Новый ИИ-управляемый инструмент дизайна оптимизирует производительность и функциональность

Подобно осьминогам, сжимающимся через крошечную морскую пещеру, роботы Metatruss могут адаптироваться к требовательной среде, изменяя свою форму. Эти могущественные транспортные роботы изготовлены из ферментов, состоящих из сотен лучей и суставов, которые вращаются и поворачивают, что обеспечивает удивительные объемные преобразования.

Но по мере того, как задачи становятся более сложными, так же как и роботДизайн. Добавление приступающих балок в ферму робота может помочь ему выполнить больше движений или задач, но также экспоненциально увеличивает сложность контроля. И хотя дизайнеры могут вручную группировать приводы в сетях управления для большей простоты, этот процесс является утомительным и трудоемким.

Теперь команда исследователей под руководством UC Berkeley разработала основу для AI для оптимизации и автоматизации проектирования сложных фермерских роботов. Как сообщается в журнале Природная связьЭтот подход позволяет дизайнерам создавать роботов с необычайными возможностями, максимизируя эффективность управления.

“Используя Генетический алгоритмНаш метод оптимизации может выяснить минимальное количество контрольных единиц, необходимых для выполнения желаемых задач, – сказал подкладка Яо, главного исследователя и доцента по машиностроению исследования.

Яо, директор лаборатории Morphing Matter в Калифорнийском университете в Беркли, сотрудничал по этой работе с исследователями из Университета Карнеги -Меллона и Технологического института Джорджии.

Используя свои новые рамки, исследователи разработали несколько прототипов, в том числе четвероновленный робот, шлем, изменяющий форму, ходячий робот, вдохновленный лобстером и привод, похожий на щупальца, а затем проверили их производительность.

https://www.youtube.com/watch?v=ymyqpkc-lsm

Их результаты показали, что роботы, сгенерированные AI, могут достичь сложной адаптации формы с минимальными контрольными единицами. Результаты также определили оптимальное количество сетей управления, прежде чем повышение производительности начнут уменьшаться.

«Мы черпали вдохновение в мышечной синергии в биологии, где сложность управляется через скоординированные группы, а не индивидуальный контроль. Делая то же самое, мы превратили комбинаторное пространство групп приводов в способ достижения масштабируемого объемного и трансформаций движения с лишь горсткой контрольной лаборатории», – сказал Цзянцхе Гу, ведущий автор исследования и бывший член материальной лаборатории Morphing.

“Кажется сладкое пятно Там, где вы найдете минимальное количество каналов, но все равно получите хорошую производительность, – сказал Яо. Он может в основном исследовать все пространство и выбрать разумное количество каналов ».

Яо и Гу сказали, что они были наиболее удивлены способностью алгоритма справляться с чрезвычайно сложными конструкциями и требованиями к функциональности.

«Когда мы говорим о роботах, самая простая задача, которую пытаются люди, – это локомоция – Get The Robot бежит как можно быстрее», – сказал Яо. «Мы начали там, но к концу мы были приятно удивлены, увидев, как алгоритм помог нам осознать наше видение изменяющего форму робота».

Структура в настоящее время основана на «виде человеческого сотрудничества», когда дизайнер обеспечивает начальный вклад в формы и поведение робота. В качестве следующего шага исследователи планируют включить генеративную структуру дизайна, включенную в большую языковую модель и другие технологии.

«Представьте, что вы хотите спроектировать шлем, который подходит вам», – сказал Яо. «Надежда состоит в том, что генеративная структура искусственного интеллекта сможет смотреть на вас, определить ваши размеры и ситуации, когда вы можете использовать шлем, а затем автоматически генерировать различные состояния формы и политики управления».

По словам Яо, проектирование с ИИ может привести к тому, что мы переосмыслим, как мы определяем робота и его роль в нашей повседневной жизни. Она предполагает, что эта структура когда -нибудь используется для создания нового поколения морфических роботов, с функциональностью, ограниченной только воображением дизайнера.

Она и ее команда уже думают о новых возможностях и фантастических инновациях, в том числе в больничных простынях, сделанных из сотен отделений фермы, которые могут автоматически превращаться, переворачивать пациента и даже массировать свое тело, сжимая его.

«Проектирование этих роботов с помощью ИИ, мы можем иметь так много степени свободы, с таким большим количеством отдельных ферм и гораздо большей управляемостью с точки зрения формы, которые роботы могут переходить между ними», – сказал Яо.

«Таким образом, повседневные предметы, такие как носимые, простыни, стулья – все эти вещи – вскоре могут получить возможность превратиться в робот и функционировать».