人工智能驱动的微型大脑可帮助机器人识别疼痛和自我修复
当前,机器人使用的传感器网络通常不处理信息,而是将其发送到发生学习的单个大型,强大的中央处理单元。结果,现有的机器人通常布线密集,导致响应时间延迟。它们还容易受到需要维护和修理的损
新加坡南洋理工大学(NTU新加坡)的科学家以人脑为灵感,开发了一种基于人工智能的“微型大脑”,用于机器人识别受损时的疼痛和自我修复。
该系统具有不同的传感器节点,这些节点由AI启用,以处理疼痛并做出反应,这些疼痛是由压力产生的。这使机器人能够检测出确切的区域并在轻微受伤时修复其自身的损坏,而无需人工干预。
当前,机器人使用的传感器网络通常不处理信息,而是将其发送到发生学习的单个大型,强大的中央处理单元。结果,现有的机器人通常布线密集,导致响应时间延迟。它们还容易受到需要维护和修理的损坏,这可能是漫长且昂贵的。
新的视角将人工智能集成到节点网络中,并将其连接到多个处理单元,就像在机器人皮肤上分布的“小脑”一样。也就是说,该系统允许机器人在本地学习和处理事物。科学家还声称,与传统机器人相比,它可以将自主机器人的布线要求和响应时间降低多达十倍。
该系统使用自我修复的离子凝胶材料,该技术可以使机器人在因锋利的切口造成“伤害”的情况下,无需人工干预即可恢复其机械功能。
“我们的工作证明了机器人系统的可行性,该机器人系统能够以最少的布线和电路有效地处理信息。通过减少所需的电子组件数量,我们的系统应该变得负担得起且可扩展。这将有助于加速市场上新一代机器人的采用。”神经形态计算专家巴苏(Assoc)教授说。
为了训练机器人如何识别疼痛并学习破坏性刺激,研究团队设计了作为晶体管的人工晶体管,它们是能够记忆和信息处理的“类大脑”电子设备,是人工的疼痛感受器和突触。
在实验室测试期间,具有微型大脑的机器人能够实时学习对伤害的反应。即使在损坏后,它也继续对压力作出反应,证明了系统的坚固性。
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