Startupföretaget IntuiCell: Visionen om ett digitalt nervsystem och en virtuell hjärna för robotar – Bild: Xpert.Digital
Självlärande robotar: Ett genombrott från Sverige förändrar maskintekniken
Ny generation robotar lär sig genom erfarenhet istället för programmering
Den svenska startupen IntuiCell strävar efter en revolutionerande robotteknikstrategi som fundamentalt kan förändra hur maskiner lär sig och interagerar med sin omgivning. Kärnan i denna innovation är utvecklingen av ett digitalt nervsystem och en virtuell hjärna som gör det möjligt för robotar att lära sig genom erfarenhet, ungefär som människor och djur. Detta koncept går långt bortom konventionell programmering och kan bana väg för en ny generation maskiner som kan autonomt anpassa sig till och interagera med sin omgivning.
IntuiCell grundades för ungefär fyra år sedan av en forskargrupp från Lunds universitet. Företaget bygger på cirka 30 års neurovetenskaplig forskning om hjärnan och ingenjörsforskning om digital intelligens. Denna forskning omfattar signalöverföring mellan synapser, neuronala avfyrningsegenskaper och helkroppskoordination för självassisterad rörelse – alla grundläggande aspekter som bidrar till att förstå hur hjärnan uppfattar och interagerar med världen.
Luna – Robothunden med inlärningsförmåga
Vid första anblicken verkar Luna, robothunden från IntuiCell, inte särskilt ovanlig. Med sina fyra ben, smala, burkliknande kropp och ett huvud utrustat med laserskanner, kamera och accelerometrar liknar den många andra robothundar som för närvarande finns på marknaden. Faktum är att Luna är baserad på en GO2 Pro Robot Dog-modell från den kinesiska tillverkaren Unitree, som kan köpas för cirka 3 500 euro.
Det som skiljer Luna från konventionella robothundar är dock inte dess utseende, utan dess inre funktioner. Medan de flesta robotar är baserade på förprogrammerade algoritmer och omfattande datamängder, har Luna ett digitalt nervsystem som gör att den kan lära sig genom direkt interaktion med sin omgivning – utan omfattande förträning eller massiva datacenter i bakgrunden.
Lunas digitala nervsystem består av artificiella neuroner som är betydligt mer komplexa och fungerar annorlunda än de som används i konventionella AI-modeller. Dessa neuroner designades baserat på en förståelse för neurofysiologi och kan självständigt prioritera uppgifter och välja åtgärder för att lösa sina egna lokala problem. Med ett prototypnätverk av flera hundra digitala neuroner kan Luna lära sig självständigt utan att vara ansluten till en AI-modell i molnet. Datorn som möjliggör detta lärande finns inuti själva robothunden.
Lärandeprocessen: Världen som en återkopplingsslinga
I början var Luna som ett blankt papper. Robothunden hade inte fått någon information om sig själv eller sin omgivning – den visste inte ens att den hade fyra ben eller hur den skulle kontrollera dem. Men forskarna kunde ge den ett uppdrag, som att nå en specifik punkt i rymden.
Luna skickar sedan ut olika impulser som till exempel sätter hennes lemmar i rörelse, och införlivar data från LiDAR och kamera. Det virtuella nervsystemet registrerar och bearbetar hur hennes tillstånd förändras i förhållande till utgångsläget. På så sätt lär sig Luna gradvis att röra sina ben, modulera kraft och kombinera denna information med sensordata för att uppnå riktad rörelse.
Denna inlärningsprocess liknar motoriskt lärande hos djur och människor. Istället för att förlita sig på förprogrammerade rörelsesekvenser lär sig Luna genom trial and error hur man navigerar i sin omgivning. Världen i sig fungerar som en återkopplingsslinga – ett tillvägagångssätt som skiljer sig fundamentalt från konventionella AI-system.
Från reflexer till tanke: Utvecklingen av en digital cortex
Lunas nuvarande digitala nervsystem är helt enkelt ett "reflexivt system", liknande ryggmärgen. Det kan inte planera eller tänka, utan reagerar snarare på omedelbara problem. För att vidareutveckla Luna arbetar IntuiCell-teamet för närvarande med att integrera ytterligare en komponent i dess digitala nervsystem: cortex.
