Preprosti roboti, pametni algoritmi

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Domov > Pritisnite > Preprosti roboti, pametni algoritmi

Ko so senzorji, komunikacija, spomin in računanje odstranjeni iz skupine preprostih robotov, je nekatere sklope zapletenih nalog še vedno mogoče doseči z izkoriščanjem fizičnih lastnosti robotov, kar je lastnost, ki jo skupina raziskovalcev pod vodstvom Georgia Tech imenuje »utelešenje naloge«. ” KREDIT Shengkai Li, Georgia Tech

Povzetek:
Vsi, ki imajo otroke, vedo, da je lahko nadzor nad enim otrokom težko, vendar pa je skoraj nemogoče nadzorovati več otrok hkrati. Pridobiti roje robotov, da delajo skupaj, je lahko enako zahtevno, razen če raziskovalci skrbno koreografirajo njihove interakcije - kot letala v formaciji - z uporabo vedno bolj sofisticiranih komponent in algoritmov. Toda kaj je mogoče zanesljivo doseči, ko so roboti pri roki preprosti, nedosledni in nimajo prefinjenega programiranja za usklajeno vedenje?

Preprosti roboti, pametni algoritmi

Atlanta, GA | Objavljeno 30. aprila 2021

Skupina raziskovalcev, ki sta jo vodila Dana Randall, napredna profesorica računalništva, in Daniel Goldman, družinski profesor fizike Dunn, oba na tehnološkem inštitutu Georgia, je skušala pokazati, da lahko tudi najpreprostejši roboti še vedno opravljajo naloge, ki presegajo zmožnosti enega, ali celo nekaj izmed njih. Cilj izpolnjevanja teh nalog s tem, kar je ekipa poimenovala "neumni roboti" (v bistvu mobilni zrnati delci), je presegel njihova pričakovanja, in raziskovalci poročajo, da so lahko odstranili vse senzorje, komunikacijo, pomnilnik in računanje - in namesto tega opravili niz nalog prek izkoriščanje fizičnih lastnosti robotov, lastnost, ki jo ekipa imenuje »utelešenje nalog«.

BOBboti ekipe ali »obnašajoči se, organizirajoči in brenčeči roboti«, ki so bili poimenovani po pionirju zrnate fizike Bobu Behringerju, so »približno tako neumni,« pojasnjuje Randall. "Njihovo valjasto ohišje ima spodaj vibrirajoče ščetke in ohlapne magnete na obrobju, zaradi česar preživijo več časa na lokacijah z več sosedi." Eksperimentalno platformo so dopolnile natančne računalniške simulacije, ki jih je vodil študent fizike Georgia Tech Shengkai Li, kot način za preučevanje vidikov sistema, neprimernega za študij v laboratoriju.

Kljub preprostosti BOBbotov so raziskovalci odkrili, da se, ko se roboti premikajo in zaletavajo drug v drugega, "nastanejo kompaktni agregati, ki so sposobni skupaj očistiti odpadke, ki so pretežki, da bi se premaknil sam," pravi Goldman. "Medtem ko večina ljudi izdeluje vse bolj zapletene in drage robote, da bi zagotovili koordinacijo, smo želeli videti, katere zapletene naloge je mogoče opraviti z zelo preprostimi roboti."

Njihovo delo, kot je bilo 23. aprila 2021 objavljeno v reviji Science Advances, je navdihnil teoretični model delcev, ki se premikajo na šahovnici. Teoretična abstrakcija, znana kot samoorganizirajoči se sistem delcev, je bila razvita za natančno preučevanje matematičnega modela BOBbotov. Z uporabo idej iz teorije verjetnosti, statistične fizike in stohastičnih algoritmov je raziskovalcem uspelo dokazati, da je teoretični model podvržen fazni spremembi, ko se povečajo magnetne interakcije – nenadoma se spremenijo iz razpršenih v združevanje v velike, kompaktne grozde, podobno kot fazne spremembe, ki jih vidimo v običajnih vsakodnevnih sistemih, kot sta voda in led.

»Natančna analiza nam ni le pokazala, kako zgraditi BOBbote, ampak je razkrila tudi inherentno robustnost našega algoritma, ki je omogočila, da so bili nekateri roboti napačni ali nepredvidljivi,« ugotavlja Randall, ki je tudi profesor računalništva in pomožni profesor matematike na Georgia Tech.

# # #

Sodelovanje temelji na eksperimentih in simulacijah, ki so jih prav tako zasnovali Bahnisikha Dutta, Ram Avinery in Enes Aydin iz Georgia Tech, ter na teoretičnem delu Andrea Richa in Joshua Daymude z Arizonske državne univerze ter Sarah Cannon s Claremont McKenna College, ki je nedavni diplomant Georgia Tech.

To delo je del multidisciplinarne univerzitetne raziskovalne pobude (MURI), ki jo financira vojaški raziskovalni urad (ARO) za preučevanje temeljev nastajajočega računalništva in kolektivne inteligence.

Financiranje: To delo je podprlo Ministrstvo za obrambo v okviru nagrade MURI št. W911NF-19-1-0233 in z nagradami NSF DMS-1803325 (SC); CCF-1422603, CCF-1637393 in CCF-1733680 (AWR); CCF-1637031 in CCF-1733812 (DR in DIG); in CCF-1526900 (DR).

####

O Georgia Institute of Technology
Georgia Institute of Technology ali Georgia Tech je 10 najboljših javnih raziskovalnih univerz, ki razvijajo voditelje, ki napredujejo tehnologijo in izboljšujejo človeško stanje. Inštitut ponuja diplome iz poslovanja, računalništva, oblikovanja, inženiringa, liberalnih umetnosti in znanosti. Njegovih skoraj 40,000 študentov, ki predstavljajo 50 zveznih držav in 149 držav, študira v glavnem kampusu v Atlanti, v kampusih v Franciji in na Kitajskem ter prek učenja na daljavo in prek spleta. Kot vodilna tehnološka univerza je Georgia Tech gonilo gospodarskega razvoja Gruzije, jugovzhoda in države, saj letno izvaja več kot milijardo dolarjev raziskav za vlado, industrijo in družbo.

Za več informacij kliknite tukaj

Kontakt:
Tracey A. Reeves
404-660-2929

Jess Hunt-Ralston
Komunikacije – Fakulteta za znanosti
(404) 385-5207

@GeorgiaTech

Avtorske pravice © Georgia Institute of Technology

Če imate komentar, prosim Kontakt nas.

Izdajalci novic, ne 7th Wave, Inc. ali Nanotechnology Now, so izključno odgovorni za točnost vsebine.

Zaznamek: