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自律ロボット用の新しいナビゲーションシステムは、今日の10％しか消費していません

彼の研究チーム クイーンズランド工科大学 （QUT）は、人間の脳から直接インスピレーションを得る自律ロボット用の新しいナビゲーションシステムを提示しました。このシステムは、名前を付けます レンズ （神経型システムを使用した位置エンコーディング）、脳の向きの基本原則を利用して、既存のためにほとんど考えられないレベルでエネルギー節約を達成する テクノロジー、従来のシステムで必要なエネルギーの10％未満を消費します。 テクノロジーの中心には、人間の脳機能に触発された回路とアルゴリズムを作成することを目的とした、急速に発展しているコンピューターサイエンスの分野である神経形態情報技術があります。として アダム・ハインズ博士、神経科学者およびジャーナルに掲載された研究の最初の著者 科学ロボット、 研究者 彼らは、人々と同様の方法で学習する専門的なアルゴリズムを開発しました。情報は、有機ニューロンによって送信される信号に対応する電気パルスを介して処理されます。 限られたエネルギー消費の必要性は、多くのアプリケーションにとって不可欠です ロボット工学、特に救助任務、海洋探査、さらには宇宙でさえ。今日のナビゲーションシステムには、動作するのに大きなエネルギーが必要であり、自律性と使いやすさが制限されています。 レンズ データは、最小限の消費で優れた結果を達成するテクノロジーの組み合わせを導入することで変化します。 最初のイノベーションは、特別なセンサーの使用に関するものです。クラシックカメラなどの固定間隔で画像全体をキャプチャする代わりに、このセンサーは、個々のピクセルのレベルで、さらには時間範囲で輝度の変化のみを記録します。として トビアス・フィッシャー博士、研究チームのメンバーであるこのアプローチは、人間の視覚システムが動きを知覚する方法が非常に正確です。その結果、実質的な情報（変更と動き）のみが収集され、壮大なエネルギーの節約を伴う余剰データが回避されます。 これらのデータは、従来のネットワークよりも忠実に模倣して人間の脳の機能を模倣する人工知能タイプを提供します。このネットワークは低消費チップで動作し、受信する視覚信号に基づいて場所を認識することを学びます。テスト中、 レンズ 彼は、たった180キロバイトのメモリを使用して8 kmのルートに沿ったポイントを認識することができました。これは、他のナビゲーションテクノロジーのほぼ300倍のデータの量です。 先生 マイケル・ミルフォード 彼は、この開発がエネルギー効率の高いロボットシステムの開発に向けた基本的なステップであり、最終的に実際のアプリケーションの要件の増加を満たすことができると強調しています。開かれた可能性は印象的です： 自然災害の影響を受けた地域を広範囲にマッピングできるロボット、より長い輸送または船舶の監視を常に監視し、中断することなく惑星を探索できる。 [via] #自律ロボット用の新しいナビゲーションシステムは今日の10しか消費していません