Робототехніка та фізичний ШІ

“Дурні Роботи” Виконують Завдання, Використовуючи Фізичні Характеристики

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Для того, щоб рої роботів діяли колективно, дослідники повинні хореографувати їх взаємодію, спираючись на складні алгоритми та компоненти. Однак, якщо роботами прості з відсутністю складного програмування, координована поведінка рідко досягається.

Дана Рендолл, професор комп’ютерних наук та Даніель Голдман, професор сім’ї Данн, очолили команду дослідників у Технологічному інституті Джорджії, щоб вирішити цю проблему. Команда поставила за мету продемонструвати, як прості роботи можуть все ж виконувати завдання, які виходять за межі можливостей одного робота.

Дослідження було опубліковано в журналі Science Advances 23 квітня.

Дурні Роботи Виконують Складні Завдання

Названі “дурними роботами”, команда використала мобільні гранульовані частинки, і це саме те, що вони поставили за мету довести, що можуть виконувати складні завдання. Дослідники повідомили, що їм вдалося видалити всі сенсори, зв’язок, пам’ять та обчислення з роботів, і вони використали фізичні характеристики роботів для виконання набору завдань. За словами команди, ця властивість називається “втіленням завдання”.

BOBbots, що означає “поведінкові, організовані, бузинові боти”, були названі на честь Боба Берінгера, піонера гранульної фізики.

“Ці роботи майже такі ж дурні, як тільки можна бути”, каже Рендолл. “Їх циліндричні шасі мають вібруючі щітки внизу та вільні магніти на периферії, що призводить до того, що вони проводять більше часу в місцях з більшою кількістю сусідів”.

https://www.youtube.com/watch?v=hsLJShwjknI

Комп’ютерні Симуляції

Разом з експериментальною платформою команда також спирається на точні комп’ютерні симуляції під керівництвом Шенкай Лі, студента фізичного факультету Технологічного інституту Джорджії. Ці симуляції допомогли вивчити різні аспекти системи, які не могли бути розглянуті в лабораторії.

BOBbots дуже прості, але дослідники все ж продемонстрували, що коли роботи рухаються разом і стукаються один з одним, “компактні агрегати утворюються, які здатні колективно видалити сміття, яке занадто важке для одного робота”, пояснює Голдман. “Хоча більшість людей будують усе більш складні та дорогі роботи, щоб гарантувати координацію, ми хотіли побачити, які складні завдання можуть бути виконані дуже простими роботами”.

Робота команди була натхнена теоретичною моделлю частинок, що рухаються на шаховій дошці, і для вивчення математичної моделі BOBbots була розроблена теоретична абстракція під назвою самоорганізована система частинок. Використовуючи теорію ймовірностей, статистичну фізику та стохастичні алгоритми, команді вдалося довести, що при збільшенні магнітних взаємодій теоретична модель проходить фазовий перехід. Вона швидко змінюється з розсіяної на агреговану, утворюючи компактні кластери, подібні до систем, таких як вода та лід.

Рендолл також є професором комп’ютерних наук та ад’юнкт-професором математики в Технологічному інституті Джорджії.

“Суворий аналіз не тільки показав нам, як побудувати BOBbots, але також відкрив внутрішню стійкість нашого алгоритму, який дозволив деяким роботам бути несправними або непередбачуваними”, каже Рендолл.

Алекс Макфарленд - журналіст та письменник з питань штучного інтелекту, який досліджує останні розробки в галузі штучного інтелекту. Він співпрацював з численними стартапами та виданнями з штучного інтелекту у світі.