Фото: news.gatech.edu

Дослідники Технологічного інституту штату Джорджія розробили унікальні інтелектуальні пристрої для роботизованих машин – гібридні чіпи на базі інтегральної схеми ASIC. Ця схема допоможе міні-роботам, використовуваним в розвідувальних, пошукових і рятувальних операціях працювати протягом багатьох годин (а не хвилин, як було раніше).

Розробка фінансувалася Агентством перспективних дослідницьких проектів в області оборони (DARPA) і корпорацією Semiconductor Research (SRC). Випробування проводилися на базі Центру інтелектуальних обчислень (CBRIC), який вважається однією з найпрогресивніших наукових організацій в сфері робототехніки і мікроелектромеханічних технологій.

У лютому 2019 року механічні пристрої, керовані чіпами ASIC, були презентовані на Міжнародній конференції з інтегральних схем (ISSCC). В основу чіпа було покладено принцип роботи нейронів головного мозку людини. Потужність такого пристрою вимірюється в міліваттах. Він призначений для установки в роботизованих машинах малого розміру і забезпечує міні-роботам термін роботи до декількох годин. Крім того, нейронна мережа, що управляє чіпом, дозволяє роботам навчатися в процесі виконання завдань.

Для економії енергії чіпи використовують гібридний цифро-аналоговий процесор. Вони кодують сигнал, а нейронна мережа забезпечує роботам два типи навчання: спільне (з супроводом куратора) і з підкріпленням (коли пристрій виконує правильну дію і запам’ятовує процес виконання). Один з авторів дослідження, фахівець Школи електротехніки і обчислювальних пристроїв штату Джорджія Аріжіт Рейчоудхурі (Arijit Raychowdhury) повідомив, що основна мета проекту – навчити міні-роботів пізнавати навколишнє середовище і переміщатися автономним способом, без зовнішнього управління. Схеми з низьким енергоспоживанням потрібні таким роботам для того, щоб навчитися самостійно приймати рішення: так само, як це роблять складні нейронні мережі. Міні-пристрої не вимагають дорогого супроводу, відслідковуються віддалено, але при цьому виконують ряд важливих функцій, підкреслив фахівець.

Наприклад, електричні автомобілі з чіпами ASIC, презентовані на лютневій виставці ISSCC, навчилися об’їжджати дорожні конуси і один одного, щоб уникнути зіткнення. В авто використовували інерційні і ультразвукові датчики для сканування навколишнього простору. Інформація з сенсорів надходить в гібридний процесор ASIC, що виконує функцію «мозку» транспортних засобів. Після чого на контролер Raspberry Pi приходять інструкції, які передаються електродвигуна.

У маленьких роботах енергію споживають три основні системи: двигуни, контролери та сенсори. Використовуючи Мікроелектромеханічні технологію (MEMS), вченим вдалося створити міні-роботів, яким потрібно набагато менше потужності для повноцінної роботи, ніж великим конструкціям. Міні-пристрої повільніші, ніж великі роботи, але в типах діяльності, якою вони займаються, швидкість – не пріоритетна здібність.

Живлення таких систем здійснюється від декількох батарей типу АА. Розмір чіпа зменшено вдвічі, а енергоспоживання знаходиться на рівні однієї третини від того, що зазвичай потрібно цифровим схемами. Обчислювальна потужність чіпа – близько 100 мегагерц. Роботів з такими чіпами можна програмувати на дотримання певних алгоритмам, навчання з підкріпленням або самонавчання. Між чипованими пристроями можливе встановлення «зв’язку», тобто, машина розуміє, що саме вона робить і що роблять інші учасники робочої групи.

 

Читайте також:

Вчені MIT і Columbia Engineering створили Gray Goo – рухомого липкого робота, що реагує на світло

Школярі Лондона почнуть носити рюкзаки з давачами контролю якості повітря

Коментарi