Concevoir des «cerveaux» sur mesure pour les robots


Concevoir sur mesure

Les chercheurs du MIT ont développé une méthode automatisée de conception de matériel personnalisé, ou «», qui accélèrent le fonctionnement d’un robot. Crédit photo: Jose-Luis Olivares, MIT

Les contemporains peuvent se déplacer rapidement. «Les moteurs sont rapides et puissants», déclare Sabrina Neuman.

Cependant, dans situations complexes telles que l’interaction avec les gens, les robots ne se déplacent souvent pas rapidement. «Le raccrochage est ce qui se passe dans la tête du robot», ajoute-t-elle.

La détection de stimuli et le calcul d’une réponse nécessitent un «chargement de calculs», ce qui limite le temps de réponse, explique Neuman, qui a récemment obtenu un doctorat. du Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du MIT (CSAIL). Neuman a trouvé un moyen de remédier à cette disparité entre «l’esprit» et le corps d’un robot. Le processus connu sous le nom de calcul robotique utilise la disposition physique d’un robot et les applications prévues pour générer une puce informatique personnalisée qui minimise le temps de réponse du robot.

Les progrès pourraient conduire à une grande variété d’applications robotiques, y compris des soins médicaux potentiellement de première ligne pour les patients infectieux. «Ce serait fantastique si nous avions des robots qui pourraient aider à réduire le risque pour les patients et le personnel hospitalier», déclare Neuman.

Neuman présentera les résultats de la recherche à la Conférence internationale sur le support architectural des langages de programmation et des systèmes d’exploitation en avril. Les co-auteurs du MIT comprennent les doctorants Thomas Bourgeat et Srini Devadas, le professeur Edwin Sibley Webster de génie électrique et le doctorat de Neuman. Consultant. Les autres co-auteurs sont Brian Plancher, Thierry Tambe et Vijay Janapa Reddi de l’Université Harvard. Neuman est maintenant stagiaire postdoctoral avec NSF Computing Innovation Fellow à la Harvard School of Engineering and Applied Sciences.

Selon Neuman, il y a trois étapes principales pour faire fonctionner un robot. Le premier est la perception, où les données sont capturées à l’aide de capteurs ou de caméras. La seconde est la cartographie et la localisation: «En vous basant sur ce que vous avez vu, vous devez créer une carte du monde qui vous entoure, puis vous localiser sur cette carte», explique Neuman. La troisième étape est la planification et le contrôle des mouvements – en d’autres termes, une procédure.

Ces étapes peuvent prendre du temps et une grande puissance de calcul. «Pour que les robots puissent être utilisés sur le terrain et travailler en toute sécurité dans des environnements dynamiques autour des personnes, ils doivent être capables de penser et de réagir très rapidement», déclare Plancher. « Les algorithmes actuels ne peuvent pas être exécutés assez rapidement sur le matériel CPU actuel. »

Neuman ajoute que les chercheurs ont étudié de meilleurs algorithmes, mais elle pense que les améliorations logicielles à elles seules ne sont pas la réponse. « Ce qui est relativement nouveau, c’est l’idée que vous pourriez également rechercher un meilleur matériel. » Cela signifie aller au-delà d’une puce de traitement CPU standard qui englobe le cerveau d’un robot – en utilisant l’accélération matérielle.

L’accélération matérielle fait référence à l’utilisation d’une unité spéciale de matériel pour effectuer certaines tâches informatiques plus efficacement. L’unité de traitement graphique (GPU), une puce spécialisée dans le traitement parallèle, est un accélérateur matériel courant. Ces périphériques sont utiles pour les graphiques car leur structure parallèle leur permet de traiter des milliers de pixels à la fois. «Un GPU n’est pas le meilleur de tout, mais c’est le meilleur pour lequel il a été conçu», déclare Neuman. « Vous obtenez de meilleures performances pour une application donnée. » La plupart des robots sont conçus pour un certain nombre d’applications et peuvent donc bénéficier d’une accélération matérielle. C’est pourquoi l’équipe de Neuman a développé Robomorphic Computing.

Le système crée une conception matérielle personnalisée pour répondre de manière optimale aux besoins informatiques d’un robot particulier. L’utilisateur entre les paramètres d’un robot, tels que: B. La disposition de ses membres et comment ses diverses articulations peuvent bouger. Le système de Neuman traduit ces propriétés physiques en matrices mathématiques. Ces matrices sont « clairsemées », ce qui signifie qu’elles contiennent de nombreuses valeurs nulles qui correspondent à peu près à des mouvements impossibles en raison de l’anatomie particulière d’un robot. (De même, les mouvements de votre bras sont limités car il ne peut se plier qu’au niveau de certaines articulations – ce n’est pas une nouille spaghetti infiniment flexible.)

Le système conçoit ensuite une matérielle spécialisée dans la réalisation de calculs uniquement sur les valeurs non nulles dans les matrices. La conception de la puce qui en résulte est donc conçue pour maximiser l’efficacité pour les besoins informatiques du robot. Et cet ajustement a porté ses fruits lors des tests.

L’architecture matérielle développée pour une application spécifique à l’aide de cette méthode a surpassé les unités CPU et GPU disponibles dans le commerce. Bien que l’équipe de Neuman n’ait pas créé de puce personnalisée à partir de zéro, elle a programmé une puce FPGA (Field Programmable Gate Array) personnalisable en fonction des suggestions de leur système. Bien que cette puce fonctionne à une fréquence d’horloge plus lente, elle était huit fois plus rapide que le processeur et 86 fois plus rapide que le GPU.

«J’ai été ravi de ces résultats», déclare Neuman. « Bien que nous ayons été tourmentés par la vitesse d’horloge plus basse, nous l’avons compensé en étant simplement plus efficaces. »

Plancher voit un potentiel étendu pour le calcul robotique. «Idéalement, après tout, nous pouvons créer une puce de planification de mouvement personnalisée pour chaque robot qu’il peut utiliser pour calculer rapidement des mouvements sûrs et efficaces», dit-il. « Je ne serais pas surpris si chaque robot dans 20 ans alimentait une poignée de puces informatiques personnalisées, et cela pourrait être l’une d’entre elles. » Neuman ajoute que l’informatique robomorphique pourrait permettre aux robots de soulager les personnes du risque dans un certain nombre de situations, telles que le soin de patients COVID-19 ou la manipulation d’objets lourds.

Ensuite, Neuman prévoit d’automatiser l’ensemble du système de calcul robomorphique. Les utilisateurs glissent et déposent simplement les paramètres de leur robot et « à l’autre extrémité vient la description du matériel. Je pense que c’est ce qui le pousse à l’extrême et le rend vraiment utile. »


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Fourni par le Massachusetts Institute of Technology

Cette histoire a été republiée avec l’autorisation de MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un site Web populaire qui contient des nouvelles sur la recherche, l’innovation et l’enseignement au MIT.

Citation: Designing Custom « Brains » for Robots (2021, 21 janvier), consulté le 21 janvier 2021 sur https://techxplore.com/news/2021-01-customized-brains-robots.html

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