Исследователи из Университета Южной Каролины (USC) создали робо-конечность, которая сама учится ходить. Вдохновленные способностью людей и животных к быстрому освоению этого навыка, они надеются, что исследование откроет новые возможности в области динамического протезирования и роботов, которые будут очень быстро обучаться в незнакомой среде.
«В настоящее время для того, чтобы робот мог взаимодействовать с миром, требуются месяцы или годы работы, но мы хотим добиться быстрого обучения и адаптации, как в природе», - говорит Франциско Дж. Валеро-Куэвас, профессор биомедицинской инженерии.
Для достижения этой цели Валеро-Куэвас и его коллеги разработали роботизированную ногу, приводимую в действие сухожилиями и управляемую алгоритмами ИИ на основе био-эффектов. Это позволяет роботу развивать навыки хождения так же, как и люди, выполняя повторные исследовательские движения.
«Эти случайные движения ноги позволяют роботу построить внутреннюю диаграмму своей конечности и ее взаимодействия с окружающей средой», - говорит аспирант в области инженерных наук Али Марджанинеджад, соавтор исследования.
Обучившись навыку «понимать» свою собственную структуру и исследовать окружающую среду, роботизированная конечность может затем развить свою индивидуальную походку и освоить новое задание по ходьбе спустя всего лишь пять минут после выполнения экспериментальных движений. Исследователи полагают, что это первый робот, способный на такой подвиг, и воодушевлены возможностями, которые открывает этот прогресс.
Адаптивное протезирование – это та область, где технология такого рода может быть востребована, помогая людям с ограниченными возможностями и предоставляя более интуитивные, естественные и самосовершенствующиеся конечности.
«Способность вида изучать и адаптировать свои движения по мере изменения их тел и окружающей среды была мощным двигателем эволюции с самого начала, - говорит Брайан Кон, соискатель докторской степени и автор исследования. - Наша работа представляет собой шаг к тому, чтобы дать роботам возможность учиться и адаптироваться к каждому опыту, как это делают животные».
Комментарии
(0) Добавить комментарий