Машинный интеллект для создания программных машин

Мягкие машины — подкатегория робототехники, в которой вместо жестких звеньев используются деформируемые материалы — это новая технология, обычно используемая в носимой робототехнике и биомиметике (например, протезы конечностей). Мягкие роботы отличаются удивительной гибкостью, выдающейся адаптивностью и равномерным распределением силы, обеспечивая более безопасное взаимодействие человека и машины, чем обычные жесткие и жесткие роботы.

Важным компонентом мягких машин является высокоточный датчик деформации, который отслеживает изменения деформации каждой единицы мягкого тела и обеспечивает высокоточный контур управления. Во-первых, сложные движения мягких машин требуют, чтобы датчики деформации контролировали широкий диапазон деформации от <5% до>200%, что превышает возможности обычных датчиков деформации. Во-вторых, для отслеживания скоординированных движений мягкой машины требуется несколько датчиков деформации для выполнения различных задач по измерению для отдельных роботизированных единиц, что требует утомительных испытаний методом проб и ошибок.

Чтобы решить эту проблему, исследовательская группа Университета Мэриленда (UMD) под руководством По-Йен Чена, профессора химической и биомолекулярной инженерии, создала структуру машинного обучения (ML), чтобы облегчить построение модели прогнозирования, которую можно использовать. для двух задач проектирования:(1) предсказать характеристики датчика на основе рецепта изготовления и (2) рекомендовать осуществимые рецепты изготовления для соответствующих датчиков деформации.

"Если использовать аналогию с едой, мы дали список ингредиентов "шеф-повару", и этот шеф-повар может разработать идеальное блюдо на основе индивидуальных вкусов клиента", – сказал Чен.

Эту технологию можно использовать в области передового производства, проектирования подводных роботов, проектирования протезов и т. д.