Quantumrun

VAIZDO KREDITAS:

iStock

Dirbtinės nervų sistemos: ar pagaliau robotai gali jaustis?

Dirbtinės nervų sistemos galiausiai gali suteikti protezuotoms ir robotinėms galūnėms lytėjimo pojūtį.

Autorius:
autoriaus vardas
Quantumrun Foresight
Lapkritis 24, 2023

Įžvalgos santrauka

Dirbtinės nervų sistemos, semdamosi įkvėpimo iš žmogaus biologijos, keičia robotų ir jutimo pasaulio sąveiką. Pradedant esminiu 2018 m. tyrimu, kurio metu jutimo nervų grandinė galėjo atpažinti Brailio raštą, iki Singapūro universiteto 2019 m. sukurtos dirbtinės odos, pranokstančios žmogaus lytėjimo grįžtamąjį ryšį, šios sistemos sparčiai tobulėja. 2021 m. Pietų Korėjos tyrimai taip pat parodė į šviesą reaguojančią sistemą, kuri valdo robotų judėjimą. Šios technologijos žada patobulintus protezavimo pojūčius, į žmones panašius robotus, patobulintą reabilitaciją esant neurologiniams sutrikimams, lytėjimo robotų mokymą ir netgi sustiprintus žmogaus refleksus, galinčius sukelti perversmą medicinos, kariuomenės ir kosmoso tyrinėjimų srityse.

Dirbtinės nervų sistemos kontekstas

Vienas iš pirmųjų dirbtinių nervų sistemų tyrimų buvo atliktas 2018 m., kai Stanfordo universiteto ir Seulo nacionalinio universiteto mokslininkai sugebėjo sukurti nervų sistemą, galinčią atpažinti Brailio abėcėlę. Šį žygdarbį įgalino jutimo nervų grandinė, kurią galima įdėti į odą primenantį protezavimo įtaisų ir minkštos robotikos dangą. Ši grandinė turėjo tris komponentus, iš kurių pirmasis buvo jutiklinis jutiklis, galintis aptikti mažus slėgio taškus. Antrasis komponentas buvo lankstus elektroninis neuronas, kuris gavo signalus iš jutiklinio jutiklio. Pirmojo ir antrojo komponentų derinys paskatino dirbtinį sinapsinį tranzistorių, imituojantį žmogaus sinapses (nervinius signalus tarp dviejų informaciją perduodančių neuronų). Tyrėjai išbandė savo nervų grandinę, prijungdami ją prie tarakono kojos ir jutikliui pritaikydami skirtingus slėgio lygius. Koja trūkčiojo pagal daromą spaudimą.

Vienas iš pagrindinių dirbtinių nervų sistemų privalumų yra tai, kad jos gali imituoti žmonių reakciją į išorinius dirgiklius. Šios galimybės tradiciniai kompiuteriai negali padaryti. Pavyzdžiui, tradiciniai kompiuteriai negali pakankamai greitai reaguoti į besikeičiančią aplinką – tai būtina atliekant tokias užduotis kaip galūnių protezavimas ir robotika. Tačiau dirbtinės nervų sistemos gali tai padaryti naudodamos techniką, vadinamą "spikingu". Spikingas yra informacijos perdavimo būdas, pagrįstas tuo, kaip tikrieji neuronai bendrauja vienas su kitu smegenyse. Tai leidžia daug greičiau perduoti duomenis nei tradiciniai metodai, pavyzdžiui, skaitmeniniai signalai. Dėl šio pranašumo dirbtinės nervų sistemos puikiai tinka užduotims, kurioms reikia greitos reakcijos, pavyzdžiui, manipuliuoti robotais. Jie taip pat gali būti naudojami darbams, kuriems reikia patirties, pavyzdžiui, veido atpažinimo ar naršymo sudėtingoje aplinkoje.

Trikdantis poveikis

2019 metais Singapūro universitetas sugebėjo sukurti vieną pažangiausių dirbtinių nervų sistemų, galinčių suteikti robotams lytėjimo pojūtį, net geresnį nei žmogaus oda. Šis įrenginys, vadinamas asinchroniniu koduotu elektroniniu apvalkalu (ACES), apdorojo atskirus jutiklio pikselius, kad greitai perduotų „jausmų duomenis“. Ankstesni dirbtinės odos modeliai šiuos pikselius apdorojo nuosekliai, o tai sukėlė atsilikimą. Remiantis komandos atliktais eksperimentais, ACES yra net geresnis už žmogaus odą, kai kalbama apie lytėjimo grįžtamąjį ryšį. Prietaisas gali aptikti slėgį daugiau nei 1,000 kartų greičiau nei žmogaus jutiminė nervų sistema.

Tuo tarpu 2021 metais trijų Pietų Korėjos universitetų mokslininkai sukūrė dirbtinę nervų sistemą, galinčią reaguoti į šviesą ir atlikti pagrindines užduotis. Tyrimą sudarė fotodiodas, paverčiantis šviesą elektriniu signalu, robotinė ranka, neuronų grandinė ir tranzistorius, veikiantis kaip sinapsė. Kiekvieną kartą, kai įjungiama šviesa, fotodiodas ją paverčia signalais, kurie sklinda per mechaninį tranzistorių. Tada signalus apdoroja neuronų grandinė, kuri įsako roboto rankai sugauti rutulį, kuris užprogramuotas numesti, kai tik įsijungia šviesa. Tyrėjai tikisi sukurti technologiją taip, kad roboto ranka galų gale galėtų sugauti kamuolį vos jam nukritus. Pagrindinis šio tyrimo tikslas – išmokyti žmones, turinčius neurologinių sutrikimų, atgauti savo galūnių kontrolę, kurių jie nebegali valdyti taip greitai, kaip anksčiau.

Dirbtinės nervų sistemos pasekmės

Platesnės dirbtinės nervų sistemos pasekmės gali būti:

Sukurti humanoidiniai robotai su į žmogų panašia oda, galintys reaguoti į dirgiklius taip pat greitai, kaip ir žmonės.
Pacientai, patyrę insultą ir su paralyžiumi susijusių būklių, gali atgauti lytėjimo jausmą per jutimo grandines, įterptas į jų nervų sistemą.
Robotų mokymas tampa labiau apčiuopiamas, o nuotoliniai operatoriai gali pajusti, ką robotai liečia. Ši funkcija gali būti naudinga tyrinėjant kosmosą.
Prisilietimo atpažinimo pažanga, kai mašinos gali atpažinti objektus vienu metu juos matydamos ir liesdamos.
Žmonės, turintys padidintą arba sustiprintą nervų sistemą su greitesniais refleksais. Ši plėtra gali būti naudinga sportininkams ir kariams.