Des scientifiques développent des “ mini-cerveaux ” pour aider les robots à reconnaître la douleur et à s’auto-réparer –

Le système dispose de nœuds de capteurs activés par l’IA pour traiter et répondre à la «douleur» découlant de la pression exercée par une force physique. Le système permet également au robot de détecter et de réparer ses propres dommages lorsqu’ils sont légèrement «blessés», sans intervention humaine.

Actuellement, les robots utilisent un réseau de capteurs pour générer des informations sur leur environnement immédiat. Par exemple, un robot de sauvetage en cas de catastrophe utilise des capteurs de caméra et de microphone pour localiser un survivant sous les débris, puis tire la personne avec l’aide de capteurs tactiles sur ses bras. Un robot d’usine travaillant sur une chaîne d’assemblage utilise la vision pour guider son bras vers le bon endroit et des capteurs tactiles pour déterminer si l’objet glisse lorsqu’il est ramassé.

Les capteurs d’aujourd’hui ne traitent généralement pas les informations, mais les envoient à une seule unité de traitement centrale, grande et puissante, où l’apprentissage se produit. En conséquence, les robots existants sont généralement fortement câblés, ce qui retarde les temps de réponse. Ils sont également susceptibles de subir des dommages qui nécessiteront un entretien et des réparations, ce qui peut être long et coûteux.

La nouvelle approche NTU intègre l’IA dans le réseau de nœuds de capteurs, connectés à plusieurs petites unités de traitement moins puissantes, qui agissent comme des “ mini-cerveaux ” répartis sur la peau du robot. Cela signifie que l’apprentissage se fait localement et que les exigences de câblage et le temps de réponse du robot sont réduits de cinq à dix fois par rapport aux robots conventionnels, selon les scientifiques.

La combinaison du système avec un type de matériau de gel ionique auto-cicatrisant signifie que les robots, lorsqu’ils sont endommagés, peuvent récupérer leurs fonctions mécaniques sans intervention humaine.

La recherche révolutionnaire des scientifiques de la NTU a été publiée dans la revue scientifique à comité de lecture Communications de la nature en août.

Co-auteur principal de l’étude, le professeur agrégé Arindam Basu de la School of Electrical & Electronic Engineering a déclaré: “Pour que les robots travaillent un jour avec les humains, une préoccupation est de savoir comment garantir qu’ils interagiront en toute sécurité avec nous. Pour cette raison, des scientifiques du monde entier ont trouvé des moyens de sensibiliser les robots, par exemple en étant capables de «ressentir» la douleur, d’y réagir et de résister à des conditions de fonctionnement difficiles. Cependant, la complexité de l’assemblage de la multitude de capteurs nécessaire et la fragilité qui en résulte d’un tel système est un obstacle majeur à une adoption généralisée. “

Assoc Prof Basu, qui est un expert en informatique neuromorphique, a ajouté: «Nos travaux ont démontré la faisabilité d’un système robotique capable de traiter efficacement les informations avec un minimum de câblage et de circuits. En réduisant le nombre de composants électroniques requis, notre système devrait devenir abordable. et évolutive. Cela contribuera à accélérer l’adoption d’une nouvelle génération de robots sur le marché. “

Le système robuste permet au robot “ blessé ” de s’auto-réparer

Pour apprendre au robot à reconnaître la douleur et à apprendre des stimuli nuisibles, l’équipe de recherche a conçu des memtransistors, qui sont des dispositifs électroniques “ semblables au cerveau ” capables de traiter la mémoire et l’information, en tant que récepteurs et synapses artificiels de la douleur.

Grâce à des expériences en laboratoire, l’équipe de recherche a démontré comment le robot pouvait apprendre à réagir en temps réel aux blessures. Ils ont également montré que le robot continuait à répondre à la pression même après un dommage, prouvant la robustesse du système.

Lorsqu’il est «blessé» par une coupure d’un objet pointu, le robot perd rapidement sa fonction mécanique. Mais les molécules du gel ionique auto-cicatrisant commencent à interagir, amenant le robot à «assembler» sa «plaie» et à restaurer sa fonction tout en maintenant une grande réactivité.

Le premier auteur de l’étude, Rohit Abraham John, qui est également chercheur à la School of Materials Science & Engineering de NTU, a déclaré: «Les propriétés d’auto-guérison de ces nouveaux dispositifs aident le système robotique à se recoudre à plusieurs reprises lorsque ‘ blessé »par une coupure ou une égratignure, même à température ambiante. Cela imite le fonctionnement de notre système biologique, tout comme la peau humaine guérit d’elle-même après une coupure.

«Lors de nos tests, notre robot peut« survivre »et répondre à des dommages mécaniques non intentionnels résultant de blessures mineures telles que des égratignures et des bosses, tout en continuant à fonctionner efficacement. Si un tel système était utilisé avec des robots dans des conditions réelles, il pourrait contribuer à économies de maintenance. “

Le professeur agrégé Nripan Mathews, co-auteur principal et de la School of Materials Science & Engineering de NTU, a déclaré: «Les robots conventionnels exécutent des tâches de manière structurée et programmable, mais les nôtres peuvent percevoir leur environnement, apprendre et adapter leur comportement en conséquence. La plupart des chercheurs se concentrent sur la fabrication de capteurs de plus en plus sensibles, mais ne se concentrent pas sur la façon dont ils peuvent prendre des décisions efficacement. Ces recherches sont nécessaires pour que la prochaine génération de robots interagisse efficacement avec les humains.

«Dans ce travail, notre équipe a adopté une approche qui sort des sentiers battus, en appliquant de nouveaux matériels d’apprentissage, dispositifs et méthodes de fabrication pour les robots afin d’imiter les fonctions neuro-biologiques humaines. Bien qu’encore au stade de prototype, nos résultats ont établi des cadres importants pour le domaine, indiquant la voie à suivre aux chercheurs pour relever ces défis. “

S’appuyant sur leurs travaux antérieurs sur l’électronique neuromorphique, tels que l’utilisation de dispositifs activés par la lumière pour reconnaître des objets, l’équipe de recherche NTU cherche maintenant à collaborer avec des partenaires industriels et des laboratoires de recherche gouvernementaux pour améliorer leur système pour une application à plus grande échelle.