Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy
Sign in to follow this  
KopalniaWiedzy.pl

Na Georgia Tech testują robota do ubierania ludzi

Recommended Posts

Miliony ludzi na całym świecie z różnych powodów potrzebują pomocy w ubieraniu. Roboty mogłyby się sprawdzić przy tym zadaniu, na razie kłopotów przysparzają jednak skomplikowane ludzkie ciało i same ubrania. By sprostać zapotrzebowaniu, w Georgia Institute of Technology skonstruowano robota PR2, który w ciągu 1 dnia przeanalizował blisko 11 tys. symulacji ubierania człowieka i na tej podstawie "wyobraził sobie", co może czuć ubierana w szpitalną koszulę istota ludzka.

Maszyna nie polega na wzroku, ale na dotyku oraz siłach generowanych i odbieranych podczas przesuwania ubrania przez dłoń, łokieć i ramię człowieka.

Niektóre przeanalizowane symulacje ubierania przebiegały wzorcowo, inne były spektakularnymi porażkami - gdy koszula zahaczała się o dłoń lub łokieć, robot przykładał do ręki niebezpieczne siły.

Na podstawie tych przykładów sieć neuronowa PR2 nauczyła się szacować siły przykładane do człowieka.

Ludzie uczą się nowych umiejętności metodą prób i błędów. PR2 także daliśmy taką możliwość. Przeprowadzanie tysięcy prób na człowieku byłoby zarówno niebezpieczne, jak i żmudne. Za pomocą symulacji, w ciągu zaledwie jednego dnia, robot mógł się jednak swobodnie nauczyć, co człowiek czuje podczas ubierania - wyjaśnia doktorant Zackory Erickson.

Robot nauczył się także przewidywać konsekwencje ubierania w różny sposób. Wie, że o ile pewne ruchy naprężają tkaninę, o tyle inne pozwalają przesunąć koszulę gładko wzdłuż ludzkiej ręki. Maszyna wykorzystuje te przewidywania, by wybrać ruchy, które pozwolą bezproblemowo ubrać rękę.

Po nauce na symulacjach przyszedł czas na ubieranie prawdziwych ludzi. Ochotnicy siadali naprzeciw robota i patrzyli, jak podnosił on koszulę i zaczynał ją wkładać na ich rękę.

Kluczem jest to, że robot zawsze myśli zawczasu. Pyta sam siebie, "czy jeśli włożę koszulę w ten sposób, na ramię człowieka zadziała większa, czy mniejsza siła? Co by się stało, gdybym to zrobił inaczej?" - opowiada prof. Charlie Kemp.

Naukowcy manipulowali czasowaniem robota i pozwolili mu planować przyszłe ruchy na 1/5 s do przodu. Nie schodzili poniżej tego czasu, bo zwiększało to wskaźnik błędów. Na razie robot ubiera tylko jedną rękę. Cały proces zajmuje mu ok. 10 sekund.

 


« powrót do artykułu

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now
Sign in to follow this  

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Wraz z pojawieniem się rolnictwa i hodowli, pojawiły się też bakterie wywołujące u ludzi nowe nieznane wcześniej choroby. Do takich wniosków doszedł międzynarodowy zespół naukowy, który badał genomy Salmonella enterica uzyskane ze szkieletów sprzed tysięcy lat. Uczeni przedstawili pierwsze dowody DNA na wsparcie hipotezy mówiącej, że przejście na rolnictwo wiązało się z pojawieniem się nowych patogenów, które zarażają nas do dzisiaj.
      Felix M. Key, Alexander Herbig i Johannes Krause z Instytutu Nauki o Historii Człowieka im. Maxa Plancka stali na czele zespołu, który badał szkielety z zachodu Eurazji i zrekonstruował dzięki temu osiem genomów Salmonella enterica.
      Większość chorób nie pozostawia widocznych zmian w szkielecie, więc naukowcy chcący zbadać,jakie patogeny dręczyły naszych przodków, muszą odwoływać się do poszukiwania w ludzkich szczątkach śladów genomu bakterii i czy wirusów.
      Dzięki opracowanej przez nas technice mogliśmy przeanalizować tysiące próbek zębów pod kątem występowania DNA rodzaju Salmonella, mówi Herbig. Naukowcy przeanalizowali 2739 próbek. Na ich podstawie zrekonstruowali osiem genomów rodzaju Salmonella, w tym i taki pochodzący sprzed 6500 lat. To najstarszy zrekonstruowany dotychczas genom bakteryjny. A obecność S. enterica w zębach świadczy o tym, że ludzie ci w chwili śmierci cierpieli na choroby układowe.
      Badane szczątki należały do ludzi zamieszkujących tereny od współczesnej Rosji po Szwajcarię, którzy reprezentowali różne grupy kulturowe, od łowców zbieraczy, poprzez pasterzy-nomadów po wczesnych rolników. Tak szerokie spektrum czasowe, geograficzne i kulturowe pozwoliło nam na wykorzystanie po raz pierwszy genetyki molekularnej do powiązania ewolucji patogenów z pojawieniem się nowego stylu życia człowieka, mówi Herbig.
      Wraz z pojawieniem się rolnictwa i hodowli zwierząt ludzie zaczęli prowadzić osiadły tryb życia. Mieli większy kontakt ze zwierzętami oraz z odchodami zarówno zwierząt jak i innych ludzi. Od dawna więc istniała hipoteza mówiąca, że wszystkie te czynniki mogły doprowadzić do bardziej stałego i nawracającego kontaktu z patogenami oraz pojawienia się nowych chorób. Brakowało na to jednak bezpośrednich molekularnych dowodów.
      Prehistoryczna metagenomika daje nam niezwykły wgląd w przeszłość ludzkich chorób. Mamy obecnie dane molekularne, które pozwolą nam zrozumieć pojawienie się i rozprzestrzenianie patogenów przed tysiącami lat, stwierdza Felix M. Key z Instytutu Maxa Plancka i Massachusetts Institute of Technology.
      Badania wykazały, że wszystkie 8 genomów rodzaju Salmonella pozyskane od pasterzy i rolników to przodkowie szczepu, który wywołuje obecnie dur rzekomy. Prawdopodobnie jednak te prehistoryczne bakterie nie były dobrze zaadaptowane do ludzi i atakowały również zwierzęta. To zaś sugeruje, że pojawiły się one właśnie w wyniku zmiany trybu życia ze zbieracko-łowieckiego na pasterski i rolniczy.
      Już wcześniej pojawiły się sugestie, że ten szczep Salmonelli przeszedł ze świń na ludzi przed około 4000 lat. Jednak obecne odkrycie, że zaraża on ludzi od ponad 5000 lat sugeruje, że to świnie zaraziły się od nas. Autorzy najnowszych badań proponują jednak inną hipotezę. Uważają oni, że specyficzne dla ludzi i dla świń szczepy Salmonelli pochodzące od wspólnego przodka, zaczęły razem ewoluować gdy ludzie udomowili świnie.
      Zaczynamy rozumieć genetyczne podstawy adaptacji Salmonelli do gospodarza i możemy teraz przełożyć tę wiedzę na mechanizmy dotyczące pojawiania się chorób u ludzi i zwierząt, dodaje Johannes Krause.
      Powyższe doniesienia wyglądają jeszcze bardziej interesująco w zestawieniu z badaniami na temat różnic w układzie odpornościowym pomiędzy łowcami-zbieraczami a rolnikami.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Antropolog Alan Rogers z University of Utah odkrył najwcześniejszy znany nam przypadek krzyżowania się różnych populacji ludzkich. Znalazł on dowód na to, że przed około 700 000 lat doszło do krzyżowania pomiędzy ludźmi „super archaicznymi”, a wspólnym przodkiem neandertalczyków i denisowian.