Denna digitala cortex är avsedd att representera något i stil med den "stora hjärnan" genom vilken Luna kan utveckla en förståelse för avsikt och sammanhang. Om Luna till exempel blir ombedd att göra något med hjälp av gester eller kroppsspråk, eller om han visas ett föremål som väcker hans nyfikenhet och det sedan kastas bort, bör han förstå att han förväntas interagera med detta föremål.
För att utveckla dessa färdigheter anlitade IntuiCell-teamet till och med en riktig hundtränare för att vidareutbilda Luna. Den tid Luna behöver för att lära sig en ny färdighet varierar kraftigt – ibland är det bara några minuter, ibland tar det lite längre tid.
IntuiCell: Infrastrukturleverantör för nästa generations AI
IntuiCell ser sig inte som ett traditionellt robotföretag som Boston Dynamics, Figure, Apptronik eller Unitree. Istället positionerar sig startupen som en infrastrukturleverantör som utvecklar programvara för nästa steg inom artificiell intelligens. Företaget strävar efter att integrera sin unika AI-programvara i robotar som används av etablerade företag, vilket gör det möjligt för dem att uppnå mer än vad som är möjligt med nuvarande AI-modeller.
Det finns ett stort intresse för denna teknik, och inledande samarbeten är redan igång. IntuiCell är för närvarande i det skede där arkitekturen implementeras tillsammans med externa partners. Alla viktiga komponenter är på plats och fungerar. Det kommer dock fortfarande att dröja innan de första robotarna med IntuiCell-nätverk når marknaden, eftersom komponenterna och funktionerna fortfarande behöver testas, buggar identifieras och säkerhetsmekanismer implementeras. Trots detta kan de första robotarna med ett artificiellt neuralt nätverk och hjärna vara tillgängliga om ungefär ett till två år.
Framtidsvisionen: En värld full av syntetiska livsformer.
Viktor Luthman, VD och medgrundare av IntuiCell, ser denna teknik som ett potentiellt paradigmskifte. Robotar med ett digitalt nervsystem är inte längre enkla maskiner som följer fördefinierade kommandon och instruktioner från en stel digital modell. Snarare skulle de vara "syntetiska varelser" som flexibelt kan anpassa sig till situationer – ungefär som människor och djur som lär sig genom interaktion och erfarenhet.
Luthman profeterar: ”Om det vore upp till mig skulle vi en dag ha en värld full av digitala varelser i alla möjliga former. En värld som kommer att vara radikalt annorlunda än vår.” Förr eller senare skulle nya livsformer och olika digitala arter kunna dyka upp – både de som liknar djurmodeller och de med exotiska former. Dessa artificiella varelser skulle byggas snarare än födas, men det skulle inte förändra deras natur. Människor skulle arbeta med dem istället för att bara använda dem som verktyg eller leksaker.
Den tekniska grunden: Mer än bara neurala nätverk
Det som skiljer IntuiCells tillvägagångssätt från konventionella AI-system är hur dess digitala nervsystem är strukturerat. Medan traditionella neurala nätverk är utformade för att känna igen mönster i stora datamängder och avgöra statistisk relevans, går IntuiCells system ett steg längre.
De artificiella neuronerna som utvecklats av IntuiCell kan inte bara bearbeta information, utan kan också fatta självständiga beslut och prioritera. De kan reagera på förändringar i omgivningen i realtid och justera sina svar därefter. Detta gör att Luna kan lära sig att navigera i sin omgivning utan föregående programmering eller träning.
Denna metod skiljer sig fundamentalt från konventionella AI-system, som ofta når sina gränser när de ställs inför oförutsedda situationer. Medan traditionella AI-modeller fungerar bra i bekanta miljöer, har de svårt att anpassa sig till nya situationer. Omskolning av sådana system är dyrt, tidskrävande och kräver nya datamängder.
