科学家介绍了机器人能力的新观点张可颐
发布时间:2022-07-21 14:38:37
科学家介绍了机器人能力的新观点
伊利诺伊研究员艾米LaViers大学已推出的检视,在她的论文观察机器人的能力,一个新的起点“机械计数,外部配置相比计算,内部配置在自然和人工系统,”今天公布的PLOS ONE,一领先的跨学科研究杂志。
LaViers领导着机器人,自动化和舞蹈实验室,该实验室专门研究表达性机器人系统。通常,机器人旨在复制某种形式的自然运动或动作
在制造或仓库库存等行业环境中,随着时间的流逝,机器人通常会以更高的精度,精度和更低的成本获得更好的性能。
但是,在动态性更强的情况下,自然系统更可能胜过机器人。可以很容易地量化受控任务的性能,例如在仓库中看到的大部分性能,但是当涉及到更复杂的情况时,没有一个好的方法。
LaViers的论文介绍了一种简化的计数模型,该模型提供了数字视角来比较机器人和自然生物的表现能力。
在计算中,有很多变量会影响设备的功能,但是一种通用的建模方法是使用设备具有的晶体管数量。
随着时间的流逝,晶体管的数量增加了,计算能力也增加了,这种趋势通常被称为摩尔定律。可以将晶体管“导通”和“关断”之间的自然系统与神经元的简化模型进行比较。
例如,这种晶体管数量忽略了处理器速度的动态方面,给计算机的计算能力带来了一个静态瓶颈。
LaViers注意到,类似数量的静态外部机械手配置可以揭示机械手能力的趋势。此外,她将计算和机械化联系在一起机器人的天然生物体内和外部状态的变化。
在进行了这些比较之后,LaViers可以直接比较表达机器人与自然生物的关系,如下图所示。
LaViers新发表的作品中的图:过去15年中机器人内部和外部复杂性变化的比较。
她的论文重点研究了微观蠕虫的两种模型和部分生物分析以及对各种著名的现代机器人的分析。
LaViers的发现图表显示,使用她的方法,机器人在蠕虫的两种模型之间的表现力主要表现在蠕虫的两种模型之间。
也就是说,与现存的机器人系统的表达能力相关的自然联系可能就是这种微小的蠕虫。比较不是完美的,但是它们提供了一个复杂问题的简化形式,以便了解更大的情况-在动态情况下,机器人技术领域可以取得多少进展。
同一组机器人与自然系统的比较。有关详细信息,请参见出版物。
在机器人技术领域,自然的优势有时会被忽视。LaViers的工作结合了机器人专家多年来的进步。机器人已经变得更加先进,但是要真正模仿自然,还有很多事情要做。她当前工作的突破性方面是,这种特殊的计数模型以前从未在机器人技术中使用过。
LaViers说:“本文让我感到骄傲的是,所揭示的趋势令人们有些震惊,因此出版了很长时间。” “在这个场所的审阅者对使论文更强大做出了极大的帮助。
最后,该工作有望指出一种思考人工系统与自然系统的方法,可以帮助我们改善动态环境中机器的故障和坚固性。未来工作的方向。
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