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    磁性微游动机器人被赋予

    来源:www.dfsbp.com    发布于:2019-4-21 9:10:32    点击量:

    2019/04/22 08/23/59  【丹佛斯变频器 www.dfsbp.com】

      首先,来看看这个机器人集群是如何进行协作的,群体智商有没有高一点呢?

      为了解决多机器人的协作难题,科研人员从自然界中找到了灵感。图片为《超能陆战队》中的微型机器人

      文|脑极体

      还记得电影《超能陆战队》里面大反派的秘密武器——微型机器人吗?

      数十万个微型机器人组成的黑色站队,能够在人类的控制下随意排列组合, 一会儿排成一个人字,一会儿排成一个一字……等等,走错片场了……是可以任意变幻成桥梁、快速移动的阶梯、有冲击力的风暴等等,不受障碍物影响地去完成各种任务。

      前不久哈工大的一篇论文就成功登陆了《科学》杂志子刊《科学·机器人学》(SCIENCE ROBOTICS),研究人员将电影中可怖的“黑色风暴”,变成了有望辅助癌症用药的“蚁群”机器人。再在此基础上一步步叠加更多复杂的功能,并不断重复,比如通过作用力实现集群活动和形态转换,最终实现整个人工智能的突破。

      但是,这类技术方案的弊端也日益暴露出来。KILOBOT是通过红外传感器来实现主控台和机器人之间的沟通,一旦两个机器人间距超过10厘米,它们就没办法交流了,自然也就无法将命令有效地传导并执行。比如训练周期长,投入成本过高,可供采集的样本少,机电系统的不稳定性,算法性能参差不齐,实验室成果和实际应用差距太大等等。

      具体怎么回事,咱们赶紧往下看。

      来自哈工大的科研团队发明了一种呈花生状的磁性机器人。每走一步,它都要更新头脑中的环境轮廓图,而作为头脑的中央电脑则被一条长长的电缆连在机器人身上。它们的命运会和前伟肯变频器辈们有所不同吗?

      目前看来,是有可能的。

      由大量这种机器人组成的群体可在旋转磁场的调控下变为长链,以液体、涡旋、带状的形态运动,并且能够实现快速而可逆的形态转换。实验最多观察了50个左右机器人,数量越大,操作难度就指数级上升了;

      二是运动能力。而如果采用远程控制,那么位于火星的“漫步者”需要等上几分钟才能接到地球发出的指令。

      事实上,在许多顶尖的机器人实验室中,微型机器人正在越来越多地引起重视。

      总而言之,在机器人智能这件事上,我们看到过很多种技术思路和解决方案。当时,很多人认为协调数千甚至数万个这样的机器人,可以完成很多不可思议的挑战,比如农作物授粉、穿过瓦砾搜救等等。

      与他持同样观点的还有科学作家凯文凯利,他曾在《失控》一书中预测到,将来机器人将按照“无中心分布式系统”模式来运行,大量“愚蠢”的个体在分工的情况下完成高难度的行为。

      另外,在旋转磁场的调控下,“蚁群”磁性微游动机器人的环境适应能力也更强。这个机器人被设计的十分笨重,重达2吨。

      听起来很美好,但在微型机器人这件事上,其实人类并没有少走弯路。

      “蚁群”的排兵布阵是以动态自组织的形式完成的,可以重新配置成多种模式,比如以长链形式穿越狭长通道等等,这种随环境或任务快速响应的同步运动方式,使它可以完成大负载可控输送与大面积清理等任务需求。

      由于体型足够小足够灵活,这种机器人可以搭载药物直达毛细血管末端、视网膜等其他手段难以直接治疗的部位,为疾病的早期诊断与治疗提供辅助。

      某种程度上,这有点像人类智力的实现方式。

      可编程、可变型、可承重,这就为微型机器人群的任务前景带来了很大的想象空间。

      先让单个机器人完成简单的动作,比如移动与重组。

      对于普通人来说也有价值。

      基于上述特征, “蚁群”磁性微游动机器人的价值也就得以清晰而聚焦地呈现出来,那就是生物医疗。它迈出一小步时,微型磁力机器人可能已经跑了一个来回了。

      还能够模拟自然界的蚁群(涡旋模态)和鲱鱼捕食阵列(横带模态),分别完成大负载可控输送与大面积同步集群清理操作。

      去掉大脑?机器“智能”或许和我们想的不一样

      没有电路,没有算法,成本低廉,“丹佛斯蚁群”磁性微游动机器人被赋予“智商”的方式和我们以往对机器智能的理解完全不同。

      威力如此强大的机器人集群,除了电影里打打杀杀的场景之外,是不是也能做点好事呢?

      往常我们总是将目光放在MIT、DEEPMIND、伯克利、波士顿等海外知名研究机构身上,其实中国科研团队在机器人领域也有不少令人惊喜的收获。KILOBOT是通过震动式马达让机器人抬起“腿”从而完成移动的。

      过去业界总是倾向于将机器人设计成大白那样和人类高度相似的产品,却忽略了称得上是“低能”的微小机器人,通过协作其实丝毫不亚于大型智能机器人。

      过气网红:微型机器人的坎坷之路

      微型机器人走红的时间,可比这项研究还要早很多。

      这样做的好处是,不受距离和外部设备的影响,机器人群体就能以一个整体的形态完成持续的沟通与高效的协作。

      中国团队研发的微型机器人,有望辅助治疗癌症?

