🔬 Исследователи Virginia Tech управляют мягкой робототехникой с помощью «двоюродного брата ИИ»: reservoir computing

Исследователи из Virginia Tech предложили новый подход к управлению мягкими роботами - машинами из гибких, похожих на мышцы материалов. Такие роботы могут изгибаться и растягиваться, что делает их полезными для сбора урожая или поисково-спасательных операций, но их гибкость крайне усложняет контроль. Команда из кафедры механической инженерии применила метод reservoir computing, вдохновленный архитектурой нейронов мозга.

В ходе эксперимента исследователи создали симулированную роботизированную руку, способную сгибаться, скручиваться и деформироваться. Reservoir computing не только превзошел традиционные методы машинного обучения, но и при реализации на нейроморфном чипе, работающем по принципу спайков мозга, снизил энергопотребление до 75 раз. Результаты опубликованы в Proceedings of the National Academy of Sciences.

«Мы не знаем, является ли наш подход лучшим, но это первый метод, способный управлять таким очень гибким и быстро движущимся мягким манипулятором», - отметил Ноэль Нотон, доцент кафедры механической инженерии, возглавивший исследование. Следующий шаг - создание физических прототипов для тестирования подхода на реальных мягких роботах.

#Ai #Robotics #Research #SoftRobotics