Оказывается такие простые для нас действия, как, например, взять книгу со стола, чрезвычайно сложны для сегодняшних роботов.
Исследователи в Университете Карлсруэ (University of Karlsruhe) разрабатывают подобные двигательные стратегии по манипуляциям с разными объектами для роботов. Исследователи разрабатывают стратегии движений для роботов и соответствующее программное обеспечение.

Что первое приходит на ум, когда читаешь фразу “рой роботов” – представляется множество миниатюрных роботов, работающих по спасению людей после стихийного бедствия.
В любом случае, захватывающие исследования самоорганизующихся робототехнических систем в Гарвардском университете, где стремятся сделать собирающихся в “рой” роботов достаточно дешевыми для массового использования. Цель проекта Kilobot – разработка алгоритма для управления большой группой сотрудничающих роботов.

Мы уже писали о лингвистических роботах, которые могут общаться между собой через Интернет и общаться между собой об “увиденных” вокруг себя объектах на “языке”, который придумали программисты – робототехники.
Когда роботы разговаривают друг с другом, они не используют язык, как это делаем мы, складывая из букв слова, которым придаём смысл абстрактных или конкретные понятий. Однако, австралийские исследователи учат пару роботов общаться лингвистически, как делают это люди.

Любая задача, которую с легкостью выполняет человек, например, переставить ногу, распознать лицо, понимать речь, доля обычных роботов является очень сложной: требует большого объема предварительно запрограммированной информации, большого объема памяти и вычислительной мощности. Поэтому, такие сложные системы, как человекообразные роботы, должны быть оборудованы мощными компьютерами и громоздкими батареями для питания компьютером.
Однако несколько исследовательских групп пытаются воплотить идею роботов, которые через распределенную компьютерную сеть получат доступ к огромному количеству данных и практически к неограниченной вычислительной мощности.

В решении подойти к моделированию нервной деятельности живого или искусственного организма с мощью компьютерных технологий нет ничего удивительного. Для ученых важен и сам процесс построения модели и результат, которого удается достичь. Пускай пока примитивный, но искусственный интеллект, созданный в виртуальной реальности, неожиданно может привести к любопытным результатам, наглядно продемонстрировать эволюцию смоделированного организма.

Подробную информацию о ближайших вебинарах можно узнать сайте ЦКТ "Идеальные решения".
Смотри промо-вебинары «Секреты эффективных стратегий и бизнес-моделей» и «Креативный бизнес: Использование ТРИЗ в бизнесе».

Чтобы ответить на этот вопрос, надо, прежде всего, допустить, что роботы могут «мыслить». В этом месте можно отправляться к исследованиям по созданию искусственного интеллекта. Однако американские военные «футурологи» предсказывают, что в 2020 году армия США будет на 75 процентов состоять из роботов. Это значит, что при участии в боевых действиях, роботы будут вести себя «как люди» - не только идти в атаку, обороняться, окапываться и выполнять различные указания командира, но и действовать самостоятельно.

Петер Пастор из Университета Южной Калифорнии совместно с коллегами разрабатывает программное обеспечение, которое позволяет роботу освоить новые навыки движения – посредством демонстрации этих движений человеком.
Например, робот научился наливать напиток всего за одну демонстрацию. Разработчики сосредоточились на типовых, часто повторяемых движениях, например, поворот дверной ручки или захватывание чашки. Для этого разработчиками создается библиотека движений, которые могут быть использованы роботом.

Ходьба на месте пришла в сферу высоких компьютерных технологий благодаря всенаправленной беговой дорожке, которая позволяет Вам идти в любом направлении, находясь по центру беговой дорожки. В сочетании с технологиями “виртуальной реальности” такая беговая дорожка обладает потенциалом для подлинно природной ходьбы и погружения в виртуальные среды.

Год назад компания IBM получила средства на разработку программного обеспечения, способного имитировать работу человеческого мозга.
Это вполне естественный шаг в эволюции подобных исследований. Ученые уже пытались имитировать работу мозга крыс, других животных.
Главная проблема была даже не в том, что нет полной ясности в понимании работы мозга лабораторной мыши, например. Недостаток вычислительных мощностей – вот камень преткновения.
Сегодня исследователи из ведущей компьютерной фирмы считают, что им удалось сделать значительный шаг вперед.