研究者は、ロボットの作業を高速化するカスタマイズされた機器を開発する自動化された方法を開発しました。 と呼ばれる制度 ロボット形態の計算、ロボットの物理構造を考慮して、最適化されたハードウェア アーキテクチャを提供します。
現代のロボットは素早く動くことができます。 「モーターは高速で強力です」と、マサチューセッツ工科大学の主任研究員であるサブリナ ニューマンは言います。 ただし、人とのやり取りなどの複雑な状況では、ロボットはしばしば遅くなります。 「ぶら下がりは、ロボットの頭の中で起こることです。 刺激を感知して反応を計算するには「大量の計算」が必要であり、反応時間が制限されると彼女は付け加えた。
ノイマンは、ロボットの「心」と体の間のこの不一致に対処する方法を見つけました。 ロボトモーフィック コンピューティングと呼ばれるこの方法では、ロボットの物理的設計と目的のアプリケーションを使用して、ロボットの応答時間を最小限に抑える専用のコンピューター チップを作成します。
Neuman によると、ロボットの作業には つの主要な段階があります。 つ目は、センサーやカメラを使用してデータを収集する知覚です。 つ目は反射と位置特定です。「見たものに基づいて、周囲の世界の地図を作成し、その地図上で位置を特定する必要があります」と Neumann は言います。 番目のステップは、行動の計画と制御、つまり行動計画の作成です。
これらの手順には、時間と膨大な計算能力が必要になる場合があります。 「ロボットが現場に配備され、人々の周りの動的な環境で安全に動作するためには、非常に迅速に考えて反応できる必要があります」と、研究の共著者であるブライアン プランチャーは述べています。
Neumann は、研究者がより優れたアルゴリズムを研究していると付け加えていますが、ソフトウェアの改善だけでは答えにはならないと彼女は信じています。 「ここで比較的新しいのは、より高度な機器も学習できるという考えです。」 これは、ハードウェア アクセラレーションを使用して、ロボットの頭脳を含む標準的なプロセッサ チップを超えることを意味します。 ハードウェア アクセラレーションとは、特殊なハードウェア ユニットを使用して、特定のコンピューティング タスクをより効率的に実行することです。
Plancher は、ロボトモーフィック コンピューティングの幅広いアプリケーションを見ています。 「理想的には、ロボットが安全で効果的な動作の組み合わせを迅速に計算できるように、最終的に各ロボット用の個別のモーション プランニング チップを製造することができます」と彼は言います。 「20 年以内に、すべてのロボットに特殊なコンピューター チップがいくつか搭載されていても、私は驚かないでしょう。これがその 19 つになる可能性があります。」 Neumann は、ロボモーフィック コンピューティングは、COVID- の患者の世話や重い物の操作など、さまざまな状況で人々のリスクを軽減できると付け加えています。
また読む：