Роботы используют ИИ, чтобы «чувствовать» боль и ремонтировать себя

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 ремонтировать себя.

Новая система основана на узлах датчиков, оснащенных ИИ, которые обрабатывают «боль» и реагируют на нее. Эта боль определяется, когда на робота оказывается внешнее физическое воздействие. Другой важной частью системы является саморемонт. Робот может ремонтировать повреждения, когда дело касается незначительных «травм», без необходимости вмешательства человека.

Исследование было опубликовано в августе в журнале Nature Communications.

Большинство современных роботов получают информацию о своем окружении через сеть датчиков. Однако эти датчики не обрабатывают информацию, а вместо этого передают 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 длительным временам реакции.

Помимо более длительных времен реакции, эти роботы часто легко повреждаются и требуют много обслуживания и ремонта.

Новая система

В новой системе, разработанной учеными, ИИ встроен в сеть узлов датчиков. Существует множество меньших и менее мощных процессоров, к которым подключены узлы датчиков. Эта конфигурация позволяет осуществлять обучение на местах, что, в свою очередь, уменьшает количество необходимых проводов и время реакции. Конкретно, оно уменьшается в 5-10 раз по сравнению с традиционными роботами.

Система саморемонтаПриходит от введения в систему самоисцеляющего ионного геля. Это позволяет роботам восстанавливать механические функции при повреждении, без помощи человека.

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

«Чтобы роботы могли работать вместе с людьми, одна из проблем заключается в том, как обеспечить их безопасное взаимодействие с нами. Поэтому ученые всего мира находят способы придать роботам чувство осведомленности, такое как способность «чувствовать» боль, реагировать на нее и выдерживать суровые условия эксплуатации. Однако сложность объединения множества необходимых датчиков и последующая хрупкость такой системы является 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 цепей. Уменьшая 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 повреждения. После «травмы», такой как порез, робот теряет механическую функцию. Тогда самоисцеляющий ионный гель вступает в действие и вызывает восстановление «раны» робота, по сути, «шью» ее.

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

«Самоисцеляющие свойства этих новых устройств помогают роботической системе многократно «шить» себя, когда она «повреждена» порезом или царапиной, даже при комнатной температуре», – говорит Джон. «Это имитирует работу нашей биологической системы, подобно тому, как человеческая кожа заживает сама по себе после пореза».

«В наших испытаниях наш робот может «выжить» и реагировать на непреднамеренные механические повреждения, возникающие из незначительных травм, таких как царапины и удары, продолжая работать эффективно. Если бы такая система была использована с роботами в реальных условиях, она могла бы способствовать экономии средств на обслуживание».

По словам доцента Нрипана Мэтьюза, который также является соавтором исследования из Школы материаловедения и инженерии в NTU, «Традиционные роботы выполняют задачи в структурированном, запрограммированном порядке, но наши роботы могут воспринимать свое окружение, обучаться и адаптировать свое поведение. Большинство исследователей сосредотачиваются на создании все более чувствительных датчиков, но не фокусируются на проблемах принятия эффективных решений. Такие исследования необходимы для того, чтобы следующее поколение роботов могло эффективно взаимодействовать с людьми».

«В этой работе наша команда пошла по нестандартному пути, применив новые обучающие материалы, устройства и методы изготовления для того, чтобы роботы могли имитировать человеческие нейробиологические функции. Хотя наша система еще находится на стадии прототипа, наши результаты заложили важные основы для этой области, указав путь вперед для исследователей, которые будут решать эти проблемы».

Исследовательская команда теперь будет работать с партнерами из промышленности и государственных исследовательских лабораторий, чтобы дальнейшее развитие системы.