연구원들은 로봇의 작업 속도를 높이는 맞춤형 장비를 개발하는 자동화된 방법을 개발했습니다. 라고 하는 시스템 로봇형 계산, 로봇의 물리적 구조를 고려하여 최적화된 하드웨어 아키텍처를 제공합니다.
현대 로봇은 빠르게 움직일 수 있습니다. Massachusetts Institute of Technology의 수석 연구원인 Sabrina Neumann은 "모터는 빠르고 강력합니다. 그러나 사람과 상호 작용할 때와 같은 복잡한 상황에서 로봇은 종종 느립니다. " 교수형은 로봇의 머리에서 일어나는 일입니다. 자극을 인식하고 반응을 계산하려면 반응 시간을 제한하는 "많은 계산"이 필요하다고 그녀는 덧붙입니다.
Neumann은 로봇의 "마음"과 몸 사이의 이러한 불일치를 처리하는 방법을 찾았습니다. 로봇형 컴퓨팅이라고 하는 이 방법은 로봇의 물리적 설계와 의도된 응용 프로그램을 사용하여 로봇의 응답 시간을 최소화하는 특수 컴퓨터 칩을 만듭니다.
Neuman에 따르면 로봇 작업에는 세 가지 주요 단계가 있습니다. 첫 번째는 센서나 카메라를 사용하여 데이터를 수집하는 지각입니다. 두 번째는 반영 및 현지화입니다. "본 것을 기반으로 주변 세계의 지도를 만든 다음 해당 지도에서 자신을 현지화해야 합니다."라고 Neumann은 말합니다. 세 번째 단계는 움직임을 계획하고 통제하는 것, 즉 행동 계획을 세우는 것입니다.
이러한 단계에는 시간과 엄청난 컴퓨팅 성능이 필요할 수 있습니다. 이 연구의 공동 저자인 Brian Plancher는 "로봇이 현장에 배치되고 사람 주변의 역동적인 환경에서 안전하게 작동하려면 매우 빠르게 생각하고 반응할 수 있어야 합니다.
Neumann은 연구원들이 더 나은 알고리즘을 연구하고 있지만 소프트웨어 개선만으로는 답이 되지 않는다고 덧붙였습니다. "여기서 비교적 새로운 것은 더 고급 장비도 배울 수 있다는 아이디어입니다." 이는 하드웨어 가속을 사용하여 로봇의 두뇌를 포함하는 표준 프로세서 칩을 뛰어넘는 것을 의미합니다. 하드웨어 가속은 특정 컴퓨팅 작업을 보다 효율적으로 수행하기 위해 특수 하드웨어 장치를 사용하는 것을 말합니다.
Plancher는 로보토모픽 컴퓨팅을 위한 광범위한 애플리케이션을 보고 있습니다. "이상적으로는 궁극적으로 로봇이 안전하고 효과적인 움직임 조합을 신속하게 계산할 수 있도록 각 로봇에 대한 개별 움직임 계획 칩을 제조할 수 있습니다."라고 그는 말합니다. "20년 안에 모든 로봇에 몇 개의 특수 컴퓨터 칩이 있고 이것이 그 중 하나가 될 수 있다면 나는 놀라지 않을 것입니다." Neumann은 로보모픽 컴퓨팅이 COVID-19 환자를 돌보거나 무거운 물건을 조작하는 것과 같은 다양한 환경에서 사람들을 위험에서 벗어날 수 있다고 덧붙였습니다.
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