მეცნიერებმა გამოიყენეს ნეირომორფული კომპიუტერული ტექნიკა, რათა მათმა გამოშვებულმა რობოტებმა ობიექტების, გარემოს შესახებ მუდმივად ახალი ცოდნა, ინფორმაცია დააგროვონ. ნეირომორფული გამოთვლითი ტექნიკა მუშაობისას ადამიანის ტვინის ნეირონულ სტრუქტურას ჰბაძავს, რათა ჩამოაყალიბოს ალგორითმები, რომლებიც მას ბუნებრივი სამყაროს სირთულეების, გამოწვევების უკეთ გაგებასა და გადალახვაში დაეხმარება.

Intel Labs-მა ამ სფეროში საუკეთესო არქიტექტურა შექმნა — Loihi-ის ნეირომორფული ჩიპი.

Loihi შედგება დაახლოებით 130 000 ხელოვნური ნერონისგან, რომლებიც ინფორმაციას ერთმანეთს "ბასრი", "გამჭოლი" ნეირონული ქსელით (SNN) გადასცემენ. ჩიპები უკვე გამოიყენეს პრაქტიკაში — ჭკვიანი ხელოვნური კანით დაწყებული და ელექტრონული "ცხვირით" დამთავრებული, რომელსაც ასაფეთქებელი მოწყობილობების სუნის აღქმა შეუძლია.

Intel Labs-მა გერმანელ და იტალიელ კოლეგებთან მუშაობის შედეგად ამ კვირაში სხვა აპლიკაცია დააანონსა, რომელიც რობოტებს სწავლაში დაეხმარება.

ინტერაქტიული სწავლა

ინოვაცია კონცენტრირდება იმ სისტემებზე, რომელთაც შეუზღუდავ გარემოსთან უწევთ მუშაობა, როგორიცაა, მაგალითად, მომავალი რობოტი ასისტენტები ჯანდაცვისა და წარმოების სფეროში.

არსებულ ღრმა ნეირონულ ქსელს მუშაობისთვის სჭირდება მონაცემებზე დაყრდნობით წინასწარ გავარჯიშება და ყოველ ახალ ობიექტთან შეხებისას კვლავ გადამზადება. ეს ახალი მიდგომა კი ზუსტად ამ ბარიერის გადალახვას ისახავს მიზნად. ის ობიექტებთან ინტერაქციისას ავტომატურად აახლებს სწავლის პროცესს და ითვისებს გარემოს.

ნეირომორფული სიმულაცია

ჯგუფმა ახალი მიდგომა სიმულაციურ 3D გარემოში გამოცადა. რობოტი ირგვლივ არსებულ ობიექტებს კამერის მეშვეობით სინჯავდა, რომელიც მისი თვალების ფუნქციას ასრულებდა. თუ აღქმული ობიექტი ახალია, ხდება მისი შესწავლა და SNN-ის განახლება; თუ ობიექტი ნაცნობია, მაშინ ქსელი მას აღიქვამს და მომხმარებელს აწვდის ინფორმაციას ცვლილებების შესახებ.

ჯგუფის განცხადებით, მათ 175-ჯერ ნაკლები ენერგია დასჭირდათ, რათა მსგავსი ან უკეთესი სიჩქარე და სიზუსტე უზრუნველეყოთ, ვიდრე ტრადიციული ცენტრალური პროცესორის შემთხვევაშია საჭირო.

ახლა მათი მიზანია რეალურ ცხოვრებაში ნამდვილ რობოტთან ერთად გამოცადონ ეს ალგორითმები.

"ჩვენი მიზანია, მსგავსი უნარები განვუვითაროთ მომავლის რობოტებს, რომლებიც ინტერაქციულ საქმიანობაში იქნებიან ჩართულნი. ეს მათ საშუალებას მისცემს, უკეთ ადაპტირდნენ გარემოსთან და ადამიანების მხარდამხარ მეტად ბუნებრივად იმუშაონ", — ამბობს იულია სანდამისკაია, კვლევის თანაავტორი.

აღნიშნული კვლევა, რომელიც წელს ნეირომორფული სისტემების საერთაშორისო კონფერენციაზე საუკეთესო ნაშრომად დასახელდა, შეგიძლიათ, წაიკითხოთ აქ.