Фото: news.gatech.edu

Исследователи Технологического института штата Джорджия разработали уникальные интеллектуальные устройства для роботизированных машин – гибридные чипы на базе интегральной схемы ASIC. Эта схема поможет мини-роботам, используемым в разведывательных, поисковых и спасательных операциях работать в течение многих часов (а не минут, как было ранее).

Разработка финансировалась Агентством перспективных исследовательских проектов в области обороны (DARPA) и корпорацией Semiconductor Research (SRC). Испытания проводились на базе Центра интеллектуальных вычислений (CBRIC), который считается одной из самых прогрессивных научных организаций в сфере робототехники и микроэлектромеханических технологий.

В феврале 2019 года механические устройства, управляемые чипами ASIC, были презентованы на Международной конференции по интегральным схемам (ISSCC). В основу чипа был положен принцип работы нейронов головного мозга человека. Мощность такого устройства измеряется в миливаттах. Он предназначен для установки в роботизированные машины малого размера и обеспечивает мини-роботам срок работы до нескольких часов. Кроме того, нейронная сеть, управляющая чипом, позволяет роботам обучаться в процессе выполнения задач.

Для экономии энергии чипы используют гибридный цифро-аналоговый процессор. Они кодируют сигнал, а нейронная сеть обеспечивает роботам два типа обучения: совместное (с сопровождением куратора) и с подкреплением (когда устройство выполняет правильное действие и запоминает процесс выполнения). Один из авторов исследования, специалист Школы электротехники и вычислительных устройств штата Джорджия Арижит Рэйчоудхури (Arijit Raychowdhury) сообщил, что основная цель проекта – научить мини-роботов познавать окружающую среду и перемещаться автономным способом, без внешнего управления. Схемы с низким энергопотреблением нужны таким роботам для того, чтобы научиться самостоятельно принимать решения: так же, как это делают сложные нейронные сети. Мини-устройства не требуют дорогостоящего сопровождения, отслеживаются удаленно, но при этом выполняют ряд важных функций, подчеркнул специалист.

Например, электрические автомобили с чипами ASIC, презентованные на февральской выставке ISSCC, обучились объезжать дорожные конусы и друг друга, чтобы избежать столкновения. В авто использовали инерционные и ультразвуковые датчики для сканирования окружающего пространства. Информация с сенсоров поступает в гибридный процессор ASIC, выполняющий функцию «мозга» транспортных средств. После чего на контроллер Raspberry Pi приходят инструкции, которые передаются электродвигателю.

В маленьких роботах энергию потребляют три основные системы: двигатели, контроллеры и сенсоры. Используя микроэлектромеханическую технологию (MEMS), ученым удалось создать мини-роботов, которым требуется гораздо меньше мощности для полноценной работы, чем крупным конструкциям. Мини-устройства медленнее, чем большие роботы, но в типах деятельности, которой они занимаются, скорость – не самое приоритетное качество.

Питание таких систем осуществляется от нескольких батарей типа АА. Размер чипа уменьшен вдвое, а энергопотребление находится на уровне одной трети от того, что обычно требуется цифровым схемам. Вычислительная мощность чипа – около 100 мегагерц. Роботов с такими чипами можно программировать на следование определенным алгоритмам, обучение с подкреплением или самообучение. Между чипированными устройствами возможно установление «связи», то есть, машина понимает, что именно она делает и что делают другие участники рабочей группы.

Автор: Татьяна Козодой


Читайте также:

Ученые MIT и Columbia Engineering создали Grey Goo – подвижного липкого робота, реагирующего на свет

Школьники Лондона начнут носить рюкзаки с датчиками контроля качества воздуха

Комментарии