간단한 로봇, 스마트 알고리즘

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간단한 로봇 그룹에서 센서, 통신, 메모리 및 계산이 제거되더라도 로봇의 물리적 특성을 활용하여 특정 복잡한 작업 세트를 여전히 수행할 수 있습니다. 이는 Georgia Tech가 이끄는 연구팀이 "작업 구체화"라고 부르는 특성입니다. ” 크레딧 Shengkai Li, Georgia Tech

요약 :
자녀가있는 사람은 한 자녀를 통제하는 것이 어려울 수 있지만 한 번에 많은 자녀를 통제하는 것은 거의 불가능하다는 것을 알고 있습니다. 연구자들이 점점 더 정교 해지는 구성 요소와 알고리즘을 사용하여 상호 작용 (예 : 편대 평면과 같은)을 신중하게 안무하지 않는 한 로봇 무리를 공동으로 작업하는 것도 똑같이 어려울 수 있습니다. 하지만 손에 들고있는 로봇이 단순하고 일관성이없고 조정 된 동작을위한 정교한 프로그래밍이 부족할 때 무엇을 안정적으로 수행 할 수 있습니까?

간단한 로봇, 스마트 알고리즘

조지 아주 애틀랜타 | 게시일 : 30 년 2021 월 XNUMX 일

조지아 공과 대학의 ADVANCE 컴퓨팅 교수 인 Dana Randall과 Dunn Family 물리학 교수 인 Daniel Goldman이 이끄는 연구팀은 가장 단순한 로봇도 여전히 하나의 능력을 뛰어 넘는 작업을 수행 할 수 있음을 보여주고 자했습니다. 또는 그들 중 일부. 팀이 "멍청한 로봇"(본질적으로 이동식 입상 입자)이라고 부르는 것으로 이러한 작업을 수행하려는 목표는 예상을 초과했으며 연구원들은 모든 센서, 통신, 메모리 및 계산을 제거하고 대신 일련의 작업을 수행 할 수 있다고보고했습니다. 로봇의 물리적 특성을 활용하여 팀이 "작업 구현"이라고 부르는 특성입니다.

Randall은 세분화 된 물리학의 선구자 인 Bob Behringer의 이름을 따서 명명 된 팀의 BOBbot 또는 "행동, 조직화, 윙윙 거리는 봇"이 "대략적인 바보"라고 Randall은 설명합니다. "그들의 원통형 섀시는 아래에 진동 브러시가 있고 주변에 자석이 느슨해져 더 많은 이웃이있는 위치에서 더 많은 시간을 보낼 수 있습니다." 실험 플랫폼은 조지아 공대 물리학 학생 Shengkai Li가 이끄는 정밀 컴퓨터 시뮬레이션으로 보완되어 실험실에서 연구하기 불편한 시스템 측면을 연구하는 방법입니다.

BOBbot의 단순성에도 불구하고 연구진은 로봇이 움직이고 서로 부딪 치면 "한 사람이 움직 이기에는 너무 무거운 잔해를 한꺼번에 제거 할 수있는 조밀 한 응집체가 형성된다"는 사실을 발견했습니다. "대부분의 사람들은 조정을 보장하기 위해 점점 더 복잡하고 값 비싼 로봇을 만드는 반면, 우리는 매우 단순한 로봇으로 어떤 복잡한 작업을 수행 할 수 있는지 알고 싶었습니다."

23 년 2021 월 XNUMX 일 Science Advances 저널에보고 된 그들의 연구는 체스 판에서 움직이는 입자의 이론적 모델에서 영감을 받았습니다. 자기 조직화 입자 시스템으로 알려진 이론적 추상화는 BOBbot의 수학적 모델을 엄격하게 연구하기 위해 개발되었습니다. 확률 이론, 통계 물리학 및 확률 알고리즘의 아이디어를 사용하여 연구자들은 자기 상호 작용이 증가함에 따라 이론적 모델이 위상 변화를 겪는다는 것을 증명할 수있었습니다. 우리가 보는 위상 변화와 유사하게, 크고 조밀 한 클러스터에서 갑작스럽게 분산 된 클러스터에서 응집으로 변화합니다. 물과 얼음과 같은 일반적인 일상 시스템에서.

"엄격한 분석을 통해 BOBbot을 구축하는 방법을 보여줄뿐만 아니라 일부 로봇에 결함이 있거나 예측할 수 없게 만드는 알고리즘의 내재적 인 견고 함도 드러났습니다."라고 컴퓨터 과학 및 보조 교수로도 활동하는 Randall은 말합니다. 조지아 공대 수학 교수.

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공동 작업은 조지아 공대의 Bahnisikha Dutta, Ram Avinery 및 Enes Aydin이 설계 한 실험과 시뮬레이션뿐만 아니라 Arizona State University의 Andrea Richa와 Joshua Daymude, Claremont McKenna College의 Sarah Cannon의 이론적 작업을 기반으로합니다. 최근 Georgia Tech 졸업생.

이 작업은 응급 계산 및 집단 지능의 기초를 연구하기 위해 육군 연구실 (ARO)에서 자금을 지원하는 MURI (Multidisciplinary University Research Initiative)의 일부입니다.

자금 지원 :이 작업은 MURI 상 번호에 따라 국방부의 지원을 받았습니다. W911NF-19-1-0233 및 NSF 어워드 DMS-1803325 (SC); CCF-1422603, CCF-1637393 및 CCF-1733680 (AWR); CCF-1637031 및 CCF-1733812 (DR 및 DIG); 및 CCF-1526900 (DR).

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Georgia Institute of Technology 정보
Georgia Institute of Technology 또는 Georgia Tech는 기술을 발전시키고 인간의 상태를 개선하는 리더를 개발하는 10 대 공립 연구 대학입니다. 이 연구소는 비즈니스, 컴퓨팅, 디자인, 엔지니어링, 인문학 및 과학 학위를 제공합니다. 40,000 개 주와 50 개국을 대표하는 약 149 명의 학생들이 애틀랜타의 메인 캠퍼스, 프랑스와 중국의 캠퍼스, 원격 및 온라인 학습을 통해 공부합니다. 선도적 인 기술 대학 인 Georgia Tech는 조지아, 남동부 및 국가의 경제 개발 엔진으로 정부, 산업 및 사회를 위해 매년 1 억 달러 이상의 연구를 수행하고 있습니다.

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