강성 및 금속 로봇과 같은 기존 로봇 이 적합하지 않은 몇 가지 작업이 있습니다.와
매사추세츠 공과 대학 (Massachusetts Institute of Technology)의 연구원들은 이 문제를 해결하기 위해 특별한 알고리즘을 개발했습니다.엔지니어가 환경에 대한 보다 유용한 정보를 수집하는 소프트웨어 로봇을 개발하는 데 도움이 될 것입니다.딥러닝 알고리즘은 로봇 본체에 센서를 최적으로 배치합니다.이를 통해 환경과 더 잘 상호 작용하고 작업을 수행할 수 있습니다."시스템은 특정 작업을 학습할 뿐만 아니라 해당 작업을 처리하는 로봇을 가장 잘 설계하는 방법도 학습합니다MIT의 알렉상드르 아미니.
이번 연구는 4월에 발표될 예정이다.소프트 로봇 공학에 관한 IEEE 국제 회의. 공동 저자는 MIT 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소(CSAIL) 대학원생인 Alexander Amini와 Andrew Spielberg입니다. 다른 공동 저자로는 MIT 대학원생 Lilian Chin, 교수 Wojciech Matusik 및 Daniela Rus가 있습니다.
연체 로봇은 유연하고 가단성이 있습니다.볼링 공보다 탄력있는 공처럼 보입니다. 그들의 주요 문제는 그들이 무한한 차원이라는 것입니다. 부드러운 몸체를 가진 로봇의 모든 지점은 이론적으로 가능한 모든 방식으로 변형 될 수 있습니다. 이로 인해 신체 부위의 위치를 표시 할 수있는 소프트 로봇을 만들기가 어렵습니다. 과거의 시도는 외부 카메라를 사용하여 로봇의 위치를 확인하고이 정보를 로봇의 제어 프로그램으로 다시 전송했습니다. 하지만 연구원들은 외부의 도움에 의존하지 않는 소프트 로봇을 만들고 싶었습니다.
“무한한 수의로봇 자체의 센서-Spielberg를 강조합니다. "그래서 문제는 얼마나 많은 센서를 보유하고 있으며 투자를 최대한 활용하기 위해 어디에 배치합니까?"
팀은 이에 대한 답을 찾기 위해 딥 러닝으로 전환했습니다.
연구원들은 새로운 아키텍처를 개발했습니다.센서 배치를 최적화하고 작업을 효율적으로 수행하는 방법을 학습하는 신경망입니다. 먼저, 연구원들은 로봇의 신체를 "신체 부분"이라는 영역으로 나누었습니다. 각 입자의 변형률은 신경망에 입력되었습니다. 시행착오를 통해 네트워크는 다양한 크기의 물체를 잡는 것과 같은 작업을 수행하기 위한 가장 효율적인 동작 순서를 학습합니다. 동시에 네트워크는 어떤 부분이 가장 자주 사용되는지 추적하고 후속 네트워크 테스트를 위해 입력 데이터 세트에서 덜 사용되는 부분을 선택합니다.
로봇 신체의 가장 중요한 부분을 최적화하여네트워크는 또한 효율적인 작동을 보장하기 위해 로봇에서 센서를 배치 할 위치를 제안합니다. 예를 들어, 팔을 잡는 시뮬레이션 로봇에서 알고리즘은 센서가 손가락 안팎에 집중되도록 제안 할 수 있으며, 여기서 환경과의 정밀하게 제어 된 상호 작용이 로봇의 물체 조작 능력에 필수적입니다. 이것이 분명해 보일지 모르지만, 알고리즘은 센서를 어디에 둘지에 대한 인간의 직관을 훨씬 능가한다는 것이 밝혀졌습니다.
연구진은 알고리즘을 비교했습니다.다수의 전문가 예측과 함께. 세 가지 서로 다른 소프트 로봇 설계에 대해 팀은 로봇 공학자들에게 다양한 물체를 잡는 것과 같은 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 센서를 배치해야 하는 위치를 수동으로 선택하도록 요청했습니다. 그런 다음 터치스크린 로봇과 터치스크린 로봇을 비교하는 시뮬레이션을 실행했습니다. 그리고 결과는 가깝지 않았습니다. “우리 모델은 모든 작업에서 인간보다 훨씬 뛰어났습니다. 센서를 어디에 배치해야 할지 알고 있다고 확신했지만… -Amini를 마무리합니다. "이 문제에는 원래 예상했던 것보다 훨씬 더 미묘한 문제가 있는 것으로 나타났습니다."
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