Un chip híbrido de potencia ultrabaja inspirado en el cerebro podría ayudar a dar a los robots del tamaño de una palma la capacidad de colaborar y aprender de sus experiencias. Combinado con las nuevas generaciones de motores y sensores de baja potencia, el nuevo circuito integrado específico de la aplicación ASIC, que funciona con milivatios de potencia, podría ayudar a los robots inteligentes de enjambre a operar durante horas en lugar de minutos.
Para ahorrar energía, los chips utilizan un procesador híbrido digital-analógico en el dominio del tiempo en el que el ancho de pulso de las señales codifica la información. La red neuronal IC acomoda tanto la programación basada en modelos como el aprendizaje colaborativo de refuerzo, lo que podría proporcionar a los robots pequeños más grandescapacidades de reconocimiento, búsqueda y rescate y otras misiones.
Investigadores del Instituto de Tecnología de Georgia demostraron autos robóticos conducidos por los ASIC únicos en la Conferencia Internacional de Circuitos de Estado Sólido ISSCC de IEEE 2019. La investigación fue patrocinada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa DARPA y la Corporación de Investigación de SemiconductoresSRC a través del Centro para la computación inspirada en el cerebro que permite la inteligencia autónoma CBRIC.
"Estamos tratando de llevar inteligencia a estos robots muy pequeños para que puedan aprender sobre su entorno y moverse de forma autónoma, sin infraestructura", dijo Arijit Raychowdhury, profesor asociado en la Escuela de Ingeniería Eléctrica e Informática de Georgia Tech. "Para lograr eso, queremos llevar conceptos de circuitos de baja potencia a estos dispositivos muy pequeños para que puedan tomar decisiones por su cuenta. Existe una gran demanda de robots muy pequeños pero capaces que no requieran infraestructura ".
Los autos demostrados por Raychowdhury y los estudiantes de posgrado Ningyuan Cao, Muya Chang y Anupam Golder navegan a través de una arena rodeada de almohadillas de goma y rodeados de paredes de bloques de cartón. Mientras buscan un objetivo, los robots deben evitar conos de tráfico y entre ellos,aprender del entorno a medida que avanzan y comunicarse continuamente entre sí.
Los automóviles usan sensores de inercia y ultrasonido para determinar su ubicación y detectar objetos a su alrededor. La información de los sensores va al ASIC híbrido, que sirve como el "cerebro" de los vehículos. Luego, las instrucciones van a un controlador Raspberry Pi, queenvía instrucciones a los motores eléctricos.
En los robots del tamaño de la palma de la mano, tres sistemas principales consumen energía: los motores y controladores utilizados para conducir y dirigir las ruedas, el procesador y el sistema de detección. En los automóviles construidos por el equipo de Raychowdhury, el ASIC de baja potencia significa que ellos motores consumen la mayor parte de la potencia. "Hemos podido llevar la potencia de cálculo a un nivel en el que el presupuesto está dominado por las necesidades de los motores", dijo.
El equipo está trabajando con colaboradores en motores que utilizan tecnología microelectromecánica MEMS capaz de operar con mucha menos potencia que los motores convencionales.
"Nos gustaría construir un sistema en el que la potencia de detección, las comunicaciones y la potencia de la computadora, y la actuación sean aproximadamente del mismo nivel, del orden de cientos de milivatios", dijo Raychowdhury, profesor asociado de ON Semiconductor en elEscuela de Ingeniería Eléctrica e Informática ". Si podemos construir estos robots del tamaño de una palma de la mano con motores y controladores eficientes, deberíamos ser capaces de proporcionar tiempos de ejecución de varias horas con un par de baterías AA. Ahora tenemos una buena idea de qué tipo de informáticaplataformas necesitamos entregar esto, pero aún necesitamos los otros componentes para ponerse al día "
En la computación en el dominio del tiempo, la información se transporta en dos voltajes diferentes, codificados en el ancho de los pulsos. Eso le da a los circuitos las ventajas de eficiencia energética de los circuitos analógicos con la robustez de los dispositivos digitales.
"El tamaño del chip se reduce a la mitad, y el consumo de energía es un tercio de lo que necesitaría un chip digital tradicional", dijo Raychowdhury. "Utilizamos varias técnicas en los diseños de lógica y memoria para reducir el consumo de energía alrango de milivatios mientras se alcanza el rendimiento objetivo "
Cada ancho de pulso representa un valor diferente, el sistema es más lento que los dispositivos digitales o analógicos, pero Raychowdhury dice que la velocidad es suficiente para los robots pequeños. Un milivatio es una milésima de vatio.
"Para estos sistemas de control, no necesitamos circuitos que funcionen a varios gigahercios porque los dispositivos no se mueven tan rápido", dijo. "Estamos sacrificando un poco de rendimiento para obtener eficiencias de potencia extremas. Incluso si el cálculoopera a 10 o 100 megahercios, eso será suficiente para nuestras aplicaciones objetivo "
Los chips CMOS de 65 nanómetros se adaptan a los dos tipos de aprendizaje apropiados para un robot. El sistema puede programarse para seguir algoritmos basados en modelos, y puede aprender de su entorno utilizando un sistema de refuerzo que fomenta un rendimiento cada vez mejor con el tiempo.- Al igual que un niño que aprende a caminar tropezando con cosas.
"Se inicia el sistema con un conjunto predeterminado de pesos en la red neuronal para que el robot pueda comenzar desde un buen lugar y no bloquearse de inmediato o dar información errónea", dijo Raychowdhury. "Cuando lo despliega en una nueva ubicación,el entorno tendrá algunas estructuras que reconocerá y algunas que el sistema tendrá que aprender. El sistema tomará decisiones por sí mismo y medirá la efectividad de cada decisión para optimizar su movimiento ".
La comunicación entre los robots les permite colaborar para buscar un objetivo.
"En un entorno de colaboración, el robot no solo necesita comprender lo que está haciendo, sino también lo que hacen los demás miembros del mismo grupo", dijo. "Trabajarán para maximizar la recompensa total del grupo en lugar dea la recompensa del individuo "
Con su demostración ISSCC que proporciona una prueba de concepto, el equipo continúa optimizando los diseños y está trabajando en un sistema en chip para integrar los circuitos de computación y control.
"Queremos habilitar más y más funcionalidades en estos pequeños robots", agregó Raychowdhury. "Hemos demostrado lo que es posible, y lo que hemos hecho ahora tendrá que aumentar con otras innovaciones".
Este proyecto fue apoyado por la Corporación de Investigación de Semiconductores bajo la subvención JUMP CBRIC ID de tarea 2777.006.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Georgia . Original escrito por John Toon. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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