Роботи, които хващат грешките рано

Нова система позволява на роботите да четат сигнали от човешкия мозък, за да откриват грешки рано и да реагират в реално време, намалявайки забавянето и подобрявайки контрола при критични задачи.

Роботите обикновено реагират след като се случи грешка.Екип от държавния университет на Оклахома работи върху система, която позволява на роботите да реагират в момента, в който човек усети, че нещо не е наред.Системата чете мозъчни сигнали и променя действията на робота в реално време.Ако човек открие проблем, роботът може да забави, спре или върне контрола в рамките на милисекунди.Това измества реакцията на робота от забавена корекция към ранна намеса.

Той работи, като използва мозъчни компютърни интерфейси за откриване на потенциални грешки, свързани с грешки, или ErrP.Тези сигнали се появяват почти мигновено, когато човек разпознае грешка, преди всяко физическо действие.Капачка за електроенцефалограма, която може да се носи, улавя тези сигнали и ги изпраща към споделен контролен робот.

Този подход адресира ключова празнина в телеоперацията.При работа с висок риск, като обработка на ядрени обекти или дълбоководна инспекция, роботите не могат да работят напълно сами.Човешкият контрол помага, но отнема време, а бързите откази са трудни за спиране.Повечето роботи откриват проблеми само след контакт.Дотогава отговорът може да е твърде късен.Мозъчните сигнали действат като ранно предупреждение.

Сигналите идват от предния цингуларен кортекс на мозъка, който произвежда ErrPs като вътрешен сигнал.Тъй като мозъкът реагира по-бързо от физическото движение, това дава кратък, но критичен времеви прозорец за корекция.

За да направи системата използваема, екипът изгради модел, който научава общи мозъчни модели и след това се адаптира към всеки потребител.Това намалява времето за настройка, което е често срещан проблем в мозъчните компютърни системи.Тъй като сигналите варират при различните потребители, е необходима бърза адаптация.

Безопасността се управлява с помощта на Signal Temporal Logic, която задава ограничения за начина, по който роботът може да действа.Мозъчният сигнал сигнализира за проблем, а логиката определя позволения отговор.Това поддържа управлението стабилно дори при директно въвеждане на мозъка.

Системата се тества с помощта на NVIDIA Isaac Lab и NVIDIA Isaac ROS на RTX PRO 6000 GPU за симулация и контрол в реално време.

Същата идея може да надхвърли промишлената употреба.В здравеопазването може да поддържа протези и екзоскелети.Например, протезен крайник може да открие, когато потребител усети грешно движение и да го коригира незабавно.