Sytë robotikë janë të varur nga energjia. Çfarë nëse u jepnim mjete të frymëzuara nga truri i njeriut?

Robotët po bëhen gjithnjë e më shumë pjesë e jetës sonë – nga automatizimi i depoeve deri te pastruesit robotikë të aspirimit. Dhe ashtu si njerëzit, robotët duhet të dinë ku janë për të naviguar me besueshmëri nga A në B.

Sa larg, dhe për sa kohë, mund të navigojë një robot varet nga sa shumë energji konsumon gjatë kohës. Sistemët e navigimit të robotëve janë veçanërisht të uritur për energji.

Por çfarë nëse konsumimi i energjisë nuk do të ishte më një shqetësim?

Kërkimi ynë mbi “llogaritjen e frymëzuar nga truri”, i publikuar sot në Science Robotics, mund të bëjë robotët navigues të së ardhmes më efikas në energji sesa mendohej më parë.

Kjo mund të zgjasë dhe të zgjasë atë që është e mundur për sistemet me bateri që punojnë në mjedise sfiduese si zonat e fatkeqësive, nën ujë, dhe madje edhe në hapësirë.

Si e “shohin” robotët botën?

Bateria që shkarkohet në telefonin tuaj është zakonisht vetëm një shqetësim i vogël. Për një robot, shterja e energjisë mund të thotë diferencën midis jetës dhe vdekjes – përfshirë edhe për njerëzit që mund të ndihmojë.

Robotë të tillë si drone kërkimi dhe shpëtimi, robotët nën ujë që monitorojnë Great Barrier Reef, dhe roverët hapësinorë të gjithë duhet të navigojnë duke punuar me furnizime të kufizuara energjie.

Shumë prej këtyre robotëve nuk mund të mbështeten në GPS për navigim. Ata mbajnë gjurmë se ku janë duke përdorur një proces të quajtur njohja vizuale e vendndodhjes. Njohja vizuale e vendndodhjes lejon një robot të vlerësojë ku ndodhet në botë duke përdorur vetëm atë që “sheh” përmes kamerës së tij.

Por kjo metodë përdor shumë energji. Sistemët vizualë robotikë vetëm mund të përdorin deri në një tretë e energjisë nga një bateri tipike litiumi jonike që gjendet në bord të një robot.

Kjo është për shkak se vizioni modern robotik, duke përfshirë njohjen vizuale të vendndodhjes, zakonisht mbështetet në modele të fuqishme të mësimit makinerik, të ngjashme me ato që përdoren në AI si ChatGPT.

Në krahasim, truri ynë kërkon vetëm fuqinë të mjaftueshme për të ndezur një llambë, ndërsa na lejon të shohim gjëra dhe të lundrojmë në botë me saktësi të jashtëzakonshme.

Inxhinierët e robotikës shpesh kërkojnë frymëzim nga biologia. Në studimin tonë të ri, ne u kthye te truri njerëzor për të na ndihmuar të krijojmë një sistem të ri, energji-efikas për njohjen vizuale të vendeve.

Simulimi i trurit

Sistemi ynë përdor një teknologji të frymëzuar nga truri e quajtur llogaritje neuromorfike. Siç sugjeron edhe emri, kompjuterët neuromorfikë marrin parime nga neuroshkenca për të projektuar çipa kompjuterikë dhe softuerë që mund të mësojnë dhe përpunojnë informacionin si truri i njeriut.

Një tipar i rëndësishëm i kompjuterëve neuromorfikë është se janë shumë energji-efikasë. Një kompjuter i zakonshëm mund të përdorë deri në 100 herë më shumë energji se një çip neuromorfik.

Llogaritja neuromorfike nuk është e kufizuar vetëm në çipa kompjuterikë, megjithatë. Ajo mund të kombinohet me kamera të frymëzuara nga biologia që kapin botën më shumë si syri i njeriut. Këto quhen sensorë vizioni dinamik, dhe ato punojnë si detektorë lëvizjeje për çdo pixel. Ata “zgjojnë” dhe dërgojnë informacion vetëm kur diçka ndryshon në skenë, në vend që të transmetojnë të dhëna vazhdimisht si një kamerë e zakonshme.

