Voor een pasgeboren giraf of gnoe, geboren worden kan een gevaarlijke kennismaking met de wereld zijn - roofdieren wachten op een kans om een ​​maaltijd te maken van het zwakste lid van de kudde. Dit is de reden waarom veel soorten manieren hebben ontwikkeld waarop hun juvenielen binnen enkele minuten na de geboorte hun positie kunnen vinden.

Het is een verbazingwekkende evolutionaire prestatie die biologen en robotici lange tijd heeft geïnspireerd - en nu gelooft een team van USC-onderzoekers van de USC Viterbi School of Engineering dat ze de eersten zijn geworden die een AI-gestuurde robot ledemaat hebben gemaakt die wordt aangedreven door dierachtige pezen die zelfs worden gestruikeld en dan herstellen binnen de tijd van de volgende voetstap, een taak waarvoor de robot nooit expliciet is geprogrammeerd.

Francisco J. Valero-Cuevas, een professor in biomedische technologie een professor in biokinesiologie en fysiotherapie aan het USC in een project met doctoraalstudent Ali Marjaninejad van de USC Viterbi School of Engineering en twee andere doctoraatsstudenten - Dario Urbina-Melendez en Brian Cohn, hebben een bio-geïnspireerd algoritme ontwikkeld dat vanzelf een nieuwe looptaak ​​kan leren na slechts 5 minuten ongestructureerd spelen, en vervolgens aan te passen aan andere taken zonder extra programmering.

hun artikel, beschreven in het omslagartikel van maart van Natuur Machine Intelligentie , opent spannende mogelijkheden voor het begrijpen van menselijke bewegingen en handicaps, het creëren van responsieve protheses, en robots die kunnen interageren met complexe en veranderende omgevingen zoals verkenning van de ruimte en zoeken en redden.

"Vandaag de dag, het kost het equivalent van maanden of jaren training voordat een robot klaar is om met de wereld om te gaan, maar we willen het snelle leren en de aanpassingen in de natuur bereiken, " zei senior auteur Valero-Cuevas, die ook aanstellingen heeft in de informatica, elektrotechniek en computertechniek, mechanische en ruimtevaarttechniek en neurowetenschappen aan het USC.

Marjaninejad, een promovendus bij de afdeling Biomedical Engineering van het USC, en de hoofdauteur van de krant, zei dat deze doorbraak verwant is aan het natuurlijke leren dat bij baby's plaatsvindt. Marjaninejad legt uit, de robot mocht eerst zijn omgeving begrijpen in een proces van vrij spel (of wat bekend staat als 'motorgebrabbel').

"Deze willekeurige bewegingen van het been stellen de robot in staat om een ​​interne kaart van zijn ledemaat en zijn interacties met de omgeving te bouwen, ' zei Marjaninejad.

De auteurs van het artikel zeggen dat, in tegenstelling tot het meeste huidige werk, hun robots leren door te doen, en zonder voorafgaande of parallelle computersimulaties om het leren te begeleiden.

Marjaninejad voegde hieraan toe dat dit vooral belangrijk is omdat programmeurs meerdere scenario's kunnen voorspellen en coderen, maar niet voor elk mogelijk scenario - dus voorgeprogrammeerde robots zijn onvermijdelijk vatbaar voor storingen.

"Echter, als je deze [nieuwe] robots laat leren van relevante ervaring, dan zullen ze uiteindelijk een oplossing vinden die, eenmaal gevonden, zal worden gebruikt en waar nodig aangepast. De oplossing is misschien niet perfect, maar zal worden aangenomen als het goed genoeg is voor de situatie. Niet ieder van ons heeft behoefte of wil – of kan de tijd en moeite besteden – om een ​​Olympische medaille te winnen, ' zegt Marjaninejad.

Door dit proces van het ontdekken van hun lichaam en omgeving, de robotledematen die zijn ontworpen in het laboratorium van Valero Cuevas bij het USC, gebruiken hun unieke ervaring om het looppatroon te ontwikkelen dat goed genoeg voor hen werkt, robots produceren met gepersonaliseerde bewegingen. "Je kunt iemand herkennen die door de gang komt omdat ze een bepaalde voetstap hebben, toch?" Vraagt ​​Valero-Cuevas. "Onze robot gebruikt zijn beperkte ervaring om een ​​oplossing te vinden voor een probleem dat dan zijn persoonlijke gewoonte wordt, of 'persoonlijkheid' - We krijgen de sierlijke wandelaar, de luie wandelaar, de kampioen... noem maar op."

De potentiële toepassingen voor de technologie zijn talrijk, vooral op het gebied van ondersteunende technologie, waar robotachtige ledematen en exoskeletten die intuïtief zijn en reageren op de persoonlijke behoeften van een gebruiker, van onschatbare waarde zouden zijn voor degenen die het gebruik van hun ledematen zijn kwijtgeraakt. "Exoskeletten of hulpmiddelen zullen uw bewegingen op natuurlijke wijze moeten interpreteren om tegemoet te komen aan wat u nodig heeft, ' zei Valero Cuevas.

"Omdat onze robots gewoontes kunnen aanleren, ze kunnen je gewoonten leren, en boots uw bewegingsstijl na voor de taken die u in het dagelijks leven nodig hebt, zelfs als u een nieuwe taak leert, of sterker of zwakker worden."

Volgens de auteurs is het onderzoek zal ook sterke toepassingen hebben op het gebied van ruimteverkenning en reddingsmissies, robots toestaan ​​die doen wat moet worden gedaan zonder te worden begeleid of onder toezicht te staan ​​terwijl ze zich op een nieuwe planeet wagen, of onzeker en gevaarlijk terrein in de nasleep van natuurrampen. Deze robots zouden zich kunnen aanpassen aan lage of hoge zwaartekracht, losse stenen op een dag en modder nadat het heeft geregend, bijvoorbeeld.

De twee extra auteurs van het artikel, promovendi Brian Cohn en Dario Urbina-Melendez wogen op het onderzoek:

"Het vermogen van een soort om te leren en hun bewegingen aan te passen naarmate hun lichaam en omgeving veranderen, is vanaf het begin een krachtige motor van evolutie geweest, " zei Cohn, een promovendus in de informatica aan de USC Viterbi School of Engineering. "Ons werk is een stap om robots in staat te stellen te leren en zich aan te passen van elke ervaring, net zoals dieren dat doen."

"Ik stel me spiergedreven robots voor, in staat te beheersen wat een dier maanden nodig heeft om te leren, in slechts een paar minuten, " zei Urbina-Melendez, een promovendus in biomedische technologie die gelooft in het vermogen van robotica om gedurfde inspiratie uit het leven te halen. "Ons werk combineert techniek, AI, anatomie en neurowetenschappen is een sterke aanwijzing dat dit mogelijk is."