Start-up intuicell: wizja cyfrowego układu nerwowego i wirtualny mózg dla robotów-image: xpert.digital
Robot z samokształceniem: przełom ze Szwecji zmienia technologię maszynową
Nowe pokolenie robota uczy się poprzez doświadczenie zamiast programowania
Szwedzki start-up Intuicell kontynuuje rewolucyjne podejście w robotyce, które może zasadniczo zmienić sposób, w jaki maszyny uczą się i wchodzą w interakcje ze środowiskiem. W centrum tej innowacji znajduje się rozwój cyfrowego układu nerwowego i wirtualnego mózgu, który umożliwia roboty, podobne do ludzi i zwierząt poprzez doświadczenie. Ta koncepcja wykracza daleko poza konwencjonalne programowanie i może utorować drogę nowej generacji maszyn, które mogą dostosować się do ich otoczenia niezależnie i wchodzić w interakcje.
Intuicell połączono około czterech lat temu przez grupę badawczą Uniwersytetu Lund w Szwecji. Firma buduje się przez około 30 lat badań neuronaukowych na temat mózgu i badań technicznych zdolności do myślenia cyfrowego. Odkrycia te obejmują podrażnienie bodźca między synapsami, właściwości pożaru neuronalnego i pełną koordynację ciała dla samookaleczania w lokomocji -wszystkie podstawowe aspekty, które przyczyniają się do zrozumienia, w jaki sposób mózg rozumie świat i oddziałuje z nim.
Luna - pies robota z umiejętnościami uczenia się
Na pierwszy rzut oka Luna, pies robota z Intuicell, nie wydaje się szczególnie niezwykłego. Z czterema nogami, szczupłym, puszkowanym korpusem i głową wyposażoną w skaner laserowy, czujniki aparatu i przyspieszenia, jest podobny do wielu innych psów robotów, które są dziś dostępne na rynku. W rzeczywistości Luna opiera się na modelu Go2-Pro-Robot-Dog od chińskiego producenta UNTREE, który można kupić za około 3500 euro.
Jednak tym, co odróżnia Luna od konwencjonalnych psów robotów, nie jest jego wygląd, ale jej życie wewnętrzne. Podczas gdy większość robotów opiera się na wstępnie zaprogramowanych algorytmach i obszernych zapisach danych, Luna ma cyfrowy układ nerwowy, który pozwala mu uczyć się poprzez bezpośrednią interakcję z otoczeniem, bez złożonego wstępnego szkolenia lub ogromnych centrów danych w tle.
Cyfrowy układ nerwowy Luny składa się z sztucznych neuronów, które są jednak znacznie bardziej złożone i działają inaczej niż te, które są stosowane w konwencjonalnych modelach AI. W oparciu o zrozumienie neurofizjologii neurony te zostały zaprojektowane i mogą niezależnie ustalić priorytety i wybierać środki w celu rozwiązania własnych lokalnych problemów. Dzięki prototypowej sieci z kilkuset cyfrowych neuronów, Luna może uczyć się niezależnie bez połączenia z modelem AI w chmurze. Komputer umożliwiający uczenie się jest u samego psa robota.
Proces uczenia się: świat jako pętla informacji zwrotnej
Na początku Luna była jak pusta kartka papieru. Pies robota nie otrzymał żadnych informacji o sobie ani o środowisku - nawet nie wiedział, że ma cztery nogi ani jak został sprawdzony. Ale naukowcy byli w stanie udzielić mu misji, na przykład, aby osiągnąć pewien punkt w pokoju.
W rezultacie Luna wysyła różne impulsy, które wprowadzają kończyny w ruch i wykorzystuje dane z Lidar i Camera. W jaki sposób warunek zmienia się w stosunku do sytuacji początkowej, jest wchłaniany i przetwarzany przez wirtualny układ nerwowy. W rezultacie Luna stopniowo dowiaduje się, jak poruszały się nogi, modulowały moc i połączyła się z informacjami danych czujnika w celu osiągnięcia ukierunkowanego ruchu.
Ten proces uczenia się jest bardzo podobny do uczenia się motorycznego u zwierząt i ludzi. Zamiast używać wstępnie zaprogramowanych ruchów, Luna uczy się próby i błędu, w jaki sposób może znaleźć drogę w swoim otoczeniu. Sam świat służy jako podejście z pętlą zwrotną, które zasadniczo różni się od konwencjonalnych systemów AI.
Od refleksów do myślenia: rozwój kory cyfrowej
Obecny cyfrowy układ nerwowy z Luny to tylko „system refleksyjny”, który przypomina rdzeń kręgowy. Nie może planować ani myśleć, ale reaguje na bezpośrednie problemy. W celu dalszego opracowania Luny zespół Intuicell pracuje obecnie nad integracją innego elementu cyfrowego układu nerwowego: kory.
