Роботы используют ИИ, чтобы «чувствовать» боль и саморемонт

Роботы сделали еще один шаг к тому, чтобы стать более похожими на живые существа благодаря новому развитию в этой области. Ученые из Наньянского технологического университета (NTU Singapore) создали систему ИИ, которая позволяет роботам распознавать боль и саморемонт.

Новая система основана на узлах сенсоров, оснащенных ИИ, которые обрабатывают «боль» и реагируют на нее. Эта боль определяется, когда на робота оказывается давление со стороны внешней физической силы. Другой важной частью системы является саморемонт. Робот может ремонтировать повреждения, когда речь идет о незначительном «повреждении», все без необходимости вмешательства человека.

Исследование было опубликовано в августе в журнале Nature Communications.

Большинство современных роботов получают информацию о своем окружении через сеть сенсоров. Однако эти сенсоры не обрабатывают информацию, а вместо этого отправляют ее в центральный процессор. Этот центральный процессор является местом, где происходит обучение, и это означает, что современные роботы требуют множества проводов. Эта система приводит к более длинным временам ответа.

Помимо более длинных времен ответа, эти роботы часто легко повреждаются и требуют много обслуживания и ремонта.

Новая система

В новой системе, разработанной учеными, ИИ встроен в сеть узлов сенсоров. Есть несколько меньших и менее мощных процессорных единиц, к которым подключены узлы сенсоров. Эта установка позволяет обучению происходить локально, что, в свою очередь, уменьшает количество необходимых проводов и время ответа. Конкретно, оно уменьшается в 5-10 раз по сравнению с традиционными роботами.

Система саморемонта появляется с введением в систему самоисцеляющегося ионного геля. Это позволяет роботам восстанавливать механические функции при повреждении без помощи человека.

Ассоциированный профессор Ариндам Басу является соавтором исследования. Он приходит из Школы электротехники и электроники.

«Чтобы роботы могли работать вместе с людьми однажды, одной из проблем является то, как обеспечить их безопасное взаимодействие с нами. По этой причине ученые всего мира находят способы придать роботам чувство осведомленности, такое как способность «чувствовать» боль, реагировать на нее и выдерживать суровые условия эксплуатации. Однако сложность сборки множества необходимых сенсоров и результирующая хрупкость такой системы являются значительным барьером для широкого внедрения».

По словам Басу, который также является экспертом в области нейроморфных вычислений, «Наша работа продемонстрировала осуществимость роботической системы, способной обрабатывать информацию эффективно с минимальным количеством проводов и схем. Сокращая количество необходимых электронных компонентов, наша система должна стать доступной и масштабируемой. Это поможет ускорить внедрение нового поколения роботов на рынке».

Обучение робота чувствовать боль

Чтобы обучить робота чувствовать боль, команда использовала мемтранзисторы, которые действуют как «мозгоподобные» электронные устройства. Эти устройства способны иметь память и обрабатывать информацию, действуя как искусственные болевые рецепторы и синапсы.

Исследование продемонстрировало, как робот может продолжать реагировать на давление даже после того, как он был поврежден. После «повреждения», такого как порез, робот теряет механическую функцию. Тогда самоисцеляющийся ионный гель вступает в действие и вызывает «исцеление» робота, по сути, сшивая его вместе.

Рохит Абрахам Джон является первым автором исследования и исследовательским сотрудником Школы материаловедения и инженерии в NTU.

«Самоисцеляющие свойства этих новых устройств помогают роботической системе повторно «сшивать» себя вместе, когда она «повреждена» порезом или царапиной, даже при комнатной температуре», – говорит Джон. «Это имитирует то, как работает наша биологическая система, подобно тому, как человеческая кожа заживает сама по себе после пореза».

«В наших тестах наш робот может «выжить» и реагировать на непреднамеренное механическое повреждение, возникающее из незначительных травм, таких как царапины и удары, продолжая работать эффективно. Если бы такая система использовалась с роботами в реальных условиях, она могла бы способствовать экономии средств на обслуживание».

По словам ассоциированного профессора Нрипана Мэтьюза, который является соавтором исследования из Школы материаловедения и инженерии в NTU, «Традиционные роботы выполняют задачи в структурированном программируемом порядке, но наши могут воспринимать свою среду, обучаться и адаптировать свое поведение соответственно. Большинство исследователей фокусируются на создании все более и более чувствительных сенсоров, но не фокусируются на проблемах того, как они могут принимать решения эффективно. Такие исследования необходимы для того, чтобы следующее поколение роботов могло взаимодействовать с людьми эффективно».

«В этой работе наша команда пошла по пути, который не является общим, применив новые обучающие материалы, устройства и методы изготовления для роботов, чтобы имитировать человеческие нейробиологические функции. Хотя еще на стадии прототипа, наши находки заложили важные основы для этой области, указывая путь вперед для исследователей, чтобы решить эти проблемы».

Команда исследователей теперь обратится к партнерам в промышленности и государственных исследовательских лабораториях, чтобы еще больше усовершенствовать систему.