Proiectare personalizată a creierului pentru roboți

Cercetătorii MIT au dezvoltat o modalitate automată de a proiecta dispozitive personalizate, sau „creiere”, care accelerează funcționarea unui robot.

Un nou sistem creează arhitecturi hardware pentru a accelera timpul de răspuns al robotului.

Roboți contemporani poate sa se mișcă repede. „Motoarele sunt rapide și puternice”, spune Sabrina Neuman.

Cu toate acestea, în situații complexe, cum ar fi interacțiunile cu oamenii, roboții adesea nu se mișcă repede. „Suspendarea este ceea ce se întâmplă în capul robotului”, adaugă ea.

Perceperea stimulilor și calcularea unui răspuns necesită o „sarcină de calcul”, care limitează timpul de reacție, spune Neuman, care a absolvit recent un doctorat de la cu Laboratorul de Informatică și Inteligență Artificială (CSAIL). Neuman a găsit o modalitate de a combate această discrepanță între „minte” și corpul unui robot. Metoda, numită calculul robomorf, folosește aspectul fizic al unui robot și aplicațiile vizate pentru a genera un cip de computer personalizat care minimizează timpul de răspuns al robotului.

Prioritatea poate alimenta o varietate de aplicații robotizate, inclusiv, potențial, îngrijirea medicală de primă linie a pacienților contagioși. “Ar fi fantastic dacă am avea roboți care ar putea ajuta la reducerea riscului pentru pacienți și personalul spitalului”, spune Neuman.

Neuman va prezenta cercetarea la această conferință internațională din aprilie privind sprijinul arhitectural pentru limbaje de programare și sisteme de operare. Printre coautori ai MIT se numără studentul absolvent Thomas Bourgeat și Srini Devadas, profesor de inginerie electrică Edvin Sibley Webster și consilier dr. Neumann. Alți coautori includ Brian Plancher, Thierry Tambe și Vijay Janapa Reddi, toți de la Universitatea Harvard. Neuman este acum membru al NSF Postdoctoral Innovation Fellow la Harvard School of Engineering and Applied Sciences.

Potrivit lui Neumann, există trei pași cheie în operarea unui robot. Primul este percepția, care presupune colectarea datelor folosind senzori sau camere. Al doilea este cartarea și localizarea: „Pe baza a ceea ce au văzut, trebuie să construiască o hartă a lumii din jurul lor și apoi să o localizeze în acea hartă”, spune Neuman. Al treilea pas este planificarea și controlul mișcării – cu alte cuvinte, trasarea unui curs de acțiune.

Acești pași pot necesita timp și o putere de calcul extraordinară. „Pentru ca roboții să fie desfășurați pe teren și să funcționeze în siguranță în medii dinamice din jurul oamenilor, trebuie să fie capabili să gândească și să reacționeze foarte repede”, spune Plancher. “Algoritmii actuali nu pot fi executați pe hardware-ul curent al procesorului suficient de rapid.”

Neuman adaugă că cercetătorii au investigat algoritmi mai buni, dar crede că doar actualizările de software nu sunt răspunsul. „Ceea ce este relativ nou este ideea că puteți explora și echipamente mai bune.” Aceasta înseamnă trecerea dincolo de un cip de procesare a procesorului cu o problemă standard care implică un creier robot – cu ajutorul accelerării dispozitivului.

Accelerarea hardware se referă la utilizarea unei unități hardware specializate pentru a efectua mai eficient anumite sarcini pe computer. Un accelerator hardware utilizat în mod obișnuit este unitatea de procesare grafică (GPU), un cip specializat în procesarea paralelă. Aceste dispozitive sunt utile pentru grafică, deoarece structura lor paralelă le permite să proceseze mii de pixeli simultan. „Un GPU nu este cel mai bun din toate, dar este cel mai bun din ce este construit”, spune Neuman. „Obțineți performanțe mai mari pentru o anumită aplicație.” Majoritatea roboților sunt proiectați cu un set de aplicații țintă și, prin urmare, pot beneficia de accelerarea hardware. Acesta este motivul pentru care echipa lui Neuman a dezvoltat calculul robomorf.

