idee interesantă despre o platformă interactivă de tip uman cibernetico-fizic (iCPH).

Oamenii pot să efectueze în mod natural diverse sarcini complexe, cum ar fi așezarea și ridicarea obiectelor. Cu toate acestea, aceste activități implică diverse mișcări și necesită multiple contacte, ceea ce poate fi dificil pentru roboți. iCPH ar putea ajuta la rezolvarea acestei probleme.

Înțelegerea și generarea sistemelor umane

Noua platformă poate ajuta la înțelegerea și generarea sistemelor umane care utilizează o varietate de mișcări întregului corp și contacte bogate.

<p)Lucrarea a fost publicată în Frontiers in Robotics and AI.

“După cum sugerează numele, iCPH combină elemente fizice și cibernetice pentru a captura mișcările umane”, spune prof. Yoshida. “În timp ce un robot umanoid acționează ca un twin fizic al unui om, un twin digital există ca un om sau robot simulat în ciberspațiu. Acesta din urmă este modelat prin tehnici precum analiza musculo-scheletică și robotică. Cele două twine se completează reciproc.”

Prof. Yoshida abordează mai multe întrebări cu ajutorul acestui cadru, cum ar fi:

• Cum pot roboții umanoizi să imite mișcările umane?
• Cum pot roboții să învețe și să simuleze comportamentele umane?
• Cum pot roboții să interacționeze cu oamenii în mod neted și natural?

Cadrul iCPH

Prima parte a cadrului iCPH măsoară mișcarea umană prin cuantificarea mișcării diferitelor părți ale corpului. De asemenea, înregistrează secvența de contacte făcute de un om.

Cadrul permite descrierea generică a diverselor mișcări prin ecuații diferențiale, precum și generarea unei rețele de mișcări de contact. Un robot umanoid poate acționa apoi pe această rețea.

Când vine vorba de twinul digital, acesta învață rețeaua prin abordări bazate pe model și învățare automată. Acestea două sunt conectate prin metoda de calcul a gradientului analitic, iar învățarea continuă ajută la predarea simulării robotului cum să efectueze secvența de contact.

Partea a treia a cadrului iCPH îmbogățește rețeaua de mișcări de contact prin augmentarea datelor înainte de a aplica tehnica de cuantificare vectorială. Această tehnică ajută la extragerea simbolurilor care exprimă limbajul de mișcare de contact, permițând generarea mișcării de contact în situații neexperimentate.

Toate acestea înseamnă că roboții pot explora medii necunoscute în timp ce interacționează cu oamenii prin mișcări netede și multiple contacte.

Prof. Yoshida pune în față trei provocări pentru iCPH care se referă la descriptorii generali, învățarea continuă și simbolizarea mișcării de contact. Pentru a fi realizat, iCPH trebuie să învețe cum să navigheze aceste provocări.

“Datele de la iCPH vor fi făcute publice și vor fi utilizate pentru a rezolva probleme reale din viața socială și industrială. Roboții umanoizi pot elibera oamenii de multe sarcini care implică greutăți severe și pot îmbunătăți siguranța lor, cum ar fi ridicarea obiectelor grele și lucrul în medii periculoase”, spune prof. Yoshida. “iCPH poate fi utilizat și pentru a monitoriza sarcinile efectuate de oameni și pentru a preveni bolile legate de muncă. În final, roboții umanoizi pot fi controlați de la distanță de oameni prin intermediul twinelor digitale, ceea ce va permite roboților să efectueze instalarea de echipamente mari și transportul de obiecte.”