რობოტებს უკვე ტკივილის აღქმა და საკუთარი თავის შეკეთება შეუძლიათ
ნანიანგის ტექნოლოგიური უნივერსიტეტის მკვლევრებმა ახალი AI (ხელოვნური ინტელექტი) შექმნეს, რომელიც რობოტს დაზიანებისა და ტკივილის აღქმის შემთხვევაში, საკუთარი თავის აღდგენის შესაძლებლობას აძლევს.
სისტემას სენსორული კვანძები აქვს, რომელიც "ტკივილს" გადაამუშავებს და შესაბამისად პასუხობს მას. ასევე, ეს სისტემა რობოტს საშუალებას მისცემს დაზიანება თავად დააფიქსიროს და ადამიანის ჩარევის გარეშე აღმოფხვრას.
ამჟამად, რობოტები სენსორების ქსელს იყენებენ, რათა მათი პირდაპირი გარემოს შესახებ ინფორმაცია გადაამუშავონ. მაგალითად, მაშველი რობოტები კამერებსა და მიკროფოენბს იყენებენ, რათა გადარჩენილი ნანგრევებს შორის ამოიცნონ, მათ ამ ნანგრევებიდან ამოყვანას კი მკლავებზე არსებული სენსორების მეშვეობით ახერხებენ.
დღევანდელი სენსორები, როგორც წესი, ინფორმაციას, გადამუშავების მაგივრად, ერთ დიდ, ძლიერ პროცესორთან გზავნიან. რობოტები პროცესორთან სადენით არიან დაკავშირებულები, რასაც, თავისთავად, დაგვიანებულ/ნელ საპასუხო რეაქციამდე მივყავართ. ამასთან, ეს რობოტები დაზიანებების მიმართ საკმაოდ მოწყვლადები არიან, დაზიანების შედეგების აღმოფხვრა კი სკამაოდ ხანგრძლივი, რთული და ძვირადღირებული პროცესია.
ახალი მიდგომით, AI პირდაპირ სენსორულ კვანძებშია ჩაშენებული, რომელიც მრავალ პატარა, თუმცა ანაკლებად მძლავრ პროცესორებს უკავშრდება. ეს პროცესორები მინი ტვინების როლს ასრულებს, რომლებიც რობოტის კანზეა გადანაწილებული. ეს ნიშნავს, რომ რობოტი დასწავლას ლოკალურად ახერხებს, კაბელებით მონაცემთა გადაცემაში კი დრო აღარ იკარგება.
იმისთვის, რომ რობოტებისთვის ტკივილის ამოცნობა და დაზიანების აღმოფხვრა ესწავლებინათ, მკვლევრებმა სპეციალური მემტრანზისტორები შექმნეს, რომლებიც ტვინის მსგავსი ელექტრონული მოწყობილობებია, რომელბსაც ინფორმაციის დამახსოვრება და დამუშავება შეუძლია, ისე როგორც ხელოვნურ ტკივილის რეცეპტორებსა და სინაფსებს.
ლაბორატორიაში ჩატარებული ექსპერიმენტების დროს, რობოტმა დაზიანებაზე რეაგირება დაყოვნების გარეშე შეძლო. როდესაც რობოტი ბასრი ობიექტით იჭრება, იგი მექანიკურ ფუნქციებს კარგავს, თუმცა, ამავდროულად, თვითგანკურნებადი იონური გელი მოქმედებას იწყებს და რობოტის "ჭრილობის გაკერვას" აიძულებს.
"სტანდარტული რობოტებისგან განსხვავებით, ჩვენი რობოტები გარემოს აღიქვამენ, სწავლობენ და ადაპტირდებიან. მკვლევრების უმეტესობა სულ უფრო მეტი მგრძნობიარე რეცეპტორის შექმნაზეა ფოკუსირებული, თუმცა არა იმაზე, თუ როგორ შეძლონ მათ გადაწყვეტილებების ეფექტურად მიღება", — განაცხადა კვლევის ერთ-ერთმა ავტორმა - ნრიპან მეთიუსმა.
აქამდე ჩატარებულ კვლევებზე დაყრდნობით, გუნდი სამთავრობო საკვლევ ლაბორატორიებთან თანამშრომლობას გეგმავს, რათა ამ სისტემის უფრო ფართომასშტაბიანი გამოყენება გახდეს შესაძლებელი.
კვლევა ჟურნალ Nature Communications-ში გამოქვეყნდა.
კომენტარები