IntuiCells digitala nervsystem är däremot utformat för att lära sig direkt från erfarenhet. Det är baserat på stimulus-respons-principer och reagerar direkt på miljöförändringar. Lärande sker inte i molnet, utan live – genom rörelse, experiment och anpassning. Denna metod påminner mer om motoriskt lärande hos djur än konventionellt maskininlärning.
Potentiella tillämpningar: Från rymdresor till katastrofhjälp
IntuiCells teknik skulle kunna användas inom många områden där robotar måste arbeta i oförutsägbara miljöer. Rymdutforskning är ett särskilt lovande område, där robotar ofta är ensamma och måste reagera snabbt på oväntade situationer. Robotar utrustade med ett digitalt nervsystem skulle också kunna erbjuda värdefulla tjänster inom djuphavsforskning, där kommunikationen med ytan är begränsad.
Ett annat viktigt tillämpningsområde är katastrofhjälp. Här kan robotar med förmågan att snabbt anpassa sig till nya miljöer hjälpa till i sökandet efter överlevande eller i hanteringen av farliga situationer. Förmågan att lära sig och reagera i realtid kan göra hela skillnaden i sådana scenarier.
Robotar med ett digitalt nervsystem skulle också kunna öppna upp nya möjligheter i vardagen. Från hushållsrobotar som anpassar sig till sina ägares individuella behov till hjälprobotar inom vård och omsorg – förmågan att lära sig genom interaktion skulle kunna förändra hur vi interagerar med robotar i grunden.
Etiska och samhälleliga konsekvenser
Utvecklingen av robotar med ett digitalt nervsystem väcker också viktiga etiska och samhälleliga frågor. Om robotar blir alltmer kapabla att lära sig självständigt och fatta beslut, hur ska vi då behandla dem? Vilken moralisk status ska vi tillskriva dem?
Viktor Luthman är medveten om dessa frågor och betonar vikten av att tidigt beakta de etiska konsekvenserna av denna teknik. ”Vi behöver regler och riktlinjer för detta”, säger han. ”Jag skulle vara mycket glad om vi kunde diskutera detta med de skarpaste hjärnorna i världen. Om vi kunde hjälpa till att utveckla en vision för den här världen.”
Utvecklingen av robotar med ett digitalt nervsystem kan också få djupgående konsekvenser för arbetslivet. I takt med att robotar blir alltmer kapabla att hantera komplexa uppgifter och anpassa sig till nya situationer, kan de användas inom allt fler områden. Detta kan leda till förändringar på arbetsplatsen, men också öppna upp nya möjligheter för samarbete mellan människor och maskiner.
Jämförelsen med Blade Runner: Science fiction som blir verklighet?
Viktor Luthmans vision om att skapa en värld full av digitala varelser påminner om science fiction-scenarier som de i "Blade Runner". I den här filmen existerar replikanter – artificiella varelser som praktiskt taget är omöjliga att skilja från människor och som besitter sina egna tankar och känslor. Även om vi fortfarande är långt ifrån sådana scenarier, väcker utvecklingen av robotar med ett digitalt nervsystem liknande frågor: Vad utgör en levande varelse? Vilken moralisk status bör vi tillskriva artificiella varelser?
Parallellerna till "Blade Runner" är inte en slump. Filmen tar upp farorna, osäkerheterna och de moraliska och etiska tvetydigheterna som är förknippade med skapandet av avancerad artificiell intelligens. Interaktionerna mellan människor och de avancerade androiderna, replikanterna, skildrar en värld där gränsen mellan "verkliga" och "artificiella" människor är oupplösligt suddig.
Även om vi fortfarande är långt ifrån en värld där robotar har medvetande och i stort sett är omöjliga att skilja från människor, skulle tekniker som IntuiCells digitala nervsystem kunna representera ett steg i den riktningen. Förmågan att lära sig genom erfarenhet och anpassa sig till nya situationer är en viktig aspekt av vad vi betraktar som intelligens.