Sistemul creează un design hardware personalizat pentru a satisface cel mai bine nevoile de calcul ale unui anumit robot. Utilizatorul introduce parametrii unui robot, cum ar fi aspectul membrelor și modul în care se pot deplasa diferitele noduri ale acestuia. Sistemul Neumann traduce aceste proprietăți fizice în matrici matematice. Aceste matrice sunt „rare”, adică conțin multe valori zero care corespund aproximativ mișcărilor imposibile, având în vedere anatomia particulară a unui robot. (În mod similar, mișcările brațului sunt limitate, deoarece se pot îndoi doar la anumite articulații – nu este un tăiței spaghete infinit de flexibil.)

Sistemul proiectează apoi o arhitectură hardware specializată pentru a executa calcule numai pe valori diferite de zero în matrice. Proiectarea cipului rezultat a fost adaptată pentru a maximiza eficiența pentru nevoile computerului robot. Și acea personalizare a fost plătită în timpul testării.

Arhitectura hardware concepută folosind această metodă pentru o anumită aplicație a depășit performanțele CPU-urilor și GPU-urilor disponibile. În timp ce echipa Neuman nu a inventat un cip specializat de la zero, a programat un cip personalizabil de câmp programabil (FPGA) conform sugestiilor lor de sistem. În ciuda funcționării la o viteză de ceas mai mică, acel cip a funcționat de opt ori mai rapid decât CPU și de 86 de ori mai rapid decât GPU.

„Am fost entuziasmat de aceste rezultate”, spune Neumann. „Chiar dacă ne-a împiedicat viteza redusă a ceasului, am compensat-o doar prin a fi mai eficienți”.

Plancher vede un vast potențial pentru calculul robomorf. “În mod ideal, putem crea în cele din urmă un cip de mișcare planificat pentru fiecare robot, permițându-le să calculeze rapid mișcări sigure și eficiente”, spune el. “Nu aș fi surprins dacă peste 20 de ani, fiecare robot ar avea o mână de cipuri de calculator care îl furnizează și acesta ar putea fi unul dintre ei”. Neuman adaugă că calculul robomorf poate permite roboților să scutească oamenii de pericol într-o varietate de medii, cum ar fi îngrijirea pacienților cu covid-19 sau manipularea obiectelor grele.

„Această lucrare este interesantă, deoarece arată cum schițele de circuite specializate pot fi utilizate pentru a accelera o componentă esențială a controlului robotului”, spune Robin Deits, inginer robotizat la Boston Dynamics care nu a fost implicat în căutare. “Performanța software-ului este esențială pentru robotică, deoarece lumea reală nu se așteaptă niciodată ca robotul să termine gândirea.” El adaugă că progresul lui Neuman ar putea permite roboților să gândească mai repede, „deblocând comportamente interesante care anterior ar fi fost foarte greu de calculat”.

Neumann de mai jos intenționează să automatizeze întregul sistem de calcul robomorf. Utilizatorii vor trage și plasa pur și simplu setările robotului și “pe de altă parte, apare descrierea dispozitivului. Cred că acesta este lucrul care va împinge această margine și o va face cu adevărat utilă”.

Această cercetare a fost finanțată de Fundația Națională pentru Științe, Agenția de Cercetare în Informatică, Proiectul CIFellows și Agenția pentru Proiecte de Cercetare Avansată în domeniul Apărării.

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

„Fantomele fungice” protejează pielea, țesăturile de toxine, radiații

Fantomele fungice sunt create prin cioplirea materialului biologic din celulele fungice. Credit: Laboratorul Nathan Gianneschi / Universitatea Northwestern Inspirată de ciupercă, noua formă de...

Rezolvarea misterului genetic din centrul epidemiei COVID-19

Această imagine cu microscop electronic cu scanare arată barza-covy-2 care se ridică de la suprafața celulelor cultivate (albastru / roz) în laborator 2 credite:...

Realizarea de materiale 2D pentru o rotire

Ilustrarea conceptului de artă computerizată Spintronic. Oamenii de știință de la Universitatea Tsukuba și Institutul de Fizică la Înaltă Presiune creează un nou tranzistor de...

Doi astronauți. Două zile senine. Două perspective minunate.

23 mai 2012 Doi astronauți. Două zile senine. Două priveliști minunate în jurul acoperișului lumii. Astronauții de la Stația Spațială Internațională (ISS) au făcut...

Factor cheie identificat care face ca viermii să se simtă plini – Un factor similar poate gestiona sentimentele de completitudine la oameni

SKN-1B marcat cu GFP poate fi văzut în doi neuroni capi chimio-senzoriali. SKN-1B acționează în acești neuroni pentru a simți alimentele și pentru...

Newsletter

Subscribe to stay updated.