Содержание журнала Достижения науки, техники и культуры
Робот, самообучающийся ходьбе методом проб и ошибок
Ученые создали шестиногого шагающего робота, способного самостоятельно, методом проб и ошибок, подбирать подходящий способ ходьбы в зависимости от рельефа, по которому ему приходится ходить, сообщается в статье исследователей, опубликованной в Nature Physics.
До сих пор подобные роботы имитировали работу нервной системы человека и животных, у которых подобными рутинными движениями, совершаемыми неосознанно, управляют специфические нервные узлы, называющиеся центральными генераторами упорядоченной активности. При этом, для каждого типа активности (типа поступи) инженерам приходилось создавать отдельный генератор, а потому, сталкиваясь с незапрограммированной местностью, такой робот не мог подобрать правильный режим ходьбы.
Команда Марка Тимме (Marc Timme) из Института динамики и самоорганизации имени Макса Планка в Германии сумела впервые применить совершенно иной способ программирования активности робота, когда используется только один генератор для всех типов ландшафтов. Этот генератор заставляет робота выполнять совершенно хаотические движения, которые затем контролируются несколькими датчиками, определяющими, насколько удачным было то или иное движение.
При этом, сталкиваясь с новой ранее неизвестной территорией такая комбинация генератора случайных движений и набора датчиков начинает подбирать наиболее энергетически выгодный способ передвижения робота, после чего этот режим ходьбы запоминается. В следующий раз при встрече с этим типом ландшафта робот просто воспроизводит уже самостоятельно выработанные и заученные движения.
В своих экспериментах ученые продемонстрировали, как их робот обучается подъему вверх по склону. Как только шагающий по ровной поверхности робот добирается до склона, датчики дают сигнал генератору движений, что энергия, затрачиваемая на дальнейшее передвижение, становится слишком большой. После этого генератор начинает случайным образом генерировать новые типы движений конечностей робота до тех пор, пока подходящая комбинация не будет найдена.
Сталкиваясь с наклонной поверхностью повторно, этот робот автоматически переключается на уже выработанную в прошлом поступь. В дальнейшем ученые намерены научить этого робота планировать свои передвижения заранее.
Принцип хаотичного движения также помогает ему успешно выбираться из ловушек, сообщает .
Этот принцип организации адаптивного поведения - уже выше. чем у насекомых, - начинает использоваться самое главное - система значимости: "...движения, которые затем контролируются несколькими датчиками, определяющими, насколько удачным было то или иное движение.". И возникает прообраз эмоциональных контекстов: "В следующий раз при встрече с этим типом ландшафта...".
Но вот организация метода творческого поиска - пока ниже, чем у насекомых, т.к. у них она - намного более совершенна, чем просто "совершенно хаотические движения". Творческий метод должен точно так же адаптироваться с использованием системы значимости.
Анонсы новостей  http://www.scorcher.ru/xml/news.rss - что это? |
| Реализация моделей живых существ Итоги программной реализации систем индивидуальной адаптивности на основе жизненный параметров: Реализация моделей живых существ. 11-12-2021г. |
| Анонс религии «Наука» Анонс религии «Наука»: Вера в науку. 31-10-2021г. |
| Критические периоды развития у человека и вундеркинды Делаются определённые обобщения, коррелирующие с моделью представлений об организации механизмов психики МВАП: Критические периоды развития у человека и вундеркинды. 13-12-2020г. |
| Обобщение материалов исследований сетчатки глаза Сетчатка: Обобщение материалов исследований сетчатки глаза. 07-11-2020г. |
| Проблемы академической науки Безынициативность в отсутствие личного интереса, план по валу статей, все большая коммерческая составляющая и многое другое: Проблемы академической науки. 11-10-2020г. |
| Ориентировочный рефлекс Обобщение фактических данных исследований по функции и механизмам ориентировочного рефлекса – границы между рефлексами и сознанием: Ориентировочный рефлекс. 20-09-2020г. |
| Колонки новой коры Обобщение фактических данных исследований по кортикальным колонкам новой коры: Колонки новой коры. 29-08-2020г. |
| Ячеистая структура нейросети Обобщения серии экспериментов с разными типами схем соединений элементов нейросимулятора в виде ячеистых структур: Ячеистая структура нейросети. 02-08-2020г. |
| Анонс предметной области: «Схемотехника адаптивных нейросетей» Эта программная статья анонсирует формирование среды коллективного исследования на сайте Форнит : Анонс предметной области: «Схемотехника адаптивных нейросетей». 19-07-2020г. |
| Конструктор нейросхем Для тех, кто желает развить навыки схемотехнического мышления в игровом режиме и лучше понять работу природных нейросетей: Конструктор нейросхем. 04-07-2020г. |
|