Këto kamera të frymëzuara nga bio janë gjithashtu shumë efikase në përdorimin e energjisë, duke përdorur më pak se 1% të fuqisë së kamerave të zakonshme.

Pra, nëse kompjuterët e frymëzuar nga truri dhe kamerat e frymëzuara nga bio janë kaq të mrekullueshme, pse robotët nuk i përdorin ato kudo? Epo, ka një sërë sfidash për t'u kapërcyer, të cilat ishin fokusi i hulumtimit tonë të fundit.

Një lloj i ri i FIKU

Vetitë unike të një sensori vizioni dinamik janë, ironi, një faktor kufizues në shumë sisteme të njohjes së vendndodhjes vizuale.

Modelet standarde të njohjes së vendndodhjes vizuale ndërtohen mbi bazën e imazheve statike, si ato që merrni me telefonin tuaj inteligjent. Meqenëse një sensori neuromorfik nuk prodhon imazhe statike por ndjen botën në një mënyrë që ndryshon vazhdimisht, ne kemi nevojë për një kompjuter të frymëzuar nga truri për të përpunuar atë që “sheh”.

Kërkimi ynë përballon këtë sfidë duke kombinuar çipa dhe sensorë neuromorfikë për robotët që përdorin njohjen vizuale të vendndodhjes. Ne e quajmë këtë sistem Kodifikimi Lokal me Sistemet Neuromorfike, ose shkurt LENS.

LENS përdor rrjedhën e vazhdueshme të informacionit nga një sensor vizioni dinamik direkt në një çip neuromorfik. Sistemi përdor një metodë mësimi makinerik të njohur si rrjetet nervore me spikje. Këto përpunojnë informacionin siç bëjnë truri i njeriut.

Duke kombinuar të gjitha këto komponentë neuromorfikë, ne zvogëluam fuqinë e nevojshme për njohjen vizuale të vendndodhjes mbi 90%. Meqenëse pothuajse një e treta e energjisë së nevojshme për një robot është e lidhur me vizionin, kjo është një ulje e rëndësishme.

Për ta arritur këtë, ne përdorëm një produkt të gatshëm të quajtur SynSense Speck, i cili kombinoni një çip neuromorfik dhe një sensor vizioni dinamik në një paketë të vogël dhe kompakte.

I gjithë sistemi kërkoi vetëm 180 kilobyte memorie për të hartuar një zonë të Brisbane-it me gjatësi tetë kilometra. Kjo është një pjesë shumë e vogël e asaj që do të nevojitej në një sistem të zakonshëm njohjeje vizuale të vendndodhjes.

Një robot në natyrë

Për testim, vendosëm sistemin tonë LENS në një robot hexapod. Hexapodët janë robotë shumë-terraini që mund të navigojnë si brenda ashtu edhe jashtë shtëpisë.

Në testet tona, LENS performoi po aq mirë sa një sistem tipik njohjeje vizuale të vendndodhjes, por përdori shumë më pak energji.

Puna jonë vjen në një kohë kur zhvillimi i inteligjencës artificiale është duke u drejtuar drejt krijimit të zgjidhjeve më të mëdha, më të fuqishme për performancë të përmirësuar. Energia e nevojshme për të trajnuar dhe përdorur sisteme si ChatGPT i OpenAI është një kërkesë të njohur për energji, me shqetësime se inteligjenca artificiale moderne përfaqëson një rritje të papërballueshme në kërkesat për energji.

Për robotët që kanë nevojë të navigojnë, zhvillimi i inteligjencës artificiale më kompakte dhe më efikase në energji duke përdorur kompjuterinë neuromorfike mund të jetë çelësi për të arritur më shumë dhe për më gjatë kohë. Ende ka sfida për t'u zgjidhur, por jemi më pranë realizimit të saj.