Инженеры впервые придумали, как давать роботам сложные инструкции без электричества, что может освободить больше места в «мозге» робота для «мышления».
Имитируя работу некоторых частей человеческого тела, исследователи из Королевского колледжа Лондона передали ряд команд устройствам с новым типом компактной схемы, используя изменения давления жидкости внутри нее.
По их словам, этот мир впервые открывает возможность создания нового поколения роботов, чьи тела могли бы работать независимо от встроенного центра управления, а это пространство потенциально может быть использовано для более сложного программного обеспечения на базе искусственного интеллекта.
«Делегирование задач разным частям тела освобождает вычислительное пространство для «мышления» роботов, позволяя будущим поколениям роботов лучше осознавать свой социальный контекст или быть еще более ловкими. Это открывает двери для нового вида робототехники в таких областях, как социальная помощь и производство», — сказал доктор Антонио Форте, старший преподаватель инженерии в Королевском колледже Лондона и старший автор исследования.
Результаты исследования, опубликованные в журнале Advanced Science, также могут позволить создавать роботов, способных работать в ситуациях, когда устройства, работающие на электричестве, не могут работать, например, при разведке в облученных районах, таких как Чернобыль, где разрушаются электрические цепи, а также в средах, чувствительных к электричеству, например, в кабинетах МРТ.
Исследователи также надеются, что эти роботы в конечном итоге смогут найти применение в странах с низким уровнем дохода, не имеющих надежного доступа к электроэнергии.
Доктор Форте сказал: «Проще говоря, роботы разделены на две части: мозг и тело. Мозг с искусственным интеллектом может помочь управлять транспортной системой города, но многие роботы по-прежнему с трудом открывают двери — почему?
«Программное обеспечение быстро совершенствовалось в последние годы, но аппаратное обеспечение не поспевает за ним. Создав аппаратную систему, независимую от программного обеспечения, которое ее запускает, мы можем переложить большую часть вычислительной нагрузки на оборудование, точно так же, как вашему мозгу не нужно приказывать вашему сердцу биться».
В настоящее время все роботы полагаются на электричество и компьютерные чипы для функционирования. Роботизированный «мозг» алгоритмов и программного обеспечения транслирует информацию в тело или оборудование через кодер, который затем выполняет действие.
В « мягкой робототехнике » — области, которая создает устройства, подобные роботизированным мышцам, из мягких материалов , — это особенно проблема, поскольку она вводит жесткие электронные энкодеры и создает нагрузку на программное обеспечение, заставляя материал действовать сложным образом, например, захватывать дверную ручку.
Чтобы обойти это, команда разработала реконфигурируемую схему с регулируемым клапаном, который можно разместить в оборудовании робота. Этот клапан действует как транзистор в обычной схеме, и инженеры могут отправлять сигналы непосредственно в оборудование с помощью давления, имитируя двоичный код , что позволяет роботу выполнять сложные маневры без необходимости в электричестве или инструкциях от центрального мозга. Это обеспечивает более высокий уровень контроля, чем текущие схемы на основе жидкости.
Перекладывая работу программного обеспечения на аппаратное обеспечение , новая схема освобождает вычислительное пространство для будущих роботизированных систем, делая их более адаптивными, сложными и полезными.
В качестве следующего шага исследователи надеются масштабировать свои схемы из экспериментальных воронок и пипеток и встраивать их в более крупных роботов — от гусеничных машин, используемых для мониторинга электростанций, до колесных роботов с полностью мягкими двигателями.
Мостафа Муса, научный сотрудник Королевского колледжа Лондона и автор, сказал: «В конечном итоге, без инвестиций в воплощенный интеллект роботы выйдут на плато. Вскоре, если мы не разгрузим вычислительную нагрузку, которую берут на себя современные роботы, алгоритмические усовершенствования окажут незначительное влияние на их производительность. Наша работа — всего лишь первый шаг на этом пути, но будущее готовит более умных роботов с более умными телами».