      Ta „super archaiczna” populacja oddzieliła się od innych ludzi około 2 miliony lat temu. Jej liczebność wynosiła od 20 do 50 tysięcy osobników. Jej krzyżowanie się z przodkiem neandertalczyka i denisowianina jest nie tylko najstarszym znanym nam przykładem takiego procesu, ale też zachodzącym pomiędzy najmniej spokrewnionymi gatunkami człowieka, jakie kiedykolwiek się krzyżowały. Wiemy na przykład, że dochodziło do krzyżowania pomiędzy H. sapiens a H. neanderthalensis, jednak gatunki te oddzieliły się od siebie ok. 750 000 lat wcześniej. Tymczasem człowieka „super archaicznego” i przodka neandertalczyków i denisowian dzieli dużo ponad milion lat.
      Rogers i jego zespół badali, które mutacje genetyczne są wspólne dla współczesnych mieszkańców Afryki i Eurazji oraz były wspólne dla neandertalczyków i denisowian. Z badań genetycznych wynikało, że miało miejsce 5 epizodów krzyżowania się, w tym jeden, o którym dotychczas nie wiedziano. Na podstawie dalszych analiz naukowcy stwierdzili, że ludzie „super archaiczni” utworzyli osobny gatunek przed około 2 milionami lat (co zgadza się z wiekiem skamieniałości w Eurazji szacowanym na 1,85 miliona lat), a do epizodu krzyżowania się ze wspólnym przodkiem neandertalczyka i denisowianina doszło 700 000 lat temu.
      Grupa Rogersa uważa tez, że miały miejsce trzy fale migracji do Eurazji. Pierwsza z nich miała miejsce przed 2 milionami lat, gdy „super archaiczni” wyemigrowali do Eurazji i stworzyli tam dużą populację. Następnie, przed 700 000 lat, do Eurazji dotarł wspólny przodek neandertalczyka i denisowianina i zaczął krzyżować się z populacją „super archaiczną”. W końcu 50 000 lat temu w Eurazji rozprzestrzenił się człowiek współczesny, który łączył się z innymi gatunkami.
      Ze szczegółami badań można zapoznać się na łamach Science Advances w artykule Neanderthal-Denisovan ancestors interbred with a distantly related hominin.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Badacze z Rutgers University stworzyli kierowanego USG robota do pobierania krwi, który radził sobie z tym zadaniem tak samo dobrze, a nawet lepiej niż ludzie. Odsetek skutecznych procedur wyliczony dla 31 pacjentów wynosił 87%. Dla 25 osób z łatwo dostępnymi żyłami współczynnik powodzenia sięgał zaś aż 97%.
      W urządzeniu znajduje się analizator hematologiczny z wbudowaną wirówką. Może ono być wykorzystywane przy łóżkach pacjentów, a także w karetkach czy gabinetach lekarskich.
      Wenopunkcja, czyli nakłuwanie żyły, by wprowadzić igłę bądź cewnik, to częsta procedura medyczna. W samych Stanach rocznie przeprowadza się ją ponad 1,4 mld razy. Wcześniejsze badania wykazały, że nie udaje się to u 27% pacjentów z niewidocznymi żyłami, 40% osób bez żył wyczuwalnych palpacyjnie i u 60% wyniszczonych chorych.
      Powtarzające się niepowodzenia związane z wkłuciem pod kroplówkę zwiększają ryzyko zakażeń czy zakrzepicy. Czas poświęcany na przeprowadzenie procedury się wydłuża, rosną koszty i liczba zaangażowanych w to osób.
      Takie urządzenie jak nasze może pomóc pracownikom służby zdrowia szybko, skutecznie i bezpiecznie pozyskać próbki, zapobiegając w ten sposób niepotrzebnym komplikacjom i bólowi towarzyszącemu kolejnym próbom wprowadzenia igły - podkreśla doktorant Josh Leipheimer.
      W przyszłości urządzenie może być wykorzystywane w takich procedurach, jak cewnikowanie dożylne, dializowanie czy wprowadzanie kaniuli tętniczej.
      Kolejnym etapem prac ma być udoskonalenie urządzenia, tak by zwiększyć odsetek udanych procedur u pacjentów z trudno dostępnymi żyłami. Jak podkreślają Amerykanie, dane uzyskane w czasie tego studium zostaną wykorzystane do usprawnienia sztucznej inteligencji w robocie.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Trenowanie systemów sztucznej inteligencji trwa obecnie wiele tygodni. Firma Cerebras Systems twierdzi, że potrafi skrócić ten czas do kilku godzin. Pomysł polega na tym, by móc testować więcej pomysłów, niż obecnie. Jeśli moglibyśmy wytrenować sieć neuronową w ciągu 2-3 godzin, to rocznie możemy przetestować tysiące rozwiązań, mówi Andrew Feldman, dyrektor i współzałożyciel Cerebras.
