Simple Robots, Smart Algorithms - Plato AiStream V2.1

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

Beranda > Tekan > Robot sederhana, algoritma cerdas

When sensors, communication, memory and computation are removed from a group of simple robots, certain sets of complex tasks can still be accomplished by leveraging the robots’ physical characteristics, a trait that a team of researchers led by Georgia Tech calls “task embodiment.” CREDIT Shengkai Li, Georgia Tech

Abstrak:
Siapa pun yang memiliki anak tahu bahwa meskipun mengontrol satu anak bisa jadi sulit, mengontrol banyak anak sekaligus hampir mustahil. Membuat segerombolan robot untuk bekerja secara kolektif dapat menjadi tantangan yang sama, kecuali para peneliti dengan hati-hati membuat koreografi interaksi mereka - seperti pesawat dalam formasi - menggunakan komponen dan algoritme yang semakin canggih. Tapi apa yang bisa dicapai dengan andal ketika robot yang ada sederhana, tidak konsisten, dan tidak memiliki pemrograman yang canggih untuk perilaku terkoordinasi?

Robot sederhana, algoritme cerdas

Atlanta, GA | Diposting pada 30 April 2021

Sebuah tim peneliti yang dipimpin oleh Dana Randall, Profesor Komputer ADVANCE dan Daniel Goldman, Profesor Fisika Keluarga Dunn, keduanya di Institut Teknologi Georgia, berusaha untuk menunjukkan bahwa bahkan robot yang paling sederhana pun masih dapat menyelesaikan tugas jauh di luar kemampuan seseorang, atau bahkan beberapa, dari mereka. Tujuan menyelesaikan tugas-tugas ini dengan apa yang disebut tim sebagai "robot bodoh" (pada dasarnya partikel granular seluler) melebihi harapan mereka, dan para peneliti melaporkan bahwa mereka mampu menghapus semua sensor, komunikasi, memori, dan komputasi - dan sebagai gantinya menyelesaikan serangkaian tugas melalui memanfaatkan karakteristik fisik robot, suatu sifat yang disebut tim sebagai "perwujudan tugas".

Bot bot tim, atau "bot berperilaku, mengatur, berdengung" yang dinamai untuk pelopor fisika granular Bob Behringer, "sebodoh yang mereka dapatkan," jelas Randall. "Sasis silinder mereka memiliki sikat bergetar di bawahnya dan magnet yang longgar di pinggirannya, menyebabkan mereka menghabiskan lebih banyak waktu di lokasi dengan lebih banyak tetangga." Platform eksperimental dilengkapi dengan simulasi komputer yang tepat yang dipimpin oleh mahasiswa fisika Georgia Tech, Shengkai Li, sebagai cara untuk mempelajari aspek sistem yang tidak nyaman untuk dipelajari di lab.

Terlepas dari kesederhanaan BOBbots, para peneliti menemukan bahwa, saat robot bergerak dan bertabrakan satu sama lain, "bentuk agregat kompak yang mampu secara kolektif membersihkan puing-puing yang terlalu berat untuk digerakkan sendirian," menurut Goldman. “Sementara kebanyakan orang membuat robot yang semakin kompleks dan mahal untuk menjamin koordinasi, kami ingin melihat tugas kompleks apa yang dapat diselesaikan dengan robot yang sangat sederhana.”

Pekerjaan mereka, seperti yang dilaporkan 23 April 2021 di jurnal Science Advances, terinspirasi oleh model teoretis partikel yang bergerak di papan catur. Abstraksi teoretis yang dikenal sebagai sistem partikel pengorganisasian diri dikembangkan untuk mempelajari model matematika BOBbots secara ketat. Menggunakan ide-ide dari teori probabilitas, fisika statistik, dan algoritme stokastik, para peneliti dapat membuktikan bahwa model teoretis mengalami perubahan fasa seiring dengan peningkatan interaksi magnetik - tiba-tiba berubah dari terdispersi menjadi agregat dalam cluster yang besar dan padat, mirip dengan perubahan fase yang kita lihat. dalam sistem sehari-hari yang umum, seperti air dan es.

"Analisis yang ketat tidak hanya menunjukkan kepada kami bagaimana membangun BOBbots, tetapi juga mengungkapkan kekokohan yang melekat pada algoritme kami yang memungkinkan beberapa robot menjadi salah atau tidak dapat diprediksi," catat Randall, yang juga menjabat sebagai profesor ilmu komputer dan tambahan profesor matematika di Georgia Tech.

# # #

Kolaborasi ini didasarkan pada eksperimen dan simulasi yang juga dirancang oleh Bahnisikha Dutta, Ram Avinery dan Enes Aydin dari Georgia Tech, serta pada karya teoritis oleh Andrea Richa dan Joshua Daymude dari Arizona State University, dan Sarah Cannon dari Claremont McKenna College, yang merupakan lulusan Georgia Tech baru-baru ini.

Karya ini merupakan bagian dari Multidisiplin Universitas Riset Inisiatif (MURI) didanai oleh Kantor Riset Angkatan Darat (ARO) untuk mempelajari dasar-dasar komputasi yang muncul dan kecerdasan kolektif.

Pendanaan: Pekerjaan ini didukung oleh Departemen Pertahanan di bawah penghargaan MURI no. W911NF-19-1-0233 dan oleh penghargaan NSF DMS-1803325 (SC); CCF-1422603, CCF-1637393, dan CCF-1733680 (AWR); CCF-1637031 dan CCF-1733812 (DR dan DIG); dan CCF-1526900 (DR).

####

Tentang Institut Teknologi Georgia
Institut Teknologi Georgia, atau Georgia Tech, adalah 10 besar universitas riset publik yang mengembangkan pemimpin yang memajukan teknologi dan memperbaiki kondisi manusia. Institut menawarkan gelar bisnis, komputasi, desain, teknik, seni liberal, dan sains. Hampir 40,000 mahasiswanya, yang mewakili 50 negara bagian dan 149 negara, belajar di kampus utama di Atlanta, di kampus-kampus di Prancis dan Cina, dan melalui pembelajaran jarak jauh dan online. Sebagai universitas teknologi terkemuka, Georgia Tech adalah mesin pembangunan ekonomi untuk Georgia, Tenggara, dan negara, melakukan lebih dari $ 1 miliar penelitian setiap tahun untuk pemerintah, industri, dan masyarakat.

Untuk informasi lebih lanjut, silakan klik di sini

Kontak:
Tracey A.Reeves
404-660-2929

Jess Hunt-Ralston
Komunikasi - Sekolah Tinggi Ilmu Pengetahuan
(404) 385-5207

@Georgia

Hak Cipta © Institut Teknologi Georgia

Jika Anda punya komentar, silakan Kontak kita.

Penerbit rilis berita, bukan 7th Wave, Inc. atau Nanotechnology Now, semata-mata bertanggung jawab atas keakuratan konten.

Bookmark: