Kann ein Roboterhund in einer Stunde laufen lernen? Nachahmung tierischer Instinkte, Forschungsergebnisse, die in der Unterzeitschrift „Nature' veröffentlicht wurden

Laut ausländischen Medien Tech lernen Sie, wie man selbstständig geht.

Der Artikel „Learning Plastic Matching of Robot Dynamics in Closed-loop Central Pattern Generators“, der diese Technologie veranschaulicht, wurde am 18. Juli in der Zeitschrift Nature Machine Intelligence veröffentlicht. Der Erstautor des Artikels ist Felix Ruppert .

Rupert sagte: „Der Roboterhund Morti, den wir untersucht haben, hat die gleichen Reflexe wie Tiere und kann lernen, selbstständig aus Fehlern zu laufen.“ #

▲Roboterhund Morti

1. Nach einem Sturz aufstehen, Morti kann Tiere imitieren und lernen

Es kommt im Rückenmark von Menschen und Tieren vor Ein Netzwerk von Neuronen, das als CPG (Central Pattern Generator) bezeichnet wird. CPG kann Organismen dabei helfen, rhythmische Aufgaben wie Gehen, Blinzeln oder Verdauung zu erledigen. Dieses Netzwerk von Neuronen kann ohne Eingabe des Gehirns periodische Muskelkontraktionen erzeugen.

Rupert installierte ein virtuelles Rückenmark auf Mortis Rücken, um die Auswirkungen von CPG zu simulieren, und installierte eine Beispieldatenbank in diesem virtuellen Rückenmark. Wenn Morti reibungslos geht, werden die Sensordaten an den Füßen des Roboters ständig mit den Daten in der CPG-Beispielbibliothek verglichen, um eine geeignete Gehhaltung zu gewährleisten.

Wenn der Roboter fällt, optimiert der Lernalgorithmus seine Laufweise, indem er die Distanz und Geschwindigkeit ändert, mit der die Beine hin- und herschwingen. Während des maschinellen Lernprozesses sendet CPG einige adaptive Bewegungssignale, damit der Roboter reibungsloser läuft. Der Kern dieses maschinellen Lernprozesses besteht darin, das Ausgangssignal des CPG zu ändern und zu überwachen, unter welchen Umständen die Maschine stolpert.

▲Morti optimiert das Gehen anhand von Feedback-Daten

Morti ahmt den Prozess des Laufenlernens kleiner Tiere nach Erst nach einem Sturz können Sie den effektivsten Weg finden, Ihre Muskulatur zu nutzen und laufen zu lernen. Rupert sagte, dass Morti zunächst umfallen würde, aber nach etwa einer Stunde würde der Algorithmus Morti helfen, den besten Weg zum Gehen zu finden. Rupert sagte auch: „Mein Team fügt Morti derzeit weitere Sensoren hinzu, um Mortimers Bewegungsbereich zu erweitern. Wir wollen Morti mehr wie ein Tier machen. 2. Energieeffizient, Morti geht nach einem.“ Stunde wird der Energieverbrauch um 42 % reduziert.

Das liegt einerseits daran, dass industrielle Vierbeiner ein größeres Volumen und Gewicht haben und mehr Kraft zur Unterstützung ihrer Bewegungen benötigen. Andererseits ist Mortis Algorithmus intelligenter.

Wenn ein allgemeiner Roboter geht, verwendet maschinelles Lernen viele Berechnungen, um die Details der Bewegung jedes Beins vorab zu entwerfen, was viel Energie verbraucht. Doch nachdem Morti beim Gehen gestürzt ist, kann er seinen Gehwinkel basierend auf den Ergebnissen des neuen Algorithmus neu anpassen. Morti nutzt diese Feedback-Daten, um das Laufen zu lernen, ohne dass viele Berechnungen erforderlich sind. Morti kann den Energieverbrauch beim Laufenlernen reduzieren. Die Studie ergab, dass Morti nach einer Stunde Gehen 42 % weniger Energie verbrauchte als zu Beginn des Laufens.

▲Morti läuft auf dem Laufband

Professor Dirisha Kuditti von der University of Texas in San Antonio „Im Allgemeinen künstlich.“ Intelligenz kann eine bestimmte Aufgabe sehr gut erlernen, aber künstliche Intelligenz kann sich nicht neu kalibrieren, wenn sich die Umgebung auf der Grundlage von Datenrückmeldungen autonom anpasst. Hunde können die Umgebung autonom neu kalibrieren Intelligenzalgorithmen. Dabei werden nicht nur maschinelle Lerntechnologien kombiniert, sondern auch der biologische Bereich einbezogen.

Wenn diese Technologie im großen Maßstab eingesetzt werden kann, hat sie zwei Vorteile: Erstens wird maschinelles Lernen energieeffizienter und verbraucht weniger Energie. Maschinen müssen nicht mehr Brute-Force-Berechnungen auf Basis großer Datenmengen durchführen, sondern können durch autonomes Lernen „intelligenter“ werden. Zweitens kann diese Technologie die Integration der Bereiche künstliche Intelligenz und Biologie anregen.

Derzeit kann diese Technologie Roboterhunde mehr zu Tieren machen. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologie könnten Roboter in Zukunft den Menschen ähnlicher werden.

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