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Cérebro Artificial robô dá a inteligência para tarefas complexas

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Os engenheiros desenvolveram um cérebro artificial, com sistema de toque e sensores de visão para fazer um robô mais inteligente.

Pegando uma lata de refrigerante pode ser uma tarefa simples para os seres humanos, mas esta é uma tarefa complexa para os robôs. Tem para localizar o objeto, deduzir a sua forma, determinar a quantidade certa de força para usar e compreender o objeto sem deixá-lo cair.

Atualmente, a maioria dos robôs operar exclusivamente com base no processamento visual, o que limita as suas capacidades. A fim de executar tarefas mais complexas, os robôs precisam de um excepcional senso de toque e a capacidade para processar a informação sensorial rapidamente e de forma inteligente.

O novo sensorial integrada cérebro artificial do sistema imita redes neurais biológicas, e pode executar em um eficiente neuromorphic processadores, como a Intel Loihi chip.

O sistema também integra pele artificial e sensores de visão, equipando robôs com a capacidade de tirar conclusões sobre os objetos que estão segurando com base nos dados da visão e sensores de toque de captura em tempo real.

Rápida e precisa detecção de

“O campo da robótica de manipulação tem feito grandes progressos nos últimos anos”, diz Benjamin Tee, professor assistente em ciência e engenharia de materiais departamento na Universidade Nacional de Cingapura.

“No entanto, a fusão visuais e táteis informações para fornecer uma elevada precisão de resposta em milissegundos continua a ser um desafio tecnológico. O trabalho recente combina a nossa ultra-rápida eletrônico peles e nervoso com as mais recentes inovações na visão de detecção e de inteligência artificial para robôs para que eles possam se tornar mais inteligente e mais intuitivo, interações físicas”, diz ele.

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Activar um ser humano-como a sensação do toque em robótica poderia melhorar significativamente a funcionalidade atual, e até mesmo levar a novos usos. Por exemplo, no chão da fábrica, braços robóticos equipado com eletrônica peles pudesse se adaptar facilmente a diferentes itens, usando tátil de detecção para identificar a aderência e estranhos objetos com a quantidade certa de pressão para evitar o escorregamento.

Para o novo sistema robótico, os pesquisadores aplicaram um avançado pele artificial chamada assíncrona codificado eletrônico da pele, o que Tee e colegas desenvolveram em 2019. O sensor detecta toca mais de 1.000 vezes mais rápido do que o humano sensorial do sistema nervoso e também pode identificar a forma, textura e dureza de objetos 10 vezes mais rápido que o piscar de um olho.

“Fazer uma ultra-rápida de pele artificial sensor resolve cerca de metade o quebra-cabeça de fazer robôs de forma mais inteligente. Eles também precisam de um cérebro artificial que pode, finalmente, obter a percepção e a aprendizagem como outra peça fundamental no quebra-cabeça”, diz Tee.

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Outra peça do quebra-cabeça para smart robôs

Pioneiro da robótica percepção, os pesquisadores exploraram neuromorphic tecnologia—uma área da computação que emula o neural, estrutura e funcionamento do cérebro humano—para processar dados sensoriais da pele artificial.

Como Tee e colega de Harold Soh, um professor adjunto no departamento de ciência da computação, são membros da Intel Neuromorphic Comunidade de Pesquisa, eles dizem que foi uma escolha natural para o uso da Intel Loihi neuromorphic pesquisa do chip para o seu novo sistema robótico.

Nos primeiros experimentos, os pesquisadores equipados com uma mão robótica com a pele artificial, e usou-a para a ler em Braille, passando estes dados para Loihi através da nuvem para converter o micro colisões a mão senti em um significado semântico. Loihi alcançado mais de 92% de precisão na hora de classificar o Braille, letras, enquanto que a utilização de 20 vezes menos energia do que o normal microprocessador.

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Soh equipe combinado tanto a visão e o tacto de dados em uma mistura de rede neural para melhorar o robô percepção de capacidades. Em seus experimentos, os pesquisadores encarregado de um robô equipado com pele artificial e visão de sensores para classificar várias opaco recipientes contendo diferentes quantidades de líquido. Eles também testaram a capacidade do sistema de identificar deslizamento rotacional, o que é importante para a estabilidade do apego.

Em ambos os testes, o spiking neural network que usado tanto a visão e o tacto de dados foi capaz de classificar os objetos e detectar objeto de derrapagem. A classificação foi 10% mais preciso do que um sistema que usasse apenas a visão. Além disso, usando uma técnica Soh da equipe desenvolveu, as redes neurais pode classificar os dados sensoriais, enquanto ele estava sendo acumulada, ao contrário da abordagem convencional, onde os dados são classificados depois de ter sido completamente recolhida.

Além disso, os pesquisadores demonstraram a eficiência de neuromorphic tecnologia: Loihi processados os dados sensoriais 21%t mais rápido do que um desempenho superior unidade de processamento de gráficos, enquanto o uso de mais de 45 vezes menos energia.

“Estamos entusiasmados com estes resultados,” Ela diz. “Eles mostram que um neuromorphic sistema é um promissor peça do quebra-cabeça para a combinação de vários sensores para melhorar o robô percepção. É um passo para a construção de energia-eficiente, de confiança e de robôs que podem responder rapidamente e de forma adequada em situações inesperadas.”

Movendo-se para frente, Tee e Soh plano para desenvolver suas romance de robótica para aplicações em logística e indústrias alimentares, onde há uma alta demanda para automação robótica, especialmente se movendo para a frente no pós-COVID era.

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Os pesquisadores apresentaram os resultados na Robótica: Ciência e Sistemas de conferência em julho de 2020.

Nacional de Robótica R&D Escritório do Programa financiou o trabalho.

Fonte: Universidade Nacional de Cingapura


Estudo Original


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