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El suave brazo robótico de Festo puede aprender a manipular objetos.

Por esas fracciones de segundo delante de ti.Si toma un objeto con la mano, su cerebro calculará todas las combinaciones posibles de movimientos necesarios para agarrar y mover el objeto de manera segura. Dicha función cerebral subconsciente se desarrolla en una persona desde la infancia en el proceso de aprendizaje. El resultado de un enfoque similar a la capacitación fue demostrado por la empresa alemana Festo, que fabrica equipos industriales y sistemas de automatización. La compañía presentó el nuevo brazo robótico BionicSoftHand, que no solo tiene una flexibilidad increíble, sino que también utiliza inteligencia artificial para calcular el algoritmo correcto para manipular objetos hasta que los tome.

BionicSoftHand es otro ejemplo de "soft"Enfoque en robótica. Los robots utilizados en la fabricación para mover objetos pesados ​​están hechos de acero y funcionan sobre la base de potentes sistemas neumáticos que los hacen fuertes y rápidos, pero completamente delicados. El contacto de una máquina con una persona en el momento de su operación termina con más frecuencia en consecuencias desastrosas para esta última. A su vez, los llamados robots blandos utilizan en su diseño principalmente materiales más flexibles, por ejemplo, telas "inteligentes" o piezas inflables. Por lo tanto, la interacción con ellos es significativamente menos traumática.

Para máxima seguridad, Festo no utilizaEn un nuevo brazo robótico una sólida estructura esquelética. En su lugar, está equipado con fuelles inflables, alrededor de los cuales se encuentra un tejido tridimensional hecho de fibras elásticas creadas con tecnología de impresión 3D, que se dobla junto con los movimientos de las manos cuando el aire sopla en el fuelle. En otras palabras, si simplifica, parece que todo esto es más sobre el trabajo de nuestros músculos y tendones.

Dedos suaves brazos robóticosLos BionicSoftHand están equipados con sensores de inercia (movimiento) y fuerza, también creados sobre la base de materiales flexibles que pueden doblarse en el momento del movimiento. Los sensores brindan retroalimentación a los sistemas de control manual, informando sobre los movimientos del brazo y los dedos, así como el contacto con el objeto. Además, transmiten información sobre si el objeto está ubicado correctamente en la mano para su manipulación. En otras palabras, un complejo de sensores le da a la mano una percepción de contacto, imitando nuestro sentido del tacto.

Generalmente fabricando robotizados.Los manipuladores están programados de tal manera que pueden realizar un número infinito de movimientos específicos específicos. Por supuesto, en sus sistemas se permite una cierta proporción de la ejecución variante de la tarea, pero básicamente todo su trabajo se reduce al mismo conjunto de manipulaciones con los objetos, por ejemplo, moviéndolos de un lugar a otro.
BionicSoftHand es más "similar ahumano ”: antes del inicio de la manipulación de un objeto, su sistema de inteligencia artificial enumera de forma independiente todas las combinaciones posibles de cómo tomar correctamente un objeto, cómo girarlo y devolverlo. Para ello, utiliza una simulación virtual compleja en la que, por prueba y error, selecciona la opción correcta para la acción futura. Como niño, es probable que haya dejado caer una taza 100 veces con un poco de bebida, hasta que haya aprendido a sostenerla correctamente. Entonces, BionicSoftHand realiza lo mismo, solo en un entorno virtual, pasando por miles de millones de opciones erróneas y, finalmente, encontrando la más correcta y óptima. En una fracción de segundo.

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En el video de demostración, al robot se le dio la tarea.mueva un objeto de 12 lados colocado en una mano de tal manera que cierta cara mire hacia arriba. Cómo hacerlo exactamente - la máquina no está explicada. Primero, utilizando una cámara 3D de percepción de profundidad, la máquina crea una copia digital de un objeto en su mano, y luego la coloca en una simulación con muchas manos virtuales que manipulan el objeto hasta que se selecciona la combinación correcta. Entonces la mano física de BionicSoftHand entra en juego. Con este método de aprendizaje, la máquina puede aprender mucho más rápido que un niño. Al mismo tiempo, al realizar nuevas tareas, puede utilizar los algoritmos de manipulación ya aprendidos anteriormente.

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