      Jeśli chcemy wytrenować sieć sztucznej inteligencji, która np. ma zarządzać autonomicznym samochodem, potrzebujemy wielu tygodni i olbrzymiej mocy obliczeniowej. Sieć musi przeanalizować olbrzymią liczbę zdjęć czy materiałów wideo, by nauczyć się rozpoznawania istotnych obiektów na drodze.
      Klienci Cerebras skarżą się, że obecnie trenowanie dużej sieci neuronowej może trwać nawet 6 tygodni. W tym tempie firma może wytrenować około 6 sieci rocznie. To zdecydowanie zbyt mało dla przedsiębiorstw, które chcą sprawdzić wiele nowych pomysłów za pomocą SI.
      Rozwiązaniem problemu ma być komputer CS-1, a właściwie jego niezwykły procesor. Maszyny CS-1 mają wysokość 64 centymetrów, a każda z nich potrzebuje do pracy 20 kW. Jednak 3/4 obudowy każdego z komputerów zajmuje układ chłodzenia, a tym, co najbardziej rzuca się w oczy jest olbrzymi układ scalony. Zajmuje on powierzchnię 46 255 milimetrów kwadratowych, czyli około 50-krotnie więcej niż tradycyjny procesor. Zawiera 1,2 biliona tranzystorów, 400 000 rdzeni obliczeniowych i 18 gigabajtów pamięci SRAM.
      Procesor o nazwie Wafer Scale Engine (WSE) wypada znacznie lepiej niż podobne systemy. Jak zapewniają przedstawiciele Cerebras, ich maszyna, w porównaniu z klastrem TPU2 wykorzystywanym przez Google'a do trenowania SI, zużywa 5-krotnie mniej energii i zajmuje 30-krotnie mniej miejsca, a jest przy tym 3-krotnie bardziej wydajna. Takie zestawienie brzmi imponująco, a na ile rzeczywiście WSE jest lepszy od dotychczasowych rozwiązań powinno ostatecznie okazać się w bieżącym roku. Jak zauważa analityk Mike Demler, sieci neuronowe stają się coraz bardziej złożone, więc możliwość szybkiego ich trenowania jest niezwykle ważna.
      Trzeba jednak przyznać, że w twierdzeniach Cerebras musi być ziarno prawdy. Wśród klientów firmy jest m.in. Argonne National Laboratory, które ma już maszyny CS-1 u siebie. Zapewne już wkrótce dowiemy się, czy rzeczywiście zapewniają one tak wielką wydajność i pozwalają tak szybko trenować sieci neuronowe.
      Twórcami Cerebras są specjaliści, którzy pracowali w firmie Sea Micro, przejętej przez AMD. Pomysł stworzenia komputera wyspecjalizowanego w sztucznej inteligencji zaczął kiełkować w ich głowach w 2015 roku. Stwierdzili, że odpowiedni procesor musi być w stanie szybko przesyłać duże ilości danych, układy pamięci muszą znajdować się blisko rdzenia, a same rdzenie nie powinny zajmować się danymi, którymi już zajmują się inne rdzenie. To zś oznaczało, że tego typu układ musi składać się z olbrzymiej liczby niewielkich rdzeni wyspecjalizowanych w obliczeniach z zakresu sieci neuronowych, połączenia między rdzeniami muszą być szybkie i zużywać niewiele energii, a wszystkie dane muszą być dostępne na procesorze, a nie w osobnych układach pamięci.
      Twórcy Cerebras uznali, że tym, czego potrzebują, jest chip niemalże wielkości całego plastra krzemowego. Udało im się taki układ skonstruować, chociaż nie było to łatwe zadanie i wciąż muszą poradzić sobie z licznymi problemami. Jednym z nich było poradzenie sobie z filozofią tworzenia współczesnych plastrów krzemowych. Obecnie z pojedynczego plastra tworzy się wiele procesorów. Po ich przygotowaniu, plaster, zawierający wiele identycznych układów, jest cięty. W procesie przygotowywania plastra do produkcji tworzy się na nim specjalne linie, wzdłuż których przebiegają cięcia. Tymczasem Cerebras potrzebowało takiego plastra w całości, z połączeniami pomiędzy poszczególnymi rdzeniami. To zaś wymagało nawiązania współpracy z TSMC i opracowania metody przeprowadzenia połączeń przez linie.
      Wysiłek się opłacił. Poszczególne rdzenie komunikują się między sobą z prędkością 1000 Pb/s, a komunikacja pomiędzy pamięcią a rdzeniami przebiega w tempie do 9 PB/s. To nie jest trochę więcej. To o cztery rzędy wielkości więcej, gdyż wszystko odbywa się w ramach tego samego plastra, cieszy się Feldman.
