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「これは最も純粋な形での発見プロセスです」 – Clark Now

エイドリアン・ラミレス 25 年と修士 25 年のリチャード・ゲリは、クラークのロボット工学研究室で働いています。 「私たちは考えられる問題をテストし、ソフトウェアを構成し、それがどのように機能するかを学ぶのに多くの時間を費やしました。」 -エイドリアン・ラミレス '25 農家には世話をしなければならない何エーカーもの畑があり、作物が重大な被害を受ける前に昆虫の侵入を発見するのは難しい場合があります。もしロボットが助けてくれたらどうなるでしょうか? それは質問です、コンピューターサイエンス教授 ゲイリー・ホルネス そして学生たちはクラーク氏のロボット工学研究室、知的知覚システム研究所で取り組んでいます。 夏の間、ホルネス氏、エイドリアン・ラミレス 25 年、およびマサチューセッツ州 25 年のリチャード・ゲリは、害虫をスキャンする野原での共同採餌をモデル化するために、ネットワークで接続された 4 台の移動ロボットのチームで構成される実験用プロトタイプの開発に取り組みました。 ホルネス氏は、クラークのメディア芸術、コンピューティング、デザインセンターの研究室で、システムの設計と構築をゼロから行うのに膨大な時間を費やし、研究を拡張し、さまざまなアイデアをテストするための実験用プロトタイプを構築しています。 ホルネスさんは、農業コミュニティの農場で育った両親の影響で、いつか農場を所有したいと考えています。また、農場は彼の専門分野である機械学習にとって興味深い環境となるため、彼はこのプロジェクトに惹かれています。 「ロボットは、工場のフロアなどの構造化された環境や、多くの部分が制御されているもののいくつかの側面で不確実性を伴う倉庫などの半構造化された環境でも、非常にうまく動作します。 構造とは、すべてが特別に設計されていることを意味します」とホルネス氏は言います。農場は厳密な構造を備えているわけではありません。地形が変化し、作物はさまざまな形や大きさでさまざまなペースで成長し、労働者、設備、動物の活動が豊富です。 「フィールドは構造化されていないため、困難な環境です」と彼は付け加えます。 「特にデジタル農場管理には差し迫ったニーズがたくさんあります。」 このロボットは、情報駆動型の確率的アルゴリズム、ビデオカメラ、特殊センサー、レーザースキャンを使用して圃場を調査することに重点を置き、地域環境内で農作物被害の兆候を示している地域を特定します。このメカニズムは、農家が害虫が蔓延している地域を特定し、地図を作成するのに役立つ可能性があります。 エイドリアン・ラミレス 25 年と修士 25 年のリチャード・ゲリは、クラークのロボット工学研究室で働いています。エイドリアン・ラミレス '25 とコンピューターサイエンスのゲイリー・ホルネス教授は、クラークのロボット工学研究室で働いています。 Ramirez と Geli は、物理的なロボット プラットフォーム、コンピューティング…

「これは最も純粋な形での発見プロセスです」 – Clark Now

エイドリアン・ラミレス 25 年と修士 25 年のリチャード・ゲリは、クラークのロボット工学研究室で働いています。

「私たちは考えられる問題をテストし、ソフトウェアを構成し、それがどのように機能するかを学ぶのに多くの時間を費やしました。」

-エイドリアン・ラミレス ’25

農家には世話をしなければならない何エーカーもの畑があり、作物が重大な被害を受ける前に昆虫の侵入を発見するのは難しい場合があります。もしロボットが助けてくれたらどうなるでしょうか?

それは質問です、コンピューターサイエンス教授 ゲイリー・ホルネス そして学生たちはクラーク氏のロボット工学研究室、知的知覚システム研究所で取り組んでいます。

夏の間、ホルネス氏、エイドリアン・ラミレス 25 年、およびマサチューセッツ州 25 年のリチャード・ゲリは、害虫をスキャンする野原での共同採餌をモデル化するために、ネットワークで接続された 4 台の移動ロボットのチームで構成される実験用プロトタイプの開発に取り組みました。 ホルネス氏は、クラークのメディア芸術、コンピューティング、デザインセンターの研究室で、システムの設計と構築をゼロから行うのに膨大な時間を費やし、研究を拡張し、さまざまなアイデアをテストするための実験用プロトタイプを構築しています。

ホルネスさんは、農業コミュニティの農場で育った両親の影響で、いつか農場を所有したいと考えています。また、農場は彼の専門分野である機械学習にとって興味深い環境となるため、彼はこのプロジェクトに惹かれています。 「ロボットは、工場のフロアなどの構造化された環境や、多くの部分が制御されているもののいくつかの側面で不確実性を伴う倉庫などの半構造化された環境でも、非常にうまく動作します。 構造とは、すべてが特別に設計されていることを意味します」とホルネス氏は言います。農場は厳密な構造を備えているわけではありません。地形が変化し、作物はさまざまな形や大きさでさまざまなペースで成長し、労働者、設備、動物の活動が豊富です。 「フィールドは構造化されていないため、困難な環境です」と彼は付け加えます。 「特にデジタル農場管理には差し迫ったニーズがたくさんあります。」

このロボットは、情報駆動型の確率的アルゴリズム、ビデオカメラ、特殊センサー、レーザースキャンを使用して圃場を調査することに重点を置き、地域環境内で農作物被害の兆候を示している地域を特定します。このメカニズムは、農家が害虫が蔓延している地域を特定し、地図を作成するのに役立つ可能性があります。

エイドリアン・ラミレス 25 年と修士 25 年のリチャード・ゲリは、クラークのロボット工学研究室で働いています。エイドリアン・ラミレス ’25 とコンピューターサイエンスのゲイリー・ホルネス教授は、クラークのロボット工学研究室で働いています。

Ramirez と Geli は、物理的なロボット プラットフォーム、コンピューティング インフラストラクチャ、および基盤となるすべてのソフトウェアのいくつかの側面を構成、実装、および変更する必要がありました。 「実際は、思っているよりずっと難しいんです」とラミレス氏は言う。 経済 そして データサイエンス 選考科目。 「私たちは考えられる問題をテストし、ソフトウェアを構成し、それがどのように機能するかを学ぶのに多くの時間を費やしました。このようなものを制御する方法を理解できるのは素晴らしい気分です。」

ゲリは修士号取得を目指している 情報技術、詳しく知ることに興奮しました。 「それは私に大きな自信をもたらしました」と彼は言います。 「このような複雑なシステム用のソフトウェアにさらに興味を持つようになりました。今では、その上に構築したいより強力な基盤ができました。」

ホルネス氏は、この種のシステム開発 (ロボット工学) にはいくつかのカスタム テクノロジーが関係していると述べています。 「ロボット工学は非常に驚くほど厄介です」とホルネス氏は言います。 「物事がうまくいかない可能性はたくさんありますし、実際にうまくいかないこともよくあります。」 Ramirez と Geli は、Linux システムとロボット ミドルウェア ソフトウェアを使用したオペレーティング システムとネットワークについて学びました。 彼らはまた、ロボット工学のいくつかのトピックについても学びました。

卒業後、ゲリさんは研究室での研究に専念したいと考えています。ラミレス氏は喜んでロボット工学の分野で働き続けるだろう。ホルネス氏によると、学生たちは学部レベルと大学院レベルで少なくとも5つの異なるコースでカバーされた内容を活用してコンセプトに取り組んだという。 さらに、具体的な作品の多くは教科書に載っていません。 「これは実践的な学習であり、最も純粋な形での発見プロセスです」と彼は言います。

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執筆者について: nipponese

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