Научници су користили неуроморфно рачунарство да би роботи наставили да уче нове објекте након што су распоређени. За оне који нису упознати, неуроморфно рачунарство реплицира неуронску структуру људског мозга како би створило алгоритме који могу да се носе са неизвесностима природног света. Интел Лабс је развио једну од најистакнутијих архитектура у овој области: Лоихи неуроморфни чип.
Лоихи се састоји од отприлике 130 вештачких неурона који шаљу информације једни другима преко „спикинг“ неуронске мреже (СНН). Чипови су већ покретали низ система, од паметне вештачке коже до електронског „носа“ који детектује мирисе експлозива.
Интел Лабс је ове недеље представио још један програм. Истраживачка јединица се удружила са Италијанским институтом за технологију и Техничким универзитетом у Минхену како би применили Лоихи у новом приступу доживотном учењу у роботици. Метода је усмерена на системе који су у интеракцији са неограниченим окружењима, као што су будући роботи асистенти за здравствену заштиту и производњу.
Постојеће дубоке неуронске мреже могу да се боре са објектима у овим сценаријима, јер захтевају велике добро обучене податке за обуку и опсежну преобуку на новим објектима са којима се сусрећу. Нови неуроморфни приступ има за циљ да превазиђе ова ограничења.
Истраживачи су први пут применили СНН на Лоихи. Ова архитектура локализује учење на један слој пластичних синапси. Такође узима у обзир различите врсте објеката, додајући нове неуроне на захтев. Као резултат, процес учења се одвија аутономно у интеракцији са корисником.
Тим је тестирао свој приступ у симулираном 3Д окружењу. У овој поставци, робот активно осећа објекте померајући камеру која делује као очи. Сензор камере "види" објекте на начин инспирисан малим фиксирајућим покретима очију званим "микросакаде". Ако је објекат који види нов, СНН репрезентација се учи или ажурира. Ако је објекат познат, мрежа га препознаје и даје повратну информацију кориснику.
Тим каже да њихов метод захтева 175 пута мање енергије да би обезбедио сличну или бољу брзину и тачност од конвенционалних метода заснованих на ЦПУ-у. Сада треба да тестирају свој алгоритам у стварном свету са стварним роботима.
„Наш циљ је да сличне могућности применимо на будуће роботе који ће радити у интерактивном окружењу, што ће им омогућити да се прилагоде непредвиђеним околностима и природније раде заједно са људима“, рекла је виши аутор студије Јулија Сандамирска.
Можете помоћи Украјини да се бори против руских освајача, најбољи начин да то урадите је да донирате средства Оружаним снагама Украјине путем Савелифе или преко званичне странице НБУ.
Такође занимљиво:
- Гуглови роботи постају све сличнији људима и обављају сложене задатке
- Нови материјал ће омогућити роботима да осете додир