Um toque macio para hardware robótico

Automação é um tema cada vez mais importante e central para este conceito são o muitas vezes combinadas campos da robótica e aprendizagem de máquina. A relação entre a aprendizagem e robótica máquina não se limita apenas ao controle comportamental de robôs, mas também é importante para o seu design e funções essenciais. Um robô que opera nas necessidades do mundo real para compreender seu ambiente e em si, a fim de navegar e executar tarefas.

Se o mundo era inteiramente previsível, em seguida, um robô seria ótimo se movimentar sem a necessidade de aprender algo novo sobre seu ambiente. Mas a realidade é imprevisível e em constante mutação, de modo a aprendizagem de máquina ajuda robôs adaptar-se a situações desconhecidas. Embora este seja teoricamente verdadeiro para todos os robôs, que é especialmente importante para os robôs de corpo mole como as propriedades físicas destes são intrinsecamente menos previsíveis do que as suas contrapartes rígidas.

"Tomemos por exemplo um robô com músculos pneumáticos artificiais (PAM), borracha e sistemas de fluidos-driven à base de fibras que expandem e contraem para mover," disse Professor Associado Kohei Nakajima da Escola de Pós-Graduação de Ciência e Tecnologia da Informação. "PAMs inerentemente sofrer ruídos mecânicos aleatória e histerese, que é essencialmente o estresse materiais ao longo do tempo. Accurate monitores baseados em laser ajuda a manter o controle através de feedback, mas estes sensores rígidos restringir o movimento de um robô, de modo que surgiu com algo novo."

Nakajima e sua equipe pensaram se eles poderiam modelar um PAM em tempo real, então eles poderiam manter um bom controle do mesmo. No entanto, dada a natureza em constante mudança de PAMs, isso não é realista com os métodos tradicionais de modelagem mecânica. Assim, a equipe virou-se para uma técnica poderosa e estabeleceu a aprendizagem de máquina chamado de reservatório de computação. Este é onde a informação sobre um sistema, neste caso, o PAM, é alimentado em uma rede neural artificial especial em tempo real, de modo que o modelo está sempre mudando e, assim, se adapta ao ambiente.

"Nós encontramos a resistência elétrica do PAM alterações materiais, dependendo a sua forma durante uma contração. Assim passamos os dados para a rede para que ele possa relatar com precisão sobre o estado do PAM", disse Nakajima. "Borracha comum é um isolador, por isso, incorporadas carbono para o nosso material de lidos mais facilmente a sua resistência variável. Encontrámos o sistema emulado o sensor laser de deslocamento existente com igual alta precisão numa variedade de condições de teste."

Graças a este método, uma nova geração de tecnologia robótica suave pode ser possível. Isto poderia incluir robôs que trabalham com os seres humanos, por exemplo, dispositivos de reabilitação wearable ou robôs biomédicos, como os extra macio interações meios contato com eles são suave e segura.

"Nosso estudo sugere computação reservatório poderia ser usado em aplicações além robótica. As aplicações da teledetecção, que precisam de informações em tempo real processado de forma descentralizada, poderia se beneficiar muito", disse Nakajima. "E outros pesquisadores que estudam computação neuromorphic, sistemas de computadores inteligentes, também pode ser capaz de incorporar nossas idéias em seu próprio trabalho para melhorar o desempenho de seus sistemas."