Humano ciberfĂsico interativo: gerando movimentos de corpo inteiro ricos em contato
Os seres humanos realizam naturalmente inúmeras tarefas complexas. Isso inclui sentar, pegar algo da mesa e empurrar um carrinho. Essas atividades envolvem vários movimentos e exigem múltiplos contatos, o que dificulta a programação de robôs para realizá-las.
Recentemente, o professor Eiichi Yoshida, da Tokyo University of Science, apresentou a ideia de uma plataforma interativa ciber-fĂsica humana (iCPH) para resolver esse problema. Ele pode ajudar a entender e gerar sistemas semelhantes aos humanos com movimentos de corpo inteiro ricos em contato. Seu trabalho foi publicado em Fronteiras em RobĂłtica e IA.
O Prof. Yoshida descreve brevemente os fundamentos da plataforma. “Como o nome sugere, o iCPH combina elementos fĂsicos e cibernĂ©ticos para capturar movimentos humanos. Enquanto um robĂ´ humanĂłide age como um gĂŞmeo fĂsico de um humano, um gĂŞmeo digital existe como um ser humano ou robĂ´ simulado no ciberespaço. Este Ăşltimo Ă© modelado por meio de tĂ©cnicas como como análise musculoesquelĂ©tica e robĂłtica. Os dois gĂŞmeos se complementam.”
Esta pesquisa levanta várias questões-chave. Como os humanóides podem imitar o movimento humano? Como os robôs podem aprender e simular comportamentos humanos? E como os robôs podem interagir com os humanos de maneira suave e natural? O Prof. Yoshida os aborda nesta estrutura. Primeiro, na estrutura do iCPH, o movimento humano é medido pela quantificação da forma, estrutura, ângulo, velocidade e força associados ao movimento de várias partes do corpo. Além disso, a sequência de contatos feitos por um humano também é registrada. Como resultado, a estrutura permite a descrição genérica de vários movimentos por meio de equações diferenciais e a geração de uma rede de movimento de contato sobre a qual um humanóide pode atuar.
Em segundo lugar, o gĂŞmeo digital aprende essa rede por meio de abordagens baseadas em modelos e aprendizado de máquina. Eles sĂŁo interligados pelo mĂ©todo de cálculo de gradiente analĂtico. A aprendizagem contĂnua ensina a simulação do robĂ´ como realizar a sequĂŞncia de contato. Em terceiro lugar, o iCPH enriquece a rede de movimento de contato por meio do aumento de dados e aplica a tĂ©cnica de quantização vetorial. Ajuda a extrair os sĂmbolos que expressam a linguagem do movimento de contato. Assim, a plataforma permite a geração de movimento de contato em situações inexperientes. Em outras palavras, os robĂ´s podem explorar ambientes desconhecidos e interagir com humanos por meio de movimentos suaves envolvendo muitos contatos.
Com efeito, o autor lança trĂŞs desafios. Estes pertencem aos descritores gerais, aprendizado contĂnuo e simbolização do movimento de contato. Navegar neles Ă© necessário para realizar o iCPH. Uma vez desenvolvida, a nova plataforma terá inĂşmeras aplicações.
“Os dados do iCPH serĂŁo tornados pĂşblicos e implantados em problemas da vida real para resolver problemas sociais e industriais. RobĂ´s humanĂłides podem liberar os humanos de muitas tarefas que envolvem cargas pesadas e melhorar sua segurança, como levantar objetos pesados ​​e trabalhar em ambientes perigosos. O iCPH tambĂ©m pode ser usado para monitorar tarefas executadas por humanos e ajudar a prevenir doenças relacionadas ao trabalho. Finalmente, humanĂłides podem ser controlados remotamente por humanos por meio de seus gĂŞmeos digitais, o que permitirá que os humanĂłides realizem grandes instalações de equipamentos e transporte de objetos “, diz o Prof. .Yoshida, sobre as aplicações do iCPH.
Usando o iCPH como marco zero e com a ajuda de colaborações de diferentes comunidades de pesquisa, incluindo robótica, inteligência artificial, neurociência e biomecânica, um futuro com robôs humanoides não está longe.
Com informações de Science Daily.