Количество вычислительной мощности компьютера, необходимое для того, чтобы робот мог почувствовать порыв ветра, используя крошечные металлические зонды, похожие на волосы, прикрепленные к его крыльям, соответствующим образом скорректировать свой полет и спланировать свой путь, когда он пытается приземлиться на колышущийся цветок, потребует этого. переносить на спине настольный компьютер. Сильвия Феррари, профессор машиностроения и аэрокосмической техники и директор Лаборатории интеллектуальных систем и управления, считает появление нейроморфных компьютерных чипов способом уменьшить полезную нагрузку робота.В отличие от традиционных чипов, которые обрабатывают комбинации нулей и единиц в виде двоичного кода, нейроморфные чипы обрабатывают пики электрического тока, которые возникают в сложных комбинациях, подобно тому, как нейроны срабатывают внутри мозга. Лаборатория Феррари разрабатывает новый класс алгоритмов обнаружения и управления на основе событий, которые имитируют нейронную активность и могут быть реализованы на нейроморфных чипах.
Поскольку чипы требуют значительно меньше энергии, чем традиционные процессоры, они позволяют инженерам упаковать больше вычислений в одну и ту же полезную нагрузку.Лаборатория Ferrari объединилась с Гарвардской лабораторией микроробототехники, которая разработала 80-миллиграммовый летающий робот RoboBee, оснащенный рядом датчиков зрения, оптического потока и движения. В то время как робот в настоящее время остается привязанным к источнику питания, исследователи из Гарварда работают над устранением ограничений с помощью разработки новых источников питания. Алгоритмы Корнелла помогут сделать RoboBee более автономным и адаптируемым к сложной среде без значительного увеличения его веса.
«Попадание в порыв ветра или распашную дверь приведет к тому, что эти маленькие роботы потеряют контроль. Мы разрабатываем датчики и алгоритмы, которые позволят RoboBee избежать столкновения или, в случае аварии, выжить и по-прежнему летать», — сказал Феррари. «Вы не можете полагаться на предварительное моделирование робота, поэтому мы хотим разработать обучающиеся контроллеры, которые могут адаптироваться к любой ситуации».
Чтобы ускорить разработку алгоритмов, основанных на событиях, Тейлор Клоусон, докторант лаборатории Ferrari, создал виртуальный симулятор. Симулятор, основанный на физике, моделирует RoboBee и мгновенные аэродинамические силы, с которыми он сталкивается при каждом взмахе крыла. В результате модель может точно предсказать движения RoboBee во время полетов в сложных условиях.
«Моделирование используется как для тестирования алгоритмов, так и для их разработки», — сказал Клоусон, который помог успешно разработать автономный контроллер полета для робота, используя биологически вдохновленное программирование, которое функционирует как нейронная сеть. «Эта сеть способна учиться в реальном времени, чтобы учитывать нарушения в роботе, появившиеся во время производства, которые значительно усложняют управление роботом».Феррари заявила, что помимо большей автономности и отказоустойчивости ее лаборатория планирует помочь оснастить RoboBee новыми микроустройствами, такими как камера, расширенные антенны для тактильной обратной связи, контактные датчики на ногах робота и датчики воздушного потока, которые выглядят как крошечные волоски.«Мы используем RoboBee в качестве тестового робота, потому что это очень сложно, но мы думаем, что другие роботы, которые уже не привязаны к сети, получат большую пользу от этой разработки, потому что у них такие же проблемы с точки зрения мощности», — сказал Феррари.
Один из роботов, который уже пользуется преимуществами, — это Гарвардский амбулаторный микроробот, четвероногая машина длиной всего 17 миллиметров и весом менее 3 граммов. Он может двигаться со скоростью 0,44 метра в секунду, но лаборатория Ferrari разрабатывает алгоритмы на основе событий, которые помогут дополнить скорость робота маневренностью.
Ferrari продолжает работу, используя четырехлетний грант в 1 миллион долларов от Управления военно-морских исследований. Она также сотрудничает с ведущими исследовательскими группами из ряда университетов, производящими нейроморфные чипы и датчики.