      就在上个月,一篇题为《可重构磁性微机器人群:多模态转换、定向移动与集群作业》(RECONFIGURABLE MAGNETIC MICROROBOT SWARM: MULTIMODE TRANSFORMATION, LOCOMOTION, AND MANIPULATION)的科研论文引起了我们的注意。

      简单的构造,并不复杂的技术,使得KILOBOT虽然因为价格便宜而很容易被大批量制造出来,但却是一个早产的“低能儿”,也让人们对于微型机器人集群的期待陷入了冰冻状态。

      通过编程,由这种磁性微机器人组成的链条能够在任何方向进行转向,表现出了非常出色的机动性与稳定性。

      向自然致敬:“蚁群”机器人是如何协同工作的?

      将目光拉回到本文的主角——“蚁群”磁性微游动机器人。

      因此,“蚁群”磁性微游动机器人给我们带来的,比可行性与商业价值更重要的,是其背后所隐藏的技术思路——运用成本低廉的小机器集群,而不是高级电脑或成本高昂的机器人来解决问题。其产品很难控制,需要通过周身的传感器和控制软件来防止机器人意外伤害到靠近的人类。

      将来随着技术的加强,还可能直达病灶部位,识别并攻击病变细胞,协助癌症治疗。这种电流交互模式的结果是,排成一个字母或星星之类的形状,都需要耗时12小时,很难再承担什么复杂任务;

      三是应用场景。

      目前我们所看到的“蚁群”磁性微机器人还只是一个医疗领域的创新突破,将来或许正如凯文凯利所预测的那样,“蚁群”磁性微游动机器人这种“去中心化、无领导的、点对点的、网络特征的(大规模)合作”,才是“极具能量的完成任务方式”。

      技术和应用上的重重壁垒,让越来越多的专家开始思考另一种“零智商”的智能实现方式。因此只局限于工厂车间等特定区域,很难全面打开市场,只能在商业上迎来失败。因此,科研人员没有采用传感器等外接设备,而是让这些机器人通过非常小的作用力交流,形成一个动态系统,就像蚁群用触觉或气味交流一样。即机器人不必知道自己身处何方,只要像蚂蚁一样保持工作就行了。

      另外,实现成本和商业化落地也成了大型智能机器人的“要命”考验。

      就在去年,作为协作机器人(COBOT)的鼻祖,RETHINK ROBOTICS宣布倒闭。从设计结构上可以看出,KILOBOT只能在平面上进行移动,它们自动变换形状也是以平面形式来完成的,连坎坷的道路都无法搞定,更别提以三维的模式构建出其他物体了,这无疑大大缩减了它们应用上的可能性。它们长3微米,直径2微米,只有头发丝直径的约四十分之一。

      但这个被寄予厚望的作品为何没能普及开来呢?核心问题可能有这么几个方面:

      一是沟通方式。哪个才是通向人工智能的正确路径目前还不得而知,但随着一个个“蚁群”这样颠覆式成果的出现,一首机器与智慧之间的命运进行曲终将被奏响。

      2014年,哈佛大学的计算机科学家和工程师就已经研发出了一种像虫子一样的微型机器人,名叫KILOBOTS,几十个机器人凑在一起,在实验室里实现了觅食、编队控制和蜂拥而上等一系列集群行为。

      。比如卡耐基梅隆大学的野地机器人学中心最近就在改变研究方向。很容易就能发现,分工协作的蚁群可构建复杂而精巧的蚁巢、搬运超重猎物,布阵捕食的鲱鱼群可轻松捕获非常警觉的桡足类动物等等。

      研究者发现,这样的大家伙是永远不可能离开地球的,因为根本不存在那么长的电缆。

      它的发明者科学家RADHIKA NAGPAL还借此成为英国《自然》杂志评选的2014年度十人。

      这种集群型机器人链条的特点是,能够在狭长的窄道中穿行,高效穿越狭长的模拟毛细血管。

      这些生物从个体来看都毫不起眼,但组织在一起却完成了许多难以想象的复杂问题。

      比如RETHINK ROBOTICS的联合创始人、前麻省理工学院计算科学和人工智能实验室主管罗德尼·布鲁克斯RODNEY BROOKS,作为机器人专家,他为机器人找到了新的方向——“去掉大脑”。

      他们曾经花费10年时间制造出一台名为“漫步者”的机器人,以实现远地行星考察。

      大脑并不是以一个整体来完成思考的,而是通过许许多多微渺而无意识的神经环路构成的神经网络来实现所变频器维修有的智力活动。

      首先是深度学习等方法在机器人硬件上落地的局限性。

      另外,它们还能探测光源的强度,而光的强度又与预先计算好的时间相对应,这个时间告诉机器人,何时展开和收缩,最终,通过脉动运动让整个装置移向光源。

      比如波士顿动力的机器人,要完成复杂的动作,必须对应不同的算法,比如跑步、蹲、跳跃等,各种软法软件结合BOT轴等硬件,才能完成具有高度自由度的运作。这种微游动机器人几乎不需要考虑续航、操控、劫持风险等问题,可以安全地留存在人体内部,实现健康状况的在体监控

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