      Jednak przeprowadzenie połączeń przez linie nie był jedynym problemem. Trzeba było zmodyfikować cały proces projektowania i produkcji układów. Nawet oprogramowanie do projektowania procesorów jest przygotowane pod niewielkie układy. Każda zasada, każde narzędzie i każde urządzenie jest obecnie dostosowana do produkcji układów scalonych o zwyczajowych rozmiarach. My zaś potrzebujemy czegoś znacznie większego, dlatego też musieliśmy na nowo opracować każdy element, dodaje Feldman.
      Jeszcze innym problemem okazało się zasilanie takiego układu. Każdy z 1,2 biliona tranzystorów potrzebuje 0,8 wolta. To standardowe napięcie, ale tranzystorów jest tak dużo, że do układu należy doprowadzić prąd o natężeniu 20 000 amperów.
      Uzyskanie w całym plastrze 20 000 amperów bez znacznego spadku napięcia było kolejnym wyzwaniem inżynieryjnym, mówią przedstawiciele Cerebras. Doprowadzenie prądu do krawędzi WSE nie wchodziło w rachubę, gdyż opory spowodowałyby spadek napięcia do zera zanim prąd osiągnąłby środek układu. Rozwiązaniem okazało się prostopadłe podłączenie od góry. Inżynierowie Cerebras zaprojektowali specjalny zestaw składający się z setek układów wyspecjalizowanych w kontrolowaniu przepływu prądu. Za pomocą miliona miedzianych połączeń dostarcza on zasilanie do WSE.
      Cerebras nie podaje żadnych danych odnośnie testów wydajności swojego rozwiązania w porównaniu z innymi systemami. Zamiast tego firma zachęca swoich klientów, by po prostu sprawdzili, czy  CS-1 i WSE sprawują się lepiej w zadaniach, których ci klienci potrzebują. Nie ma w tym jednak nic dziwnego. Każdy korzysta z własnych modeli dostosowanych do własnych potrzeb. To jedyne co się liczy dla klienta, mówi analityk Karl Freund.
      Jednym z takich klientów jest właśnie Argonne National Laboratory. Ma ono dość specyficzne potrzeby. Wykorzystuje sieci neuronowe do rozpoznawania różnych rodzajów fal grawitacyjnych w czasie rzeczywistym. Pracujący tam specjaliści wolą więc samodzielnie przekonać się, czy nowe urządzenie lepiej sprawdzi się w tych zastosowaniach niż dotychczas stosowane superkomputery.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Robot z piórami gołębia to najnowsze dzieło naukowców z Uniwersytetu Stanforda. Korzysta ono z dodatkowego elementu, ułatwiającego ptakom latanie – możliwości manipulowania rozstawem piór i kształtem skrzydeł.
      David Lentink ze Stanforda przyglądał się sposobowi pracy skrzydeł, poruszając skrzydłami martwego gołębia. Zauważył, że najważniejszy dla zmiany kształtu skrzydeł są kąty poruszania się dwóch stawów: palca i nadgarstka. To dzięki ich zmianie sztywne pióra zmieniają kształt tak, że zmienia się cały układ skrzydeł, co znakomicie pomaga w kontroli lotu.
      Korzystając z tych doświadczeń Lentink wraz z zespołem zbudowali robota, którego wyposażyli w prawdziwe pióra gołębia.
      Robot to urządzenie badawcze. Dzięki niemu naukowcy z USA mogą prowadzić eksperymenty bez udziału zwierząt. Zresztą wielu testów i tak nie udało by się przeprowadzić wykorzystując zwierzęta. Na przykład uczeni zastanawiali się, czy gołąb może skręcać poruszając palcem tylko przy jednym skrzydle.
      Problem w tym, że nie wiem, jak wytresować ptaka, by poruszył tylko jednym palcem, a jestem bardzo dobry w tresurze ptaków, mówi Lentink, inżynier i biolog z Uniwersytetu Stanforda. Robotyczne skrzydła rozwiązują ten problem. Testy wykazały, że zgięcie tylko jednego z palców pozwala robotowi na wykonanie zakrętu, a to wskazuje, że ptaki również mogą tak robić.
      Uczeni przeprowadzili też próby chcąc się dowiedzieć, jak ptaki zapobiegają powstaniu zbyt dużych przerw pomiędzy rozłożonymi piórami. Pocierając jedno pióro o drugie zauważyli, że początkowo łatwo się one z siebie ześlizgują, by później się sczepić. Badania mikroskopowe wykazały, że na krawędziach piór znajdują się niewielkie haczyki zapobiegające ich zbytniemu rozłożeniu. Gdy pióra znowu się do siebie zbliżają, haczyki rozczepiają się. W tym tkwi ich tajemnica. Mają kierunkowe rzepy, które utrzymują pióra razem, mówi Lentink.
      Uczeni, aby potwierdzić swoje spostrzeżenia, odwrócili pióra i tak skonstruowane skrzydło umieścili w tunelu aerodynamicznym. Pęd powietrza utworzył takie przerwy między piórami, że wydajność skrzydła znacznie spadła.

      « powrót do artykułu
×
×
  • Create New...