Simple Robots, Smart Algorithms - Plato AiStream V2.1

Reeditado por Platón

seguidores: 0

Inicio > Prensa > Robots simples, algoritmos inteligentes

Cuando los sensores, la comunicación, la memoria y la computación se eliminan de un grupo de robots simples, ciertos conjuntos de tareas complejas aún se pueden lograr aprovechando las características físicas de los robots, un rasgo que un equipo de investigadores dirigido por Georgia Tech llama "encarnación de tareas". " CRÉDITO Shengkai Li, Georgia Tech

Abstracto:
Cualquiera que tenga hijos sabe que si bien controlar a un niño puede ser difícil, controlar a muchos a la vez puede ser casi imposible. Hacer que enjambres de robots trabajen colectivamente puede ser igualmente desafiante, a menos que los investigadores coreografíen cuidadosamente sus interacciones, como planos en formación, utilizando componentes y algoritmos cada vez más sofisticados. Pero, ¿qué se puede lograr de manera confiable cuando los robots disponibles son simples, inconsistentes y carecen de una programación sofisticada para un comportamiento coordinado?

Robots simples, algoritmos inteligentes

Atlanta, GA | Publicado el 30 de abril de 2021

Un equipo de investigadores dirigido por Dana Randall, profesora ADVANCE de informática y Daniel Goldman, profesor de física de la familia Dunn, ambos en el Instituto de Tecnología de Georgia, trató de demostrar que incluso los robots más simples pueden realizar tareas mucho más allá de las capacidades de uno, o incluso algunos de ellos. El objetivo de lograr estas tareas con lo que el equipo denominó "robots tontos" (esencialmente partículas granulares móviles) superó sus expectativas, y los investigadores informan que pueden eliminar todos los sensores, la comunicación, la memoria y la computación y, en cambio, realizar un conjunto de tareas a través de aprovechando las características físicas de los robots, un rasgo que el equipo denomina "encarnación de la tarea".

Los BOBbots del equipo, o "bots que se comportan, organizan y zumban" que recibieron el nombre del pionero de la física granular Bob Behringer, son "casi tan tontos como se ponen", explica Randall. “Su chasis cilíndrico tiene cepillos vibrantes debajo e imanes sueltos en su periferia, lo que hace que pasen más tiempo en ubicaciones con más vecinos”. La plataforma experimental se complementó con simulaciones por computadora precisas dirigidas por el estudiante de física de Georgia Tech, Shengkai Li, como una forma de estudiar aspectos del sistema inconvenientes para estudiar en el laboratorio.

A pesar de la simplicidad de los BOBbots, los investigadores descubrieron que, a medida que los robots se mueven y chocan entre sí, "se forman agregados compactos que son capaces de limpiar colectivamente los escombros que son demasiado pesados para que uno solo los mueva", según Goldman. "Si bien la mayoría de la gente construye robots cada vez más complejos y costosos para garantizar la coordinación, queríamos ver qué tareas complejas se podían realizar con robots muy simples".

Su trabajo, como se informó el 23 de abril de 2021 en la revista Science Advances, se inspiró en un modelo teórico de partículas que se mueven sobre un tablero de ajedrez. Se desarrolló una abstracción teórica conocida como sistema de partículas autoorganizado para estudiar rigurosamente un modelo matemático de los BOBbots. Usando ideas de la teoría de la probabilidad, la física estadística y los algoritmos estocásticos, los investigadores pudieron demostrar que el modelo teórico sufre un cambio de fase a medida que aumentan las interacciones magnéticas, cambiando abruptamente de dispersas a agregadas en grupos grandes y compactos, similar a los cambios de fase que vemos. en sistemas cotidianos comunes, como el agua y el hielo.

"El análisis riguroso no solo nos mostró cómo construir los BOBbots, sino que también reveló una robustez inherente de nuestro algoritmo que permitió que algunos de los robots fueran defectuosos o impredecibles", señala Randall, quien también se desempeña como profesor de ciencias de la computación y adjunto. profesor de matemáticas en Georgia Tech.

###

La colaboración se basa en experimentos y simulaciones también diseñados por Bahnisikha Dutta, Ram Avinery y Enes Aydin de Georgia Tech, así como en el trabajo teórico de Andrea Richa y Joshua Daymude de Arizona State University, y Sarah Cannon de Claremont McKenna College, quien es un recién graduado de Georgia Tech.

Este trabajo es parte de una Iniciativa de Investigación Universitaria Multidisciplinaria (MURI) financiada por la Oficina de Investigación del Ejército (ARO) para estudiar los fundamentos de la computación emergente y la inteligencia colectiva.

Financiamiento: Este trabajo fue apoyado por el Departamento de Defensa bajo el premio MURI no. W911NF-19-1-0233 y los premios NSF DMS-1803325 (SC); CCF-1422603, CCF-1637393 y CCF-1733680 (AWR); CCF-1637031 y CCF-1733812 (DR y DIG); y CCF-1526900 (DR).

####

Acerca del Instituto de Tecnología de Georgia
El Instituto de Tecnología de Georgia, o Georgia Tech, es una de las 10 principales universidades públicas de investigación que desarrollan líderes que hacen avanzar la tecnología y mejoran la condición humana. El Instituto ofrece títulos en negocios, computación, diseño, ingeniería, artes liberales y ciencias. Sus casi 40,000 estudiantes, que representan a 50 estados y 149 países, estudian en el campus principal de Atlanta, en los campus de Francia y China, y mediante el aprendizaje a distancia y en línea. Como universidad tecnológica líder, Georgia Tech es un motor de desarrollo económico para Georgia, el sudeste y la nación, y realiza más de mil millones de dólares en investigación anualmente para el gobierno, la industria y la sociedad.

Para obtener más información, por favor haga clic esta página

Contactos:
Tracey A. Reeves
404-660-2929

Jess Hunt-Ralston
Comunicaciones - Facultad de Ciencias
(404) 385-5207

@GeorgiaTech

Si tienes un comentario, por favor Contacto con nosotros.

Los emisores de comunicados de prensa, no 7th Wave, Inc. o Nanotechnology Now, son los únicos responsables de la precisión del contenido.

Marcador: