Các nhà khoa học dạy robot tự điều hướng mê cung

Mặc dù bộ xử lý đóng vai trò là bộ não của máy tính, nhưng về cơ bản chúng khác với bộ não thực của con người. Các bóng bán dẫn sử dụng tín hiệu điện tử để thực hiện các hoạt động logic, trong khi não dựa vào các tế bào thần kinh được kết nối thông qua các khớp thần kinh. Bộ não sử dụng tín hiệu này để kiểm soát cơ thể và nhận thức môi trường xung quanh, đồng thời sử dụng quá trình học hỏi để kích hoạt phản ứng của cơ thể/hệ thống não bộ khi nhận thấy một số kích thích nhất định. 

Điều khiển robot qua mê cung

Một nhóm các nhà khoa học hiện đã áp dụng nguyên tắc học tập thông qua trải nghiệm cơ bản này ở dạng đơn giản hóa và họ đã sử dụng nó để điều khiển rô-bốt đi qua mê cung bằng cách sử dụng mạch mô phỏng thần kinh hữu cơ. 

Nhóm nghiên cứu do Paschalis Gkoupidenis đứng đầu, trưởng nhóm trong bộ phận của Pail Blom tại Viện Nghiên cứu Polyme Max Planck. Công trình là kết quả của sự hợp tác giữa các trường Đại học Eindhoven, Stanford, Brescia, Oxford và KAUST.

Bài báo đã được xuất bản trên tạp chí Tiến bộ khoa học. 

Imke Krauhausen là nghiên cứu sinh tiến sĩ trong nhóm của Gkoupidenis và tại TU Eindhoven, đồng thời là tác giả đầu tiên của bài báo đã xuất bản.

Krauhausen cho biết: “Chúng tôi muốn sử dụng thiết lập đơn giản này để cho thấy 'thiết bị biến đổi thần kinh hữu cơ' như vậy có thể mạnh đến mức nào trong điều kiện thực tế. 

Các nhà nghiên cứu đã cung cấp cho mạch thích ứng thông minh các tín hiệu cảm giác đến từ môi trường để đạt được sự điều hướng của robot bên trong mê cung. Tại mỗi giao lộ của mê cung, con đường dẫn đến lối ra đã được chỉ định, nhưng rô-bốt thường hiểu sai tín hiệu hình ảnh và đưa ra quyết định sai lầm trước khi bị lạc. 

Áp dụng kích thích điều chỉnh

Khi rô-bốt đưa ra những quyết định sai lầm này và kết thúc ở những con đường cụt, không nên thực hiện chúng bằng cách nhận các kích thích điều chỉnh. Ví dụ: nếu rô-bốt va vào tường, các kích thích điều chỉnh sẽ được áp dụng trực tiếp vào mạch hữu cơ thông qua các tín hiệu điện do cảm biến cảm ứng gắn vào rô-bốt gây ra. 

Sau đó, robot dần dần học cách đưa ra quyết định đúng đắn với mỗi lần thực hiện thử nghiệm. Điều này giúp nó tránh nhận các kích thích điều chỉnh, và cuối cùng nó tìm được lối ra khỏi mê cung. Quá trình học tập diễn ra độc quyền trên mạch thích nghi hữu cơ. 

“Chúng tôi thực sự vui mừng khi thấy rằng robot có thể đi qua mê cung sau một số lần chạy bằng cách học trên một mạch hữu cơ đơn giản. Chúng tôi đã chỉ ra ở đây một thiết lập đầu tiên, rất đơn giản. Tuy nhiên, trong tương lai xa, chúng tôi hy vọng rằng các thiết bị thần kinh hữu cơ cũng có thể được sử dụng cho tính toán/học tập cục bộ và phân tán. Điều này sẽ mở ra những khả năng hoàn toàn mới cho các ứng dụng trong chế tạo người máy trong thế giới thực, giao diện người-máy và chẩn đoán tại chỗ. Các nền tảng mới cho giáo dục và tạo nguyên mẫu nhanh, tại giao điểm của khoa học vật liệu và người máy, cũng được kỳ vọng sẽ xuất hiện.” Gkoupidenis nói.