Các nhà khoa học dạy robot tự hành qua mê cung

Trong khi bộ xử lý đóng vai trò là bộ não của máy tính, chúng khác biệt cơ bản so với bộ não của con người. Transistor sử dụng tín hiệu điện tử để thực hiện các hoạt động logic, trong khi bộ não dựa vào các tế bào thần kinh kết nối qua synap. Bộ não sử dụng tín hiệu này để kiểm soát cơ thể và nhận thức môi trường xung quanh, và nó sử dụng quá trình học tập để kích hoạt phản ứng của hệ thống cơ thể / não khi nhận thức được các kích thích nhất định.

Điều khiển Robot qua Mê cung

Một nhóm các nhà khoa học đã áp dụng nguyên tắc học tập cơ bản này trong một hình thức đơn giản hóa, và họ sử dụng nó để điều khiển một robot qua mê cung bằng cách sử dụng một mạch thần kinh hữu cơ.

Đội ngũ này được dẫn đầu bởi Paschalis Gkoupidenis, người là trưởng nhóm trong bộ phận của Pail Blom tại Viện Nghiên cứu Polymer Max Planck. Công việc này là kết quả của sự hợp tác giữa các trường đại học Eindhoven, Stanford, Brescia, Oxford và KAUST.

Bài báo được xuất bản trên tạp chí Scientific Advances.

Imke Krauhausen là một nghiên cứu sinh tiến sĩ trong nhóm của Gkoupidenis và tại TU Eindhoven, cũng như là tác giả đầu tiên của bài báo được xuất bản.

“Chúng tôi muốn sử dụng thiết lập đơn giản này để展示 khả năng mạnh mẽ của các thiết bị ‘thần kinh hữu cơ’ trong điều kiện thế giới thực,” Krauhausen nói.

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

Áp dụng Kích thích Điều chỉnh

Khi robot đưa ra những quyết định sai lầm và kết thúc ở những con đường bế tắc, nó bị ngăn cản không được đi những con đường đó bằng cách nhận được kích thích điều chỉnh. Ví dụ, nếu robot va vào tường, kích thích điều chỉnh được áp dụng trực tiếp tại mạch hữu cơ thông qua tín hiệu điện được cảm biến chạm gắn vào robot.

Robot sau đó dần dần học cách đưa ra quyết định đúng với mỗi lần thực hiện thí nghiệm. Điều này giúp nó tránh nhận được kích thích điều chỉnh, và cuối cùng nó tìm thấy lối ra chính xác của mê cung. Quá trình học tập diễn ra độc quyền trên mạch thích ứng hữu cơ.

“Chúng tôi thực sự vui mừng khi thấy 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展示 một thiết lập đơn giản đầu tiên ở đây. 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 việc 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 lĩnh vực robot thực tế, giao diện người máy và chẩn đoán tại điểm chăm sóc. Các nền tảng mới cho việc tạo mẫu nhanh và giáo dục, tại giao điểm của khoa học vật liệu và robot, cũng được dự kiến sẽ xuất hiện.” Gkoupidenis nói.