หุ่นยนต์อย่างง่าย อัลกอริธึมอัจฉริยะ

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

หน้าแรก > ข่าวประชา > หุ่นยนต์ธรรมดา อัลกอริธึมอัจฉริยะ

เมื่อถอดเซ็นเซอร์ การสื่อสาร หน่วยความจำ และการคำนวณออกจากกลุ่มของหุ่นยนต์ธรรมดา งานที่ซับซ้อนบางชุดยังสามารถทำได้โดยใช้ประโยชน์จากลักษณะทางกายภาพของหุ่นยนต์ ซึ่งเป็นลักษณะที่ทีมนักวิจัยนำโดย Georgia Tech เรียกว่า "ศูนย์รวมงาน ” เครดิต Shengkai Li, Georgia Tech

นามธรรม:
ใครก็ตามที่มีลูกรู้ดีว่าการควบคุมเด็กคนหนึ่งอาจเป็นเรื่องยาก แต่การควบคุมหลายคนในคราวเดียวแทบจะเป็นไปไม่ได้เลย การรวมกลุ่มของหุ่นยนต์เพื่อทำงานร่วมกันอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายพอๆ กัน เว้นแต่ว่านักวิจัยจะออกแบบท่าเต้นอย่างรอบคอบในการโต้ตอบของพวกเขา เช่น เครื่องบินในขบวน โดยใช้ส่วนประกอบและอัลกอริทึมที่ซับซ้อนมากขึ้น แต่สิ่งที่สามารถทำได้อย่างน่าเชื่อถือเมื่อหุ่นยนต์ในมือนั้นเรียบง่าย ไม่สอดคล้องกัน และขาดโปรแกรมที่ซับซ้อนสำหรับพฤติกรรมที่ประสานกัน?

หุ่นยนต์ที่เรียบง่ายอัลกอริทึมที่ชาญฉลาด

แอตแลนตา จอร์เจีย | โพสต์เมื่อ เมษายน 30th, 2021

ทีมนักวิจัยที่นำโดย Dana Randall ศาสตราจารย์ด้านคอมพิวเตอร์ขั้นสูงและ Daniel Goldman ศาสตราจารย์ด้านฟิสิกส์ Dunn Family ที่สถาบันเทคโนโลยีจอร์เจีย พยายามที่จะแสดงให้เห็นว่าแม้แต่หุ่นยนต์ที่ง่ายที่สุดก็ยังทำงานให้สำเร็จลุล่วงเกินความสามารถ หรือแม้แต่บางส่วนของพวกเขา เป้าหมายของการทำงานเหล่านี้ให้สำเร็จด้วยสิ่งที่ทีมเรียกว่า "หุ่นยนต์โง่" (โดยพื้นฐานแล้วคืออนุภาคที่เคลื่อนที่ได้) เกินความคาดหมาย และนักวิจัยรายงานว่าสามารถลบเซ็นเซอร์ การสื่อสาร หน่วยความจำ และการคำนวณทั้งหมดได้ และแทนที่จะทำชุดของงานให้สำเร็จผ่าน ใช้ประโยชน์จากลักษณะทางกายภาพของหุ่นยนต์ ซึ่งเป็นลักษณะที่ทีมเรียกว่า "ศูนย์รวมงาน"

บ็อตบ็อตของทีมหรือ "บ็อตที่มีพฤติกรรม จัดระเบียบ ว่องไว" ที่ได้รับการตั้งชื่อตามผู้บุกเบิกฟิสิกส์ระดับปลีก บ็อบ เบห์ริงเกอร์ "โง่พอๆ กับที่คิด" แรนดอลล์อธิบาย “โครงเครื่องทรงกระบอกของพวกเขามีแปรงแบบสั่นอยู่ข้างใต้และแม่เหล็กหลุดออกจากขอบ ทำให้พวกมันใช้เวลามากขึ้นในสถานที่ที่มีเพื่อนบ้านมากขึ้น” แพลตฟอร์มการทดลองเสริมด้วยการจำลองด้วยคอมพิวเตอร์ที่แม่นยำซึ่งนำโดย Shengkai Li นักศึกษาฟิสิกส์ของจอร์เจียเทค เพื่อเป็นแนวทางในการศึกษาแง่มุมต่างๆ ของระบบที่ไม่สะดวกต่อการเรียนในห้องปฏิบัติการ

แม้จะมีความเรียบง่ายของ BOBbots นักวิจัยพบว่าในขณะที่หุ่นยนต์เคลื่อนที่และชนกัน "รูปแบบมวลรวมที่มีขนาดกะทัดรัดซึ่งสามารถล้างเศษขยะที่หนักเกินไปสำหรับคนเดียวที่จะเคลื่อนย้ายได้" ตาม Goldman “ในขณะที่คนส่วนใหญ่สร้างหุ่นยนต์ที่ซับซ้อนและมีราคาแพงขึ้นเรื่อยๆ เพื่อรับประกันการประสานงาน เราต้องการดูว่างานที่ซับซ้อนใดบ้างที่สามารถทำได้ด้วยหุ่นยนต์ธรรมดาๆ”