Ta cyfrowa kora ma reprezentować coś takiego jak „duży mózg”, za pomocą którego Luna może rozwinąć intencję i zrozumienie kontekstu. Na przykład, jeśli Luna zostanie poproszona o zrobienie czegoś z gestami lub mąką ciała, lub jeśli pokazano mu obiekt, który sprawia, że jest ciekawy, a następnie wyrzucony, powinien zrozumieć, że powinien z nim wchodzić w interakcje.
Aby rozwinąć te umiejętności, zespół Intuicell zatrudnił nawet prawdziwego trenera psów do szkolenia Luny. Czas, w którym Luna musi nauczyć się nowej zdolności, jest bardzo różny - czasami jest to tylko kilka minut, czasem trwa trochę dłużej.
Intuicell: Dostawcy infrastruktury do następnego pokolenia AI
Intuicell nie uważa się za klasyczną firmę robotyczną, taką jak Boston Dynamics, Figure, Apptronik lub Unitree. Zamiast tego start-up uważa się za dostawcę infrastruktury, który opracowuje oprogramowanie dla następnej fazy rozwoju sztucznej inteligencji. Firma chce zintegrować swoje unikalne oprogramowanie AI z firmami uzależnionymi od robota, aby umożliwić im więcej niż można zrobić z obecnymi modelami AI.
Zdecydowanie interesuje się tą technologią i już początkowa współpraca. Intuicell znajduje się obecnie w punkcie, w którym architektura jest wdrażana wraz z partnerami zewnętrznymi. Wszystkie ważne elementy składowe są razem i działają. Jednak minie trochę czasu, dopóki pierwsze roboty pojawią się na rynku z sieciami Intuicell, ponieważ komponenty i funkcje są nadal testowane, należy wprowadzić błędy i mechanizmy bezpieczeństwa. Jednak w ciągu około roku lub dwa pierwsze roboty z sztuczną siecią nerwowymi i mózgiem mogą pojawić się na rynku.
The Future Vision: Świat pełen syntetycznych żywych rzeczy
Viktor Luthman, CEO i współzałożyciel Intuicell, postrzega tę technologię możliwy punkt zwrotny. Roboty z cyfrowym układem nerwowym nie są już prostymi maszynami, które przestrzegają predefiniowanych poleceń i instrukcji z sztywnego modelu cyfrowego. Raczej to „syntetyczne stworzenia” mogą elastycznie dostosować się do sytuacji - podobnych do ludzi i zwierząt, które uczą się poprzez interakcje i doświadczenie.
Luthman przewiduje: „Jeśli pójdzie do mnie, w końcu będziemy mieli świat pełen cyfrowych stworzeń we wszystkich możliwych formach. Świat, który będzie radykalnie inny niż nasz”. Wcześniej czy później mogą pojawić się nowe formy życia i różne gatunki cyfrowe - zarówno te, które przypominają modele zwierzęce, jak i te z egzotycznymi formami. Te sztuczne stworzenia zostaną zbudowane zamiast urodzenia, ale to nie zmieni ich natury. Ludzie pracowaliby z nimi zamiast używać ich tylko jako narzędzi lub zabawek.
Podstawa technologiczna: więcej niż tylko sieci neuronowe
To, co odróżnia podejście Intuicell od konwencjonalnych układów AI, jest sposób ustrukturyzowany cyfrowy układ nerwowy. Podczas gdy tradycyjne sieci neuronowe są zaprojektowane w celu identyfikacji wzorców w dużych ilościach danych i określenia istotności statystycznej, system Intuicell idzie o krok dalej.
Sztuczne neurony, które opracowały Intuicell, są nie tylko w stanie przetwarzać informacje, ale mogą również podejmować decyzje i ustawiać priorytety niezależnie. Są w stanie zareagować na zmiany w okolicy w czasie rzeczywistym i odpowiednio dostosować swoje reakcje. Umożliwia to Luna bez uczenia się wcześniejszego programowania lub szkolenia, w jaki sposób może znaleźć drogę w swojej okolicy.
Podejście to różni się zasadniczo od konwencjonalnych systemów AI, które często osiągają swoje granice, gdy stają w obliczu nieprzewidzianych sytuacji. Podczas gdy tradycyjne modele AI działają dobrze w znanych środowiskach, mają trudności z przystosowaniem się do nowych sytuacji. Nocne szkolenie takich systemów jest drogie, złożone i wymaga nowych rekordów danych.
Z drugiej strony cyfrowy układ nerwowy Intuicell został zaprojektowany tak, aby uczyć się bezpośrednio z doświadczenia. Opiera się na zasadach reakcji bodźca i reaguje bezpośrednio na zmiany środowiskowe. Uczenie się nie zdarza się w chmurze, ale na żywo - poruszając, wypróbowując i dostosowując się. Takie podejście bardziej przypomina uczenie się motoryczne u zwierząt niż konwencjonalne uczenie maszynowe.
Potencjalne obszary zastosowania: od podróży kosmicznej po ulgę katastrofy
Technologia Intuicell może być stosowana w wielu obszarach, w których roboty muszą działać w nieprzewidywalnych środowiskach. Szczególnie obiecującym dziedziną jest podróż kosmiczna, w której roboty często są same i muszą szybko reagować na nieprzewidziane sytuacje. Nawet w głębokich badaniach, w których komunikacja z powierzchnią jest ograniczona, roboty z cyfrowym układem nerwowym mogą wykonywać cenne usługi.
Kolejnym ważnym obszarem zastosowania jest pomoc katastrofy. Tutaj roboty z możliwością szybkiego dostosowania się do nowych środowisk mogą pomóc w poszukiwaniu ocalałych lub w radzeniu sobie z niebezpiecznymi sytuacjami. Możliwość nauki i reakcji w czasie rzeczywistym może dokonać decydującej różnicy w takich scenariuszach.
Nawet w życiu codziennym roboty z cyfrowym układem nerwowym mogą otworzyć nowe możliwości. Od robotów gospodarstwa domowego, które dostosowują się do indywidualnych potrzeb swoich właścicieli, po pomoc robotów w pielęgniarstwie - zdolność uczenia się poprzez interakcję może zasadniczo zmienić sposób interakcji z robotami.
Implikacje etyczne i społeczne
Rozwój robotów z cyfrowym układem nerwowym rodzi również ważne pytania etyczne i społeczne. Jeśli roboty są coraz częściej uczyć się niezależnie i podejmować decyzje, jak powinniśmy się z nimi poradzić? Jaki status moralny powinniśmy ci przypisać?
Viktor Luthman jest świadomy tych pytań i podkreśla potrzebę myślenia o etycznych implikacjach tej technologii na wczesnym etapie. „Potrzebujemy do tego zasad i wytycznych” - mówi. „Byłbym szczęśliwy, gdybyśmy mogli porozmawiać z najmądrzejszymi głowami na świecie. Gdybyśmy mogli pomóc zaprojektować wizję tego świata”.
Rozwój robotów z cyfrowym układem nerwowym może również mieć głęboki wpływ na świat pracy. Jeśli roboty są coraz bardziej zdolne do radzenia sobie ze złożonymi zadaniami i dostosowywać się do nowych sytuacji, mogą być używane w coraz większej liczbie obszarów. Może to prowadzić do zmian w świecie pracy, ale także otworzyć nowe możliwości pracy między ludźmi a maszyną.
Porównanie z Blade Runner: Science Fiction staje się rzeczywistością?
Wizja Viktora Luthmana polegająca na tworzeniu świata pełnego cyfrowych stworzeń przypomina scenariusze science fiction jak w „Blade Runner”. W tym filmie istnieją repliki - sztuczne istoty, które trudno odróżnić od ludzi na zewnątrz i mają własne myśli i uczucia. Chociaż wciąż jesteśmy daleko od takich scenariuszy, rozwój robotów z cyfrowym układem nerwowym rodzi podobne pytania: co robi życie? Jaki status moralny powinniśmy przypisać sztuczne istoty?
Podobieństwa do „Blade Runner” nie są przypadkowe. Film odnosi się do niebezpieczeństw, niepewności oraz moralnych i etycznych ambiwalencji związanych z tworzeniem zaawansowanej sztucznej inteligencji. Interakcje między ludźmi a zaawansowanymi Androidami, replikantami, pokazują świat, w którym granica między „prawdziwymi” i „sztucznymi” ludźmi jest nierozerwalnie zaciera.
Chociaż wciąż jesteśmy daleko od świata, w którym roboty mają świadomość i nie można go odróżnić od ludzi, technologie takie jak cyfrowy układ nerwowy z Intuilikell może być krokiem w tym kierunku. Zdolność uczenia się poprzez doświadczenie i dostosowywania się do nowych sytuacji jest ważnym aspektem tego, co uważamy za inteligencję.
Wdrożenie techniczne: od koncepcji do rzeczywistości
Rozwój cyfrowego układu nerwowego nie jest łatwym zadaniem. Głębokie zrozumienie wymaga zarówno neurobiologii, jak i informatyki. Intuicell przyjął to wyzwanie i opracował system, który wdraża podstawowe zasady biologicznego układu nerwowego w oprogramowanie.
