Intel'in beyin taklit eden nöromorfik çip Loihi tarafından desteklenmektedir.
Intel'in nöromorfik çipini kullanan Loihi , Singapur Ulusal Üniversitesi'nden (NUS) araştırmacılar, robotların dokunuşları insan duyu sinir sisteminden 1.000 kat daha hızlı algılamasına izin veren yapay bir cilt geliştirdi. Sistem ayrıca, nesnelerin şeklini, dokusunu ve sertliğini göz açıp kapayıncaya kadar 10 kat daha hızlı belirleyebilir. Araştırmacılar, bu çalışmanın insan-robot etkileşimini geliştirebileceğine ve bakım robotları ve otomatik robotik cerrahi gibi şeyleri daha uygun hale getirebileceğine inanıyorlar.
NUS ekibi ilk önce Braille'i okumak için yapay derileri ile donatılmış robotik bir el öğretti. Robotik el, dokunsal verileri Loihi'ye aktardı ve bu da onu tercüme etti. Loihi yüzde 92'nin üzerinde doğruydu ve standart Von Neumann işlemcisinden 20 kat daha az güç kullandı.
Araştırmacılar daha sonra dokunsal ve görsel verileri birleştirdiler. Robotik eli, hem yapay deriyi hem de olay tabanlı bir kamerayı kullanarak kapları sınıflandırmayı öğrettiler. Verileri bir GPU'ya ve Loihi'ye gönderdiler ve sivri bir sinir ağı yoluyla olaya dayalı vizyon ve dokunuşu birleştirmenin, sistemi yalnızca görsel verilerle olduğundan yüzde 10 daha doğru hale getirdiğini gösterdiler.
Ayrıca Loihi'nin duyusal verileri en iyi performans gösteren GPU'dan yüzde 21 daha hızlı işlerken 45 kat daha az güç kullandığını keşfettiler. Araştırmacılar bulgularını bu hafta Robotik: Bilim ve Sistemlerde sundular.
Robotik eller son on yılda çok yol kat etti ve tutucular daha akıllı ve daha hassas hale geliyor. Bazı robotlar plastik ve kağıt geri dönüşümünü dokunarak sıralama gibi görevlere sahip olsa da, robotikteki bir sonraki engel, dokunma ve görme duygusunu birleştirerek bu NUS araştırmasını cesaretlendirecek.
NUS Computing Okulu'nda yardımcı doçent olan Harold Soh, “Bu sonuçlardan heyecan duyuyoruz” dedi. “Nöromorfik bir sistemin, robot algısını iyileştirmek için çoklu sensörleri birleştirmek için bulmacanın umut verici bir parçası olduğunu gösteriyorlar. Bu, beklenmedik durumlarda hızlı ve uygun şekilde yanıt verebilen, güç tasarruflu ve sağlam robotlar oluşturma yolunda bir adım. ”