Ontvang meer wetenschappelijk nieuws op deze manier …
Word lid van de Connect-nieuwsbrief voor geweldig wetenschappelijk nieuws, features en exclusieve primeurs. Onze duizenden abonnees kunnen het niet mis hebben.
Het knijpen van veel rekenkracht in robots zonder gebruik te maken te veel ruimte of energie is een constante strijd voor hun ontwerpers. Maar een nieuwe benadering die de structuur van het menselijk brein nabootst, zou een oplossing kunnen bieden.
De mogelijkheden van de meeste mobiele robots van vandaag zijn redelijk rudimentair, maar het is nog steeds een serieuze uitdaging om ze slim te maken om hun werk te doen. Het besturen van een lichaam in een dynamische omgeving kost verrassend veel rekenkracht, die zowel ruimte voor chips als aanzienlijke hoeveelheden energie vereist om ze van stroom te voorzien.
Naarmate robots complexer en capabeler worden, zullen die eisen alleen maar toenemen. De krachtigste AI-systemen van vandaag draaien in enorme datacenters op veel meer chips dan realistisch gezien in een bewegende machine passen. En de langzame dood van de wet van Moore suggereert dat we er niet op kunnen vertrouwen dat conventionele processors snel aanzienlijk efficiënter of compacter worden.
Dat leidde tot een team van de Universiteit van Zuid-Californië om een idee te doen herleven van meer dan 40 jaar geleden: het nabootsen van de arbeidsverdeling in het menselijk brein tussen twee complementaire structuren. Terwijl het cerebrum verantwoordelijk is voor hogere cognitieve functies zoals zien, horen en denken, integreert het cerebellum sensorische gegevens en regelt het beweging, balans en houding.
Toen het idee voor het eerst werd voorgesteld, bestond de technologie niet om het te realiseren, maar in een artikel dat onlangs in Science Robotics is gepubliceerd, beschrijven de onderzoekers een hybride systeem dat analoge circuits combineert die beweging regelen en digitale circuits die perceptie en besluitvorming regelen.
“Door deze samenwerking van het cerebrum en het cerebellum kan de robot meerdere taken tegelijkertijd uitvoeren met een veel kortere latentie en een lager energieverbruik “, schrijven de onderzoekers.
Het type robot waarmee de onderzoekers experimenteerden, lijkt in wezen op een paal die balanceert op een paar wielen. Ze hebben een breed scala aan toepassingen, van hoverboards tot magazijnlogistiek – de onlangs onthulde Handle-robot van Boston Dynamics werkt volgens dezelfde principes. De robots stabiel houden notoir moeilijk, maar de nieuwe aanpak is geslaagd in een aanzienlijke verbetering van alle digitale controle benadert door een radicale verbetering van de snelheid en efficiëntie van computaties.
De sleutel om het idee tot leven te brengen, was de recente opkomst van memristors – elektrische componenten waarvan de weerstand afhangt van eerdere input, waardoor ze computergebruik en geheugen op één plek kunnen combineren op een manier die vergelijkbaar is met hoe biologische neuronen werken.
De onderzoekers gebruikten memristors om een analoog circuit te bouwen dat een algoritme uitvoert dat verantwoordelijk is voor het integreren van gegevens van de versnellingsmeter en gyroscoop van de robot, wat cruciaal is voor het detecteren van de hoek en snelheid van zijn lichaam, en een ander dat zijn beweging regelt. Een belangrijk voordeel van deze opstelling is dat de signalen van de sensoren analoog zijn, zodat er geen extra schakelingen nodig zijn om ze om te zetten in digitale signalen, wat zowel ruimte als stroom bespaart.
Belangrijker is echter dat het analoge systeem een orde van grootte sneller en energiezuiniger is dan een standaard volledig digitaal systeem, rapporteren de auteurs. Hierdoor kunnen ze niet alleen de stroomvereisten verlagen, maar kunnen ze ook de verwerkingslus terugbrengen van 3.000 microseconden naar slechts 6. Dat verbetert de stabiliteit van de robot aanzienlijk: het duurt slechts één seconde om in een stabiele toestand te komen, vergeleken met meer dan drie seconden, met behulp van het alleen-digitale platform.
Op dit moment is dit slechts een proof of concept. De robot die de onderzoekers hebben gebouwd, is klein en rudimentair, en de algoritmen die op het analoge circuit worden uitgevoerd zijn vrij eenvoudig. Maar het principe is veelbelovend, en er gaat momenteel een enorme hoeveelheid R&D naar neuromorfe en memristor-gebaseerde analoge computerhardware.
Zoals vaak het geval blijkt te zijn, lijkt het erop dat we niet te ver mis kunnen gaan door het beste rekenmodel na te bootsen dat we tot nu toe hebben gevonden: onze eigen hersenen.
Image Credit: Photos Hobby / Unsplash