Auttaa robotteja muistamaan

24.05.2019

Maryland-hyperdimensionaalinen-laskenta-300-t.jpgHyperdimensionaalinen putkilinja. Dynaamiseen kuva-anturin drone-lennon aikana tallentuneesta tapahtumadatasta (b) lasketaan tapahtumakuvat (c) ja 3D-liikkeen vektorit (d) ja molemmat koodataan binäärivektoreina sekä yhdistetään muistiin erityisten vektoritoimintojen kautta (e). Uuden tapahtuman (f) perusteella siihen liittyvä 3D-liike voidaan palauttaa muistista.

(24.5.2019) Robotilla ei ole muistoja vaikka fyysistä muistia olisi muuten tarpeeksi.

Marylandin yliopiston tutkijat esittelevät uuden tavan yhdistää robottien havaintokyky ja moottoritoiminnot käyttäen hyperdimensionaalista laskentateoriaa.

Integrointi on robottialan keskeisin haaste. Robotin anturit ja toimilaitteet ovat erillisiä järjestelmiä, jotka yhdistyvät toisiinsa keskitetyn oppimismekanismin kautta. Hankala kolmiosainen ohjausjärjestelmä, jossa jokainen osa toimii omalla tavallaan, on hidas tapa saada robotteja suorittamaan sensorimotorisia tehtäviä.

Robotiikan seuraava askel on robotin havaintokyvyn integrointi toimilaitemoottorin ominaisuuksiin. Tämä fuusio, joka tunnetaan nimellä "aktiivinen havaintokyky", antaisi robotille tehokkaamman ja nopeamman tavan suorittaa tehtäviä.

Tekijöiden uudessa tietojenkäsittelyteoriassa robotin käyttöjärjestelmä perustuisi hyperdimensionaalisiin binäärivektoreihin (HBV). Kyseessä on hypervektoripohjainen vaihtoehto nykyisille laskentamenetelmille.

HBV:t voivat edustaa erilaisia erillisiä asioita - esimerkiksi yhden kuvan, käsitteen, äänen tai ohjeen; sekvenssit, jotka koostuvat erillisistä asioista; ja erillisten asioiden ja sekvenssien ryhmittelyt. Ne voivat ottaa huomioon nämä kaikki tietotyypit mielekkäällä tavalla. Järjestelmässä toimintojen mahdollisuudet, anturien tulot ja muu informaatio käyttävät samaa tilaa ja kieltä ja ovat fuusioituneita, mikä luo eräänlaista muistia robotille.

Hyperimensionaalinen kehys voi kääntää minkä tahansa hetkellisen sekvenssin uudeksi HBV:ksi ja ryhmittää olemassa olevat HBV:t yhteen, kaikki samassa vektoripituudessa. Tämä on luonnollinen tapa luoda semanttisesti merkittäviä ja tietoisia "muistoja".

Käytössä lisääntyvän informaation koodaus puolestaan johtaa "historia" vektoreihin ja kykyyn muistaa. Signaalista tulee vektoreita, indeksointi kääntyy muistiksi ja oppiminen tapahtuu klusteroitumalla.

Robotin muistot siitä, mitä se on tunnistanut antureillaan ja tehnyt aikaisemmin, voi johtaa siihen, että se odottaa tulevaa näkemystä ja vaikuttaa sen tuleviin toimiin. Tämä aktiivinen käsitys mahdollistaisi robotin itsenäisyyden ja parempiin valmiuksiin toteuttaa tehtäviä.

Marylandin tutkimuksen sovellukset voivat ulottua paljon robottitekniikan ulkopuolelle. Lopullisena tavoitteena on pystyä tekemään itsensä tekoälyn pohjimmiltaan eri tavalla: käsitteistä signaaleihin ja kielelle.

Hyperdimensionaalinen laskenta voisi tarjota nopeamman ja tehokkaamman vaihtoehtoisen mallin iteratiivisille hermoverkoille ja syvän oppimisen AI-menetelmille, joita tällä hetkellä käytetään tietojenkäsittelysovelluksissa, kuten datan louhinnassa, visuaalisessa tunnistamisessa ja kuvien kääntämisessä tekstiksi.

"Neuroverkkopohjaiset AI-menetelmät ovat suuria ja hitaita, koska ne eivät voi muistaa. Meidän hyperulottuvainen teoreettinen menetelmä voi luoda muistoja, jolloin vaaditaan paljon vähemmän laskentaa ja tehtävien pitäisi sujua paljon nopeammin ja tehokkaammin," toteavat tutkijat yliopistonsa tiedotteessa.

Aiheesta aiemmin:

Sulautettua tekoälyä

Älyä robotiikkaan

16.01.2020Laskentaa molekyyleillä
16.01.2020Konenäölle nyt myös konesilmät
14.01.2020Piin kvanttibiteillä uusiin ulottuvuuksiin
13.01.2020Uusi menetelmä kestäville GaN-transistoreille
10.01.2020Hiukkaskiihdytin mikropiirille
09.01.2020Biologista energiantuottoa
08.01.2020Kvanttiteleportaatio piifotonisella sirulla
07.01.2020Kohti spintronisia MRAM-muisteja
07.01.2020Tehokas litium-rikki akku
03.01.2020Pieniä parannuksia litiumioni-akuille
02.01.2020Kvanttimateriaalia vaikkapa naamiointiin
02.01.2020Perovskiiteistä löytyy yllätyksiä
31.12.2019Lämpökytkin polymeeristä
30.12.2019Elektroniikka valon nopeudella
23.12.2019Turvallista ja käytännöllistä viestintää
20.12.2019Ferrosähköisyys yhdistää transistorit ja muistit
19.12.2019Kytkettäviä plasmoneja muoveihin
18.12.2019Magnonit töihin
17.12.2019Lämmönsiirtoa tyhjyyden läpi
16.12.2019Nailon ja taivutus vauhdittavat orgaanista elektroniikkaa
13.12.2019Viat saattavat tehostaa akkuja
12.12.2019Hiili ja pii jakavat ja yhdistävät fotoneja
11.12.2019Timanttien avulla parempia superkonkkia
10.12.2019Sähköis-optista tietotekniikkaa
09.12.2019Lämpösähköä hiilinanoputkilla
09.12.2019Valokuitua selluloosasta
05.12.2019Näppärä terahertsinen tekniikka
04.12.2019Palamattomia litium-akkuja
03.12.2019Bittejä ja simulointia atomien mittakaavassa
02.12.2019Metallijohde Cooperin pareilla
29.11.2019Plasmoniikan avulla edullinen monispektrikamera
28.11.2019Hiilinanoputket pääsevät vauhtiin
27.11.2019Löytö ferrosähköisissä tuplaa potentiaalin
26.11.2019Antenni lämpösäteilylle
25.11.2019Jatkuvuutta Mooren laille
22.11.2019Skyrmioneja huonelämpötilassa
21.11.2019Hukkalämpö sähköksi uusin keinoin
20.11.2019Keinotekoiset lehdet tuottavat kaasua ja nesteitä
18.11.2019Fotonikytkin CMOS-piireille
15.11.2019Parempia langattomia anturitekniikoita
13.11.2019Uudenlaisia fotonisia nestekiteitä
12.11.2019Onnistumisia orgaanisissa
11.11.2019Kohti älykkäitä mikrorobotteja
09.11.2019Suomen suurin valtti kybersodassa on luottamus
08.11.2019Jäähdytystekniikkaa 3D-elektroniikalle vaikka avaruuteen
07.11.2019Uusia tiloja grafeenin taikakulmassa
06.11.2019Kohti antiferromagneettisia muisteja
05.11.2019Muuntaa 2D-tasot pehmeiksi ja joustaviksi 3D-rakenteiksi
04.11.2019Tarkempia kiderakenteita ja proteiineja aurinkokennoihin
01.11.2019Kvanttiakussa ei synny häviöitä
31.10.2019Keinoja ja visioita 2D-materiaalien käytölle
30.10.2019Käteviä ADC- ja DAC-muuntimia IoT-aikakaudelle
29.10.2019Kvanttipisteitä edullisesti ja tarkasti
25.10.2019Paljonko on kvanttilaskennan ylivoima?
24.10.2019Tehokkaampia superkondensaattoreita
23.10.2019Uudenlaisia kalvoja hiilinanoputkista
22.10.2019Valolla kohti huonelämpöistä kvanttitietokonetta
21.10.2019Japanissa kokeiltiin petabitin verkkoyhteyksiä
18.10.2019Suprajohtavuutta moduloiden
17.10.2019Spin- ja varausvirran hallintaa
16.10.2019Spektrometriaa sirupiirillä
15.10.2019Uusia ulottuvuuksia printtielektroniikalle
14.10.2019Löytö energiatehokkaalle elektroniikalle
11.10.2019Pikotiedettä ja uusia materiaaleja
10.10.2019Lomittumista 50 kilometrissä valokuitua
09.10.2019Koneoppiminen etsii uusia materiaaleja
08.10.2019Parhaat kahdesta maailmasta: Magnetismi ja Weyl -puolimetallit
07.10.2019Tehokkaampaa energian keruuta IoT-antureille
04.10.2019Uusia kierrätyskelpoisia akkukonsepteja
03.10.2019Supratekniikalla tehokkaampaa tietotekniikkaa
02.10.2019Paramagneettiset spinit tuottavat sähköä lämmöstä
01.10.2019Kolme kertaa parempi infrapunailmaisin
30.09.2019Yksisuuntainen radiotie synteettisellä Hall-efektillä
27.09.2019Katsaus kvanttilaskennan tekniikoihin
27.09.2019Muistipiirejä ilman kerrosrakennetta
25.09.2019Ennätysmäisiä aurinkokennoja
24.09.2019Topologinen eriste fotonien reitittäjäksi
23.09.2019Köyhän miehen kubitti
20.09.2019Kaksiulotteisia spin transistoreita ja muuntimia
19.09.2019Valokiteiden valmistus ja hallinta
18.09.2019Kaksi vapausastetta
17.09.2019Epätavallista magneettista käyttäytymistä
16.09.2019Nanolangat korvaavat lasiprismat
13.09.2019Tehokkaampaa sähköpolttoaineiden tuotantoa
12.09.2019Ensimmäinen monimutkainen kvanttiteleportaatio
11.09.2019Energian talteenottoa piipiiriltä
10.09.2019Uudenlainen pinnoite litium-metalli akuille
09.09.2019Uusi eristetekniikka pienemmille siruille
06.09.2019Hiilinanoputkia ja grafeenia
05.09.2019Nikkelioksidistako suprajohde?
04.09.2019Metamateriaaleja ja magnoniikkaa
03.09.2019Gallium-oksidi tehotransistoreita ennätysarvoilla
02.09.2019Muutos magneetissa itsessään
30.08.2019Transistori pellavalangasta
29.08.2019Robotti ottaa ajotarkkuuden hallintaansa
28.08.2019Enemmän irti MEMS-tekniikasta
27.08.2019Ensimmäinen havainto eksitonisesta eristeestä
26.08.2019Opto-elektroninen siru jäljittelee hermosoluja
23.08.2019Valoa vangiten ja suunnaten
22.08.2019Navigoi ja paikallista kuin pöllö

Näytä lisää »