งานของพวกเขาตามที่รายงานเมื่อวันที่ 23 เมษายน พ.ศ. 2021 ในวารสาร Science Advances ได้รับแรงบันดาลใจจากแบบจำลองทางทฤษฎีของอนุภาคที่เคลื่อนที่ไปมาบนกระดานหมากรุก นามธรรมเชิงทฤษฎีที่เรียกว่าระบบอนุภาคที่จัดระเบียบตัวเองได้รับการพัฒนาเพื่อศึกษาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของ BOBbots อย่างจริงจัง ด้วยการใช้แนวคิดจากทฤษฎีความน่าจะเป็น ฟิสิกส์สถิติ และอัลกอริทึมสุ่ม นักวิจัยสามารถพิสูจน์ได้ว่าแบบจำลองทางทฤษฎีผ่านการเปลี่ยนแปลงเฟสเมื่อปฏิสัมพันธ์ทางแม่เหล็กเพิ่มขึ้น - เปลี่ยนจากการกระจายไปเป็นการรวมกันในกลุ่มขนาดใหญ่ที่มีขนาดกะทัดรัด คล้ายกับการเปลี่ยนแปลงเฟสที่เราเห็น ในระบบทั่วไปในชีวิตประจำวัน เช่น น้ำและน้ำแข็ง

“การวิเคราะห์ที่เข้มงวดไม่เพียงแต่แสดงให้เราเห็นถึงวิธีการสร้าง BOBbots เท่านั้น แต่ยังเผยให้เห็นถึงความแข็งแกร่งโดยธรรมชาติของอัลกอริทึมของเรา ซึ่งทำให้หุ่นยนต์บางตัวเกิดข้อผิดพลาดหรือคาดเดาไม่ได้” Randall ซึ่งทำหน้าที่เป็นศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และผู้ช่วยเสริมกล่าว ศาสตราจารย์วิชาคณิตศาสตร์ที่จอร์เจียเทค

# # #

ความร่วมมือนี้อิงจากการทดลองและการจำลองซึ่งออกแบบโดย Bahnisikha Dutta, Ram Avinery และ Enes Aydin จาก Georgia Tech ตลอดจนงานเชิงทฤษฎีโดย Andrea Richa และ Joshua Daymude จาก Arizona State University และ Sarah Cannon จาก Claremont McKenna College ซึ่งเป็น ผู้สำเร็จการศึกษาจากจอร์เจียเทคล่าสุด

งานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการริเริ่มการวิจัยมหาวิทยาลัยสหสาขาวิชาชีพ (MURI) ซึ่งได้รับทุนจากสำนักงานวิจัยกองทัพบก (ARO) เพื่อศึกษาพื้นฐานของการคำนวณฉุกเฉินและหน่วยข่าวกรองโดยรวม

เงินทุน: งานนี้ได้รับการสนับสนุนจากกระทรวงกลาโหมภายใต้รางวัล MURI หมายเลข W911NF-19-1-0233 และโดย NSF ได้รับรางวัล DMS-1803325 (SC); CCF-1422603, CCF-1637393 และ CCF-1733680 (AWR); CCF-1637031 และ CCF-1733812 (DR และ DIG); และ CCF-1526900 (DR)

####

เกี่ยวกับสถาบันเทคโนโลยีจอร์เจีย
Georgia Institute of Technology หรือ Georgia Tech เป็นมหาวิทยาลัยวิจัยสาธารณะชั้นนำ 10 อันดับแรกที่กำลังพัฒนาผู้นำที่พัฒนาเทคโนโลยีและปรับปรุงสภาพของมนุษย์ สถาบันเปิดสอนหลักสูตรธุรกิจ คอมพิวเตอร์ การออกแบบ วิศวกรรมศาสตร์ ศิลปศาสตร์ และวิทยาศาสตร์ มีนักศึกษาเกือบ 40,000 คน จาก 50 รัฐและ 149 ประเทศ เรียนที่วิทยาเขตหลักในแอตแลนตา ที่วิทยาเขตในฝรั่งเศสและจีน และผ่านการเรียนทางไกลและทางออนไลน์ ในฐานะมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีชั้นนำ Georgia Tech เป็นกลไกของการพัฒนาเศรษฐกิจสำหรับจอร์เจีย ตะวันออกเฉียงใต้ และประเทศชาติ โดยดำเนินการวิจัยมากกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ต่อปีสำหรับรัฐบาล อุตสาหกรรม และสังคม

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมกรุณาคลิก โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม

ติดต่อ:
เทรซี่ เอ. รีฟส์
404-660-2929

เจส ฮันต์-ราลสตัน
การสื่อสาร – วิทยาลัยวิทยาศาสตร์
(404) 385-5207

จ่าฝูง

ลิขสิทธิ์©สถาบันเทคโนโลยีจอร์เจีย Georgia

หากคุณมีความคิดเห็นโปรด ติดต่อ เรา

ผู้ออกข่าวประชาสัมพันธ์ไม่ใช่ 7th Wave, Inc. หรือ Nanotechnology Now มีหน้าที่รับผิดชอบต่อความถูกต้องของเนื้อหา แต่เพียงผู้เดียว

บุ๊คมาร์ค: