Робототехника, которая не только выполняет простые задачи, но и помогает людям во всех их делах, является одной из ключевых технологий в промышленном производстве. Но для этого роботы должны уметь осваивать сложные движения, выполнять команды и постоянно поддерживать безопасное расстояние от людей. Исследователи из Института Фраунгофера сделали такой вид сотрудничества между человеком и машиной возможным в рамках флагманского проекта NeurOSmart.
Исследователи объединяют несколько технологий: сенсорную систему с лазерами LIDAR, которая непрерывно отслеживает рабочую зону, используемую людьми и роботами; чипы с поддержкой искусственного интеллекта, которые обрабатывают сигналы непосредственно в сенсорной системе; и нейроморфную чиповую технологию, которая функционирует подобно человеческому мозгу и, следовательно, отличается высокой энергоэффективностью.
Помимо Института кремниевых технологий им. Фраунгофера (ISIT), в проекте также участвуют Институт фотонных микросистем им. Фраунгофера (IPMS), Институт микроэлектронных схем и систем им. Фраунгофера (IMS), Институт станкостроения и технологий формования им. Фраунгофера (IWU) и Институт интеллектуального анализа и информационных систем им. Фраунгофера (IAIS).
Проект NeurOSmart координировался институтом Fraunhofer ISIT. «Вместе с нашими партнерами по проекту мы доработали технологии и интегрировали их в единую систему. Взаимодействие с машиной безопасно для человека», — говорит Шаньшань Гу-Стоппель, руководитель отдела оптических систем в институте Fraunhofer ISIT и почетный профессор микротехнологий в Университете прикладных наук FH Westküste в Хайде.
Лазерная сенсорная система LIDAR
Система датчиков отслеживает область, в которой перемещаются люди и роботы, с высоты птичьего полета. Исследователи используют лазер LIDAR (система обнаружения и определения дальности с помощью света). Этот тип лазера излучает короткие импульсы в ближнем инфракрасном диапазоне и использует отражения для измерения расстояний в 3D.
Подвижные MEMS-зеркала (микроэлектромеханические системы) проецируют лазерный луч на всю рабочую область и создают трехмерное изображение высокого разрешения. Исследователям удалось улучшить характеристики и энергоэффективность зеркал. «Для MEMS-зеркал мы используем пьезоэлектрический нитрид алюминия-скандия (AlScN) с толщиной слоя всего 1 микрометр», — объясняет Гу-Стоппель.
Ключевой особенностью NeurOSmart является прямая интеграция обработки данных в сенсорную систему. Большой объем данных изображения, генерируемых широким полем зрения датчика, сначала подвергается предварительной обработке. Алгоритмы на основе искусственного интеллекта, разработанные Fraunhofer IMS, объединяют входящие сигналы и определяют области, представляющие особый интерес в сцене. Затем датчик может быть точно выровнен для последующего анализа, что позволяет экономить энергию и снижать скорость передачи данных.
Нейроморфные вычисления
Следующий этап, включающий фактическую оценку данных, которые служат основой для управления роботом, также выполняется непосредственно в сенсорной системе. Под руководством Томаса Кэмпфе, руководителя бизнес-подразделения Центра наноэлектронных технологий (CNT), исследователи из Института Фраунгофера IPMS сосредоточились на концепции нейроморфных вычислений. Они разработали специальный ускорительный чип . Процессор состоит из множества небольших вычислительных блоков, соединенных между собой на кремниевой пластине в матрице.
Каждый чип действует как мыслящая клетка и принимает собственные решения. Эта технология основана на принципах работы человеческого мозга — отсюда и термин «нейроморфные вычисления».
Институт Фраунгофера IAIS разрабатывает высокоспециализированные модели искусственного интеллекта, необходимые для этого. Между приемом сигнала, его обработкой и механическим откликом роботизированной руки проходит всего несколько миллисекунд. Это обеспечивает безопасное взаимодействие даже с тяжелыми роботами, которые ИИ замедляет или останавливает, когда человек подходит слишком близко. Благодаря моделированию всей роботизированной ячейки, институт Фраунгофера IAIS смог имитировать опасные ситуации для обучения, которые невозможно воспроизвести в реальной жизни.
«Нейроморфные вычисления — это важный шаг на пути к созданию аппаратной архитектуры для обработки ресурсоемких приложений искусственного интеллекта, которая будет не только быстрой, но и высокоэнергоэффективной», — говорит Кэмпфе.
Исследователь Института информационных технологий им. Фраунгофера (Fraunhofer ISIT) Гу-Стоппель добавляет: «Технологии NeuroSmart не только делают промышленное производство более гибким и эффективным, но и превращают производственный цех в безопасное, творческое и удобное для всех сотрудников место».
Специализированные приложения для промышленности
Компоненты и методы NeurOSmart образуют стандартизированную технологическую платформу. Промышленные заказчики могут разрабатывать собственные приложения для своих индивидуальных задач. В будущем энергоэффективные технологии NeurOSmart и, как следствие, увеличенный срок службы батарей могут найти применение в дронах или сенсорных системах для сельского хозяйства.