Cyfrowy układ nerwowy Luny opiera się na sieci sztucznych neuronów, które komunikują się ze sobą i przetwarzają informacje. Jednak neurony te są nie tylko modelem matematycznym, które są stosowane w konwencjonalnych sieciach neuronalnych. Zamiast tego zostały zaprojektowane w oparciu o zrozumienie neurofizjologii i mogą niezależnie ustalić priorytety i podejmować decyzje.
Ważnym aspektem systemu jest sposób, w jaki radzi sobie z danymi z czujników. Zamiast łatwego do przetworzenia tych danych i reagowania w sposób wstępnie zaprogramowany, system wykorzystuje cię do rozwoju środowiska i własnego ciała. Umożliwia to Lunie, jak znaleźć drogę wokół swojego otoczenia, próbując i błędem.
Integracja kory cyfrowej stanowi kolejne wyzwanie. Powinno to umożliwić Lunie zrozumieć intencję i kontekst- zdolność, która wykracza daleko poza proste refleks. Opracowanie takiego systemu wymaga głębokiego zrozumienia działania mózgu oraz sposobu, w jaki przetwarza informacje i podejmuje decyzje.
Droga do przyszłości: wyzwania i możliwości
Rozwój robotów z cyfrowym układem nerwowym jest wciąż na początku i istnieje wiele wyzwań, z którymi można sobie z tym poradzić. Jednym z największych wyzwań jest skalowanie systemu. Podczas gdy Luna pracuje z siecią kilkuset cyfrowych neuronów, ludzki mózg ma miliardy neuronów. Skalowanie systemu do wielkości, które umożliwia bardziej złożone zachowania, jest znaczącym wyzwaniem technicznym.
Kolejnym wyzwaniem jest integracja systemu z różnymi platformami robotów. Intuicell chce zintegrować swoją technologię z firmami uzależnionymi od robota, które wymagają ścisłej współpracy i adaptacji na różnych platformach sprzętowych.
Pomimo tych wyzwań technologia Intuicell oferuje ogromne możliwości. Zdolność uczenia się poprzez doświadczenie i dostosowywanie się do nowych sytuacji może umożliwić robotom pracę w środowiskach, które są zbyt nieprzewidywalne dla konwencjonalnych robotów. Może to otworzyć nowe obszary zastosowania i zasadniczo zmienić sposób interakcji z robotami.
Wniosek: Nowa era robotyki
Szwedzki start-up Intuicell znajduje się na progu nowej ery robotyki. Dzięki cyfrowemu układowi nerwowe i wirtualnym mózgu może zasadniczo zmienić sposób, w jaki uczenie się robotów i interakcja z ich środowiskiem. Zdolność uczenia się poprzez doświadczenie i dostosowywanie się do nowych sytuacji może umożliwić robotom pracę w środowiskach, które są zbyt nieprzewidywalne dla konwencjonalnych robotów.
Wizja Viktor Luthman polegająca na tworzeniu świata pełnego cyfrowych stworzeń może nadal brzmieć jak science fiction. Ale z każdym postępem w rozwoju cyfrowego układu nerwowego, ta wizja zbliża się nieco do rzeczywistości. W świecie, w którym roboty coraz częściej uczą się niezależnie i podejmować decyzje, będziemy musieli poradzić sobie z nowymi problemami etycznymi i społecznymi.
Rozwój robotów z cyfrowym układem nerwowym jest wciąż na początku i istnieje wiele wyzwań, z którymi można sobie z tym poradzić. Ale technologia Intuicell oferuje ogromne możliwości i może utorować drogę nowej generacji robotów, które nie tylko zaprogramowały, ale są w stanie uczyć się i dostosowywać - podobne do ludzi i zwierząt.
W nadchodzących latach prawdopodobnie zobaczymy dalsze postępy w tym obszarze. Z każdym krokiem w kierunku świata, w którym roboty mogą się uczyć poprzez doświadczenie, będziemy musieli również poradzić sobie z pytaniem, co to znaczy być żywą istotą i jakim miejscu powinny przyjąć te nowe syntetyczne stworzenia.
- Oszczędność miejsca i kosztów dzięki ASRS jako zoptymalizowanej logistyce oraz sposobowi, w jaki przekształca ona Twoją fabrykę w magazyn przyszłościowy
- Automatyzacja procesów logistycznych – przyszłościowe rozwiązania magazynowe – także w obliczu niedoborów pracowników i wykwalifikowanych pracowników
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrada Wolfensteina
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
