Opis projektu
Projektowanie robotów odpornych jak zwierzęta
Przyszłość należy do robotów. Jednak pomimo dziesięcioleci badań roboty nadal mają poważną wadę: są delikatnymi maszynami, które mogą łatwo ulec awarii w trudnych warunkach. Na szczęście jest sposób na stworzenie tanich robotów, które mogłyby autonomicznie (i natychmiastowo) odzyskać sprawność po nieoczekiwanych usterkach. Finansowany przez Europejską Radę ds. Badań Naukowych projekt ResiBots zrewolucjonizuje nasze podejście do odporności na błędy i stworzy roboty, które będą tak odporne i adaptacyjne jak zwierzęta. W szczególności projekt zakłada wykorzystanie algorytmów uczenia się metodą prób i błędów, które pozwalają robotom szybko odkrywać zachowania kompensacyjne bez konieczności stosowania drogich czujników lub wstępnie zdefiniowanych planów awaryjnych. Ogólnym celem jest znaczne wydłużenie okresu eksploatacji robotów bez podnoszenia ich kosztów. Projekt wytyczy nowe kierunki badań nad maszynami adaptacyjnymi.
Cel
Despite over 50 years of research in robotics, most existing robots are far from being as resilient as the simplest animals: they are fragile machines that easily stop functioning in difficult conditions. The goal of this proposal is to radically change this situation by providing the algorithmic foundations for low-cost robots that can autonomously recover from unforeseen damages in a few minutes. The current approach to fault tolerance is inherited from safety-critical systems (e.g. spaceships or nuclear plants). It is inappropriate for low-cost autonomous robots because it relies on diagnostic procedures, which require expensive proprioceptive sensors, and contingency plans, which cannot cover all the possible situations that an autonomous robot can encounter. It is here contended that trial-and-error learning algorithms provide an alternate approach that does not require diagnostic, nor pre-defined contingency plans. In this project, we will develop and study a novel family of such learning algorithms that make it possible for autonomous robots to quickly discover compensatory behaviors. We will thus shed a new light on one of the most fundamental questions of robotics: how can a robot be as adaptive as an animal? The techniques developed in this project will substantially increase the lifespan of robots without increasing their cost and open new research avenues for adaptive machines.
Dziedzina nauki
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensorsoptical sensors
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learningreinforcement learning
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringroboticsautonomous robots
- natural sciencesearth and related environmental sciencesphysical geographynatural disasters
Program(-y)
Temat(-y)
System finansowania
ERC-STG - Starting GrantInstytucja przyjmująca
78153 Le Chesnay Cedex
Francja