Simple Robots, Smart Algorithms

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

Acasă > Anunturi > Roboți simpli, algoritmi inteligenți

When sensors, communication, memory and computation are removed from a group of simple robots, certain sets of complex tasks can still be accomplished by leveraging the robots’ physical characteristics, a trait that a team of researchers led by Georgia Tech calls “task embodiment.” CREDIT Shengkai Li, Georgia Tech

Rezumat:
Oricine are copii știe că, deși controlul unui copil poate fi greu, controlul multora simultan poate fi aproape imposibil. A face ca roiurile de roboți să lucreze colectiv poate fi la fel de provocator, cu excepția cazului în care cercetătorii coregrafează cu atenție interacțiunile lor - cum ar fi avioanele în formare - folosind componente și algoritmi din ce în ce mai sofisticați. Dar ce se poate realiza în mod fiabil atunci când roboții la îndemână sunt simpli, inconsecvenți și nu au o programare sofisticată pentru un comportament coordonat?

Roboți simpli, algoritmi inteligenți

Atlanta, GA | Postat pe 30 aprilie 2021

O echipă de cercetători condusă de Dana Randall, profesor de informatică ADVANCE și Daniel Goldman, profesor de fizică Dunn Family, ambii la Georgia Institute of Technology, au căutat să arate că chiar și cei mai simpli roboți pot îndeplini sarcini cu mult dincolo de capacitățile unuia, sau chiar câteva, dintre ele. Obiectivul îndeplinirii acestor sarcini cu ceea ce echipa a numit „roboți muti” (în esență particule granulare mobile) și-a depășit așteptările, iar cercetătorii au raportat posibilitatea de a elimina toți senzorii, comunicarea, memoria și calculul - și în schimb realizarea unui set de sarcini prin valorificarea caracteristicilor fizice ale roboților, trăsătură pe care echipa o numește „întruchipare a sarcinilor”.

BOB-urile echipei, sau „roboții care se comportă, organizează, bâzâie”, care au fost numiți pentru pionierul Bob Behringer în fizica granulară, sunt „la fel de stupizi pe cât se obține”, explică Randall. „Șasiul lor cilindric are perii vibrante dedesubt și magneți liberi la periferia lor, determinându-i să petreacă mai mult timp în locații cu mai mulți vecini.” Platforma experimentală a fost completată de simulări precise pe computer conduse de studentul la fizică Georgia Tech Shengkai Li, ca o modalitate de a studia aspectele sistemului incomode de a studia în laborator.

În ciuda simplității robotilor BOB, cercetătorii au descoperit că, pe măsură ce roboții se mișcă și se lovesc unul de celălalt, „se formează agregate compacte care sunt capabile să elimine în rest colectarea resturilor care sunt prea grele pentru ca unul singur să se miște”, potrivit Goldman. „În timp ce majoritatea oamenilor construiesc roboți din ce în ce mai complexi și mai scumpi pentru a garanta coordonarea, am vrut să vedem ce sarcini complexe ar putea fi realizate cu roboți foarte simpli.”

Munca lor, așa cum a fost raportată la 23 aprilie 2021 în revista Science Advances, a fost inspirată de un model teoretic de particule care se mișcau pe o tablă de șah. O abstractizare teoretică cunoscută sub numele de sistem de particule auto-organizat a fost dezvoltată pentru a studia riguros un model matematic al robotilor BOB. Folosind idei din teoria probabilităților, fizica statistică și algoritmi stochastici, cercetătorii au reușit să demonstreze că modelul teoretic suferă o schimbare de fază pe măsură ce interacțiunile magnetice cresc - schimbându-se brusc de la dispersie la agregare în clustere mari, compacte, similar schimbărilor de fază pe care le vedem în sistemele obișnuite de zi cu zi, cum ar fi apa și gheața.

„Analiza riguroasă nu numai că ne-a arătat cum să construim robotii BOB, dar a dezvăluit și o robustețe inerentă a algoritmului nostru care a permis ca unii roboți să fie defecți sau imprevizibili”, notează Randall, care servește și ca profesor de informatică și adjuvant profesor de matematică la Georgia Tech.

# # #

Colaborarea se bazează pe experimente și simulări proiectate și de Bahnisikha Dutta, Ram Avinery și Enes Aydin de la Georgia Tech, precum și de lucrări teoretice de Andrea Richa și Joshua Daymude de la Universitatea de Stat din Arizona și Sarah Cannon de la Claremont McKenna College, care este un recent absolvent Georgia Tech.

Această lucrare face parte dintr-o Inițiativă Multidisciplinară de Cercetare Universitară (MURI) finanțată de Oficiul de Cercetare al Armatei (ARO) pentru a studia bazele calculului emergent și ale inteligenței colective.

Finanțare: Această lucrare a fost susținută de Departamentul Apărării în cadrul premiului MURI nr. W911NF-19-1-0233 și de către premiile NSF DMS-1803325 (SC); CCF-1422603, CCF-1637393 și CCF-1733680 (AWR); CCF-1637031 și CCF-1733812 (DR și DIG); și CCF-1526900 (DR).

####

Despre Georgia Institute of Technology
Institutul de Tehnologie din Georgia, sau Georgia Tech, este o top 10 universitate publică de cercetare care dezvoltă lideri care avansează tehnologia și îmbunătățesc condiția umană. Institutul oferă studii de afaceri, calculatoare, proiectare, inginerie, arte liberale și științe. Aproape 40,000 de studenți, reprezentând 50 de state și 149 de țări, studiază în campusul principal din Atlanta, în campusurile din Franța și China, și prin învățare la distanță și online. Fiind o universitate tehnologică de vârf, Georgia Tech este un motor de dezvoltare economică pentru Georgia, sud-est și națiune, realizând anual peste 1 miliard de dolari în cercetări pentru guvern, industrie și societate.

Pentru mai multe informații, faceți clic pe aici

Contacte:
Tracey A. Reeves
404-660-2929

Jess Hunt-Ralston
Comunicări - Colegiul de Științe
(404) 385-5207

@GeorgiaTech

Drepturi de autor © Georgia Institute of Technology

Dacă aveți un comentariu, vă rog Contact ne.

Emitenții de comunicate de știri, nu 7th Wave, Inc. sau Nanotechnology Now, sunt singuri responsabili pentru acuratețea conținutului.

Bookmark: