Куче робот се научава да ходи за един час, след като учени изградиха „виртуален гръбначен мозък“

„Нашият робот практически е „роден“, без да знае нищо за анатомията на краката си или как работят.“

ЩУТГАРТ, Германия — Куче робот с рефлекси, които го учат как да ходи за един час, е построено от учени. Изследователи от Германия казват, че кучешкото творение, наречено Морти, се научава да ходи бързо, защото използва добре своя виртуален гръбначен мозък.

Германският екип създаде бързо обучаващия се четириног приятел в опит да разбере повече за това как животните в природата се учат да ходят. Животните се раждат с мрежи за мускулна координация в гръбначния си мозък, но научаването как точно да използват мускулите на краката и сухожилията може да отнеме време.

Малките животни започват живота си, разчитайки на твърдо свързани рефлекси на гръбначния мозък. По-основните рефлекси за двигателен контрол също помагат на животното да избегне падане и нараняване по време на първите си опити за ходене.

След това животните трябва да практикуват по-напреднал и прецизен контрол на мускулите, докато нервната система се адаптира към мускулите и сухожилията на краката на младото същество.

„Като инженери и роботици, ние потърсихме отговора чрез изграждане на робот който има рефлекси точно като животно и се учи от грешките“, казва първият автор на изследването Феликс Руперт от Института Макс Планк за интелигентни системи в Щутгарт в университетско издание.

„Ако едно животно се спъне, това грешка ли е? Не и ако се случи веднъж. Но ако се спъва често, това ни дава мярка за това колко добре ходи роботът.

Как кучето робот научава това умение?

The куче робот работи, като използва сложен алгоритъм, който ръководи как се учи. Информацията от сензорите за крака се съпоставя с данните от модела на гръбначния мозък, който работи като програма в компютъра на робота.

Кучето-робот се научава да ходи, като постоянно сравнява зададената и очакваната информация от сензора, изпълнява рефлексни цикли и адаптира начина, по който регулира движенията си. Алгоритъмът адаптира контролните параметри на централен генератор на шаблони (CPG).

При хората и животните това са мрежи от неврони в гръбначния мозък които предизвикват периодични мускулни контракции без принос от мозъка. Мрежите за генериране на модели ни помагат да ходим, да мигаме и да смиламе храната.

Рефлексите са неволни действия, предизвикани от твърдо кодирани пътища, които свързват сензорите в крака с гръбначния мозък. Докато животното ходи по идеално равна повърхност, тези генератори на модели могат да бъдат достатъчни за контрол сигналите за движение от гръбначния мозък.

Малък удар променя походката, рефлексите се задействат и създанието може да трябва да промени моделите си на движение, за да избегне падане. Тези промени са обратими и „еластични“ и моделите на движение се връщат към първоначалната си конфигурация след смущението.

Ако животното не спре да се спъва, въпреки активните рефлекси, тогава моделите на движение трябва да бъдат научени отново и да станат необратими. При новородено животно тези генератори на модели все още не са настроени достатъчно добре животното се препъва наоколокакто на равен, така и на неравен терен.

Създанието бързо научава как генераторите на модели и мрежите контролират мускулите и сухожилията на краката. Същото важи и за робота, но той научава движенията си дори по-бързо от животно.

Морти се научава да избягва препъването

Генераторите на шаблони на Morti се симулират на малък и лек компютър, който управлява движение на краката на робота. Този виртуален гръбначен мозък е поставен на гърба на четириногия робот, където би била главата. По време на часа, който е необходим на робота да върви гладко, сензорните данни от краката на робота непрекъснато се сравняват с очакваното докосване, предвидено от генератора на модели на робота.

Ако роботът се спъне, алгоритъмът променя колко далеч краката се люлеят напред-назад, колко бързо се люлеят краката и колко дълго е кракът на земята. Докато роботът се учи, генераторът на модели изпраща адаптирани моторни сигнали, така че да се спъва по-малко и научава как да ходи.

В тази рамка виртуалният гръбначен мозък не знае нищо за дизайна на краката на робота или неговите двигатели и пружини. Това, че не знаете нищо за физиката на машината, означава, че й липсва “модел” на робот.

Морти кучето робот.
Морти кучето робот. (С уважение към: Felix Ruppert, Dynamic Locomotion Group в MPI-IS)

„Нашият робот практически е „роден“, без да знае нищо за анатомията на краката си или как работят“, обяснява Руперт.

„CPG прилича на вграден автоматична интелигентност за ходене които природата предоставя и които сме пренесли на робота. Компютърът произвежда сигнали, които управляват двигателите на краката, а роботът първоначално ходи и се спъва“, продължава авторът на изследването.

„Данните се връщат от сензорите към виртуалния гръбначен мозък, където данните от сензорите и CPG се сравняват. Ако данните от сензора не съвпадат с очакваните данни, алгоритъмът за обучение променя поведението при ходене, докато роботът върви добре и без да се спъва. Промяната на изхода на CPG, като същевременно се поддържат рефлексите активни и се наблюдава препъването на робота, е основна част от учебния процес.”

„Роботизираният модел ни дава отговори на въпроси, на които само биологията не може да отговори“

„Не можем лесно да изследваме гръбначния мозък на живо животно. Но ние можем да моделираме такъв в робота”, добавя съавторът на изследването Александър Бадри-Спрьовиц.

„Ние знаем, че тези CPG съществуват в много животни. Знаем, че рефлексите са вградени; но как можем да комбинираме и двете, така че животните да научат движения с рефлекси и CPG? Това е фундаментално изследване в пресечната точка между роботиката и биологията. Роботизираният модел ни дава отговори на въпроси, на които само биологията не може да отговори.”

Авторите казват, че техният робот е полезен за планетата, тъй като използва само пет вата мощност, за да ходи.

Констатациите са публикувани в списанието Природен машинен интелект.

Авторът на South West News Service Гуин Райт допринесе за този доклад.

(function (d, s, id) {
var js, fjs = d.getElementsByTagName(s)[0];
if (d.getElementById(id))
return;
js = d.createElement(s);
js.id = id;
js.src = “//connect.facebook.net/en_US/sdk.js#xfbml=1&version=v2.0”;
fjs.parentNode.insertBefore(js, fjs);
}(document, ‘script’, ‘facebook-jssdk’));
!function(f,b,e,v,n,t,s){if(f.fbq)return;n=f.fbq=function(){n.callMethod?
n.callMethod.apply(n,arguments):n.queue.push(arguments)};if(!f._fbq)f._fbq=n;
n.push=n;n.loaded=!0;n.version=’2.0′;n.queue=[];t=b.createElement(e);t.async=!0;
t.src=v;s=b.getElementsByTagName(e)[0];s.parentNode.insertBefore(t,s)}(window,
document,’script’,’https://connect.facebook.net/en_US/fbevents.js’);