Forscher aus der Universität von Südkalifornien USC haben ein Roboterbein entwickelt, das sich beim Auslösen selbst korrigieren kann, obwohl es nie speziell dafür programmiert wurde. Der phänomenale Durchbruch ist - wie so viel Wissenschaft und Technologie - von der Natur inspiriert.
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Für Tiere wie Giraffen und Gnus bedeutet die Geburt in freier Wildbahn auf offenen Ebenen, dass die Bedrohung Ihres Lebens früh beginnt. Deshalb haben sich diese Kreaturen so entwickelt, dass ihre jugendlichen Arten innerhalb von Minuten nach der Geburt zu laufen beginnen können.
Lernen Sie aus dem Tun
Dieses bemerkenswerte evolutionäre Merkmal hat inspiriert Robotik Ingenieure entwickeln ein KI-angetriebenes Roboterbein, das sich sofort von Fahrten erholen kann. Das bioinspirierte Design verwendet einen leistungsstarken Algorithmus, der nach nur 5 Minuten unstrukturiertem Spiel eine neue Gehaufgabe erlernen kann.
Es kann sich dann entwickeln und an neue Aufgaben anpassen ohne zusätzliche spezifische Programmierung. Ihre Forschung könnte zu einer neuen Generation von Prothesen führen und Roboter das sich schnell an wechselnde Terrains und Umgebungen anpassen kann.
Ändern Sie kein Biggie für tierisch inspirierte Bots
Solche agilen Roboter könnten enorme Auswirkungen auf Sektoren wie Suche und Rettung haben und Weltraumforschung .
"Heutzutage dauert es Monate oder Jahre, bis ein Roboter bereit ist, mit der Welt zu interagieren, aber wir wollen das schnelle Lernen und die Anpassungen in der Natur erreichen", sagte der leitende Autor Valero-Cuevas.
Der Doktorand der USC Viterbi School of Engineering, Ali Marjaninejad, erklärt, dass der Roboter gelernt hat, auf ähnliche Weise wie menschliche Babys zu laufen, indem er zunächst seine Umgebung durch freies Spiel oder das, was in der Robotertechnik bekannt ist, erforschen und verstehen darfWelt, "Motor plappert."
"Diese zufälligen Bewegungen des Beins ermöglichen es dem Roboter, eine interne Karte seines Gliedes und seiner Wechselwirkungen mit der Umgebung zu erstellen", sagte Marjaninejad. Im Gegensatz zu anderen Robotern, denen vor dem Ausführen einer Aufgabe große Datenmengen zugeführt werden, ist dieses Roboterbeindabei gelernt.
Prothetik könnte den Stil der Träger lernen
Dies ist ein großer Durchbruch, denn während Ingenieure für eine Vielzahl von Aufgaben und Szenarien programmieren können, können sie möglicherweise nicht alles vorhersagen, was bedeutet, dass ein Roboter, der sich auf die Programmierung verlässt, irgendwann ausfallen wirdDer neue USC-Roboter lernt daraus und kann sich unterwegs an Veränderungen anpassen.
"Wenn Sie diese [neuen] Roboter jedoch aus einschlägigen Erfahrungen lernen lassen, werden sie schließlich eine Lösung finden, die, sobald sie gefunden wurde, verwendet und nach Bedarf angepasst wird. Die Lösung ist möglicherweise nicht perfekt, wird jedoch übernommenwenn es für die Situation gut genug ist. Nicht jeder von uns braucht oder will - oder kann Zeit und Mühe aufwenden -, um eine olympische Medaille zu gewinnen ", sagt Marjaninejad.
Faszinierenderweise lernen die Roboter jeweils auf ihre Weise. Sie beginnen, ihre eigenen Gliedmaßen und Umgebungen zu verstehen und können sich von dort aus für die Fortbewegung manipulieren. Da jedoch jeder Roboter etwas anders Erfolg hat, entwickeln sie auch personalisierte Laufmuster oder Gangarten.
"Sie können jemanden erkennen, der den Flur herunterkommt, weil er einen bestimmten Schritt hat, oder?", Fragt Valero-Cuevas. "Unser Roboter nutzt seine begrenzte Erfahrung, um eine Lösung für ein Problem zu finden, das dann zu seiner persönlichen Gewohnheit oder Persönlichkeit wird'- Wir bekommen den zierlichen Walker, den faulen Walker, den Champion ... Sie nennen es. "
Die Fähigkeit von Robotern, Gewohnheiten zu lernen oder sich an den Stil anzupassen, könnte einen großen Einfluss auf die Prothetik haben. Stellen Sie sich ein Bein vor. Prothese das lernt und kann dann die Bewegung seines Besitzers nachahmen.
"Weil unsere Roboter Gewohnheiten lernen können, können sie Ihre Gewohnheiten lernen und Ihren Bewegungsstil für die Aufgaben nachahmen, die Sie im täglichen Leben benötigen - selbst wenn Sie eine neue Aufgabe lernen oder stärker oder schwächer werden", sagte Valero-Cuevas.
Die Forscher werden ihre Arbeit weiterentwickeln und Wege entwickeln, wie Roboter unabhängiger und schneller lernen können als ihre tierischen Kollegen.
"Die Fähigkeit einer Spezies, ihre Bewegungen zu lernen und anzupassen, wenn sich ihr Körper und ihre Umgebung ändern, war von Anfang an ein starker Treiber der Evolution", sagte Cohn, Doktorand in Informatik an der USC Viterbi School of Engineering.
"Unsere Arbeit ist ein Schritt, um Roboter in die Lage zu versetzen, aus jeder Erfahrung zu lernen und sich anzupassen, genau wie Tiere."