Hierarkkinen generatiivinen mallinnus autonomisille roboteille15.12.2023 Ihminen saa aikaan monimutkaisia koko kehon liikkeitä suunnittelemalla, suorittamalla ja yhdistämällä yksittäisiä raajan liikkeitä. Tutkijat tavoittelevat myös roboteille samanlaista toimintakykyä. Saksan Intel Labs, University College London ja VERSES Research Labista yhdysvalloista toimiva tutkijaryhmä on kehitellyt autonomisten robottien moottorien ohjausta käyttämällä hierarkkisia generatiivisia malleja. Ne ovat laskentatekniikoita, jotka järjestävät muuttujia dataksi eri tasoille tai hierarkioihin jotka sitten matkivat tiettyjä prosesseja. Tutkijoiden mukaan tulokset vahvistavat ehdotetun ajatuksen fysikaalisten simulaation avulla. Mallin avulla he esittivät, että robottiin luotu tekoälyjärjestelmä eli humanoidirobotti, voi itsenäisesti suorittaa monimutkaisia tehtäviä, jotka edellyttävät liikkumista, manipulointia ja tarttumista kokonaisvaltaisena tehtävänä. Tyypillisesti robotti suunnitellaan tiettyyn rajattuun tehtävään, jolloin sen ohjaustekniikka voidaan toteuttaa yksiselitteisten ohjauskäskyjen ja anturoinnin kautta. Tässä työssä saavutetaan ihmistason motorinen ohjaus noudattamalla ajatusta, että rakenteelliset riippuvuudet (vrt. ihmisen motoriikan ohjauksessa havaittu alueiden välinen viestintä) ovat välttämättömiä autonomisille robottijärjestelmille, jotta ne voivat optimoida ja mukauttaa eteen tulevia tekemisiään epävarmoissa ympäristöissä. Ihmisen motorinen ohjaus syntyy sisäkkäisten hierarkioiden kautta. Niitä käsittelevät erilliset, mutta toiminnallisesti toisistaan riippuvaiset prosessointirakenteet, esimerkiksi motorisesta aivokuoresta selkäytimeen ja aina neurolihaksisien liittymiin. Nämä sisäkkäiset hierarkiat voidaan tulkita hierarkkiseksi generatiiviseksi malliksi. Generatiivisen mallin alin ja nopein taso sisältää selkäytimen ja aivorungon. Tämä näkyy tutkijoiden mallissa matalan tason nivelohjauksessa, joka vastaanottaa nivelen nykyisen sijainnin ja anturitiedon laskeakseen halutun vääntömomentin, jota tarvitaan kohdistetun ja ennustetun asennon saavuttamiseksi (jota ohjaa keskitason säädin) moottoriohjauksen kautta. Keskitasolla voitaisiin ajatella olevan pikkuaivojen rooli. Ne vastaanottavat syötteitä selkäytimestä ja muilta alueilta ja yhdistävät ne motorisen toiminnan hienosäätämiseksi. Toisin sanoen se ei käynnistä liikettä, vaan edistää sen koordinaatiota, tarkkuutta ja nopeutta nopean, ei-harkittavan toimintatavan kautta. Generatiivisen mallin korkeammat tasot sisältävät aivokuoren muiden hermosolujen joukossa. Erityisesti ensisijainen motorinen aivokuori on vastuussa vapaaehtoisten liikkeiden harkinnanvaraisesta suunnittelusta, ohjaamisesta ja suorittamisesta. Aiheesta aiemmin: |
Nanotekniikka on tulevaisuuden lupaus. Näillä sivuilla seurataan elektroniikkaa sekä tieto- ja sähkötekniikkaa sivuavia nanoteknisiä tiedeuutisia.