Det tekniska genomförandet: Från idé till verklighet
Att utveckla ett digitalt nervsystem är ingen lätt uppgift. Det kräver en djup förståelse för både neurobiologi och datavetenskap. IntuiCell har antagit denna utmaning och utvecklat ett system som översätter de grundläggande principerna för det biologiska nervsystemet till programvara.
Lunas digitala nervsystem är baserat på ett nätverk av artificiella neuroner som kommunicerar med varandra och bearbetar information. Dessa neuroner är dock inte bara matematiska modeller som de som används i konventionella neurala nätverk. Istället designades de baserat på en förståelse för neurofysiologi och kan självständigt prioritera och fatta beslut.
En viktig aspekt av systemet är hur det hanterar sensordata. Istället för att bara bearbeta dessa data och reagera på ett förprogrammerat sätt, använder systemet dem för att utveckla en förståelse för sin omgivning och sin egen kropp. Detta gör att Luna genom trial and error kan lära sig hur man navigerar i sin omgivning.
Att integrera den digitala cortexen innebär ytterligare en utmaning. Detta är avsett att göra det möjligt för Luna att förstå avsikter och sammanhang – en förmåga som går långt utöver enkla reflexer. Att utveckla ett sådant system kräver en djup förståelse för hur hjärnan fungerar och hur den bearbetar information och fattar beslut.
Vägen till framtiden: utmaningar och möjligheter
Utvecklingen av robotar med ett digitalt nervsystem är fortfarande i ett tidigt skede, och många utmaningar kvarstår. En av de största utmaningarna är att skala systemet. Medan Luna arbetar med ett nätverk av några hundra digitala neuroner, har den mänskliga hjärnan miljarder neuroner. Att skala systemet till en storlek som möjliggör mer komplexa beteenden utgör en betydande teknisk utmaning.
En annan utmaning är att integrera systemet i olika robotplattformar. IntuiCell siktar på att integrera sin teknik i robotar från etablerade företag, vilket kräver nära samarbete och anpassning till olika hårdvaruplattformar.
Trots dessa utmaningar erbjuder IntuiCells teknik enorma möjligheter. Dess förmåga att lära av erfarenhet och anpassa sig till nya situationer skulle kunna göra det möjligt för robotar att arbeta i miljöer som är alltför oförutsägbara för konventionella robotar. Detta skulle kunna öppna upp nya tillämpningsområden och fundamentalt förändra hur vi interagerar med robotar.
Slutsats: En ny era inom robotik
Det svenska startupföretaget IntuiCell står på tröskeln till en ny era inom robotik. Med sitt digitala nervsystem och virtuella hjärna skulle det kunna förändra hur robotar lär sig och interagerar med sin omgivning i grunden. Förmågan att lära sig genom erfarenhet och anpassa sig till nya situationer skulle kunna göra det möjligt för robotar att arbeta i miljöer som är för oförutsägbara för konventionella robotar.
Viktor Luthmans vision om att skapa en värld full av digitala varelser kan fortfarande låta som science fiction idag. Men med varje framsteg i utvecklingen av det digitala nervsystemet kommer denna vision ett steg närmare verkligheten. I en värld där robotar i allt högre grad kan lära sig självständigt och fatta beslut, kommer vi att behöva brottas med nya etiska och samhälleliga frågor.
Utvecklingen av robotar med ett digitalt nervsystem är fortfarande i ett tidigt skede, och många utmaningar kvarstår. IntuiCells teknik erbjuder dock enorma möjligheter och skulle kunna bana väg för en ny generation robotar som inte bara är programmerade utan faktiskt kapabla att lära sig och anpassa sig – ungefär som människor och djur.
Under de kommande åren kommer vi sannolikt att se ytterligare framsteg inom detta område. Med varje steg mot en värld där robotar kan lära sig genom erfarenhet, måste vi också brottas med frågan om vad det innebär att vara en levande varelse och vilken plats dessa nya syntetiska varelser bör inta i vårt samhälle.
Din globala marknadsförings- och affärsutvecklingspartner
☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska
☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!
Konrad Wolfenstein
Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.
Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.
