Ver a través de una nueva lente permite la navegación como el cerebro en el robot

Los investigadores de Kut Robotics han desarrollado un nuevo sistema de navegación de robots que imita los procesos nerviosos del cerebro humano y utiliza menos del 10% de la energía requerida por los sistemas tradicionales.

En un estudio publicado en la revista Robótica de la cienciaLos investigadores ampliaron un nuevo sistema, que llaman codificación local de lentes con sistemas neuromórficos. El título del documento es "Sistema Neuromórfico Compacto para la localización de robots en el dispositivo".

La lente utiliza la computación inducida por el cerebro para establecer un nuevo punto de referencia de baja energía para el reconocimiento de ubicación robótica.

El primer escritor neurocientista Dr. Profesor Michael Milford y Dr. por Adam Hines. Con Tobias Fisher, que se hizo con el lindo Center of Robotics y Kut School of Electrical Engineering and Robotics

"Para ejecutar estos sistemas neuromórficos, hemos diseñado algoritmos especiales que aprenden más como humanos, procesan información en forma de picos eléctricos, similares a los signos utilizados por las neuronas reales", dijo el Dr. Hines.

"La falta de energía es un gran desafío en la robótica del mundo real, especialmente en áreas como la búsqueda y el rescate, la exploración espacial y la navegación submarina.

"Al usar la computación neuromórfica, nuestro sistema reduce los requisitos de energía de la localización visual en un 99%, lo que permite que los robots funcionen durante mucho tiempo y cubren la mayor distancia en suministro de energía limitado.

"Sabemos que los sistemas neuromórficos pueden ser más eficientes, pero a menudo son muy complejos y difíciles de usar en el mundo real: hemos desarrollado un nuevo sistema que creemos que creen que se usan con robots".

En el estudio, los investigadores desarrollaron lentes, un sistema que era capaz de reconocer lugares con un viaje de 8 km, pero que usaban solo 180 kb de almacenamiento, 300 veces menos que otros sistemas.

La lente conecta una red de nervios de punta de cerebro con una cámara especial que solo se mueve en un pequeño robot y reacciona a un chip de baja potencia.

"Este sistema indica cómo la computación neuromórfica puede obtener una ubicación en tiempo real y eficiente en la energía en los robots, abriendo nuevas posibilidades para la tecnología de navegación de baja potencia", dijo el Dr. Hines.

"El consumo de baja energía puede permitir que los robots se encuentren durante mucho tiempo.

"Nuestro sistema permite que el robot sea local mediante el uso de información visual, de una manera que sea tanto aguda como eficiente en energía".

El Dr. Fisher, Fellow de ARC Decra, declaró que la principal innovación en el sistema de lentes era un nuevo algoritmo que explotó dos tipos de hardware bioinspirado prometedor: detección, a través de un tipo especial de cámara conocida como "cámara de eventos" y computación, a través de un chip neuromórfico.

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Dr. "En lugar de capturar una imagen completa de la escena en cada cuadro de cada cuadro, una cámara de evento cambia continuamente y agita cada microcecand", dijo Fisher.

"La cámara detecta cambios en el brillo en cada píxel, lo que repite de cerca la información visual de nuestros ojos y el proceso del cerebro.

"Saber dónde se encuentra, también conocido como reconocimiento de espacio visible, es esencial tanto para los humanos como para los robots.

"Si bien las personas usan fácilmente señales visuales, esta es una tarea desafiante para las máquinas".

El profesor Michael Milford, director del lindo Centro de Robótica, dijo que el estudio fue un representante de un tema importante de investigación realizado por los investigadores del Centro.

El profesor Milford dijo: "La robótica y la tecnología impresionantes significan la investigación innovadora para ambos, pero para garantizar que todo el trabajo de traducción también sea hacer todo el trabajo de traducción que este fin cumple con las expectativas y requisitos del usuario".

"No puedes hacer uno u otro.

"Este estudio es un gran ejemplo de trabajar hacia sistemas robóticos de eficiencia energética que proporcionan a los usuarios finales el rendimiento y la resistencia requeridos para que esos robots sean útiles en sus dominios de aplicación".