Die ChatGPT-Task Force wird von Europa eingerichtet
Das Gremium, das die nationalen Datenschutzbeauftragten Europas vereint, gab am Donnerstag bekannt, dass es eine Task Force für ChatGPT eingerichtet habe
Dank neuronaler KI-Chips und elektronischer „Haut“ werden Roboter bald in der Lage sein, Berührungen wie Menschen zu spüren.
Der Mensch verfügt über fünf wichtige Sinne, darunter Sehen, Hören, Riechen, Schmecken und Tasten. Dank der Entwicklung von Wissenschaft und Technik verfügen moderne Robotersysteme heute auch über mindestens zwei dieser Sinne. Beispielsweise kann die Sicht des Roboters durch eine Kamera übernommen werden, oder sein Gehör erfolgt über ein integriertes Mikrofonsystem. In naher Zukunft werden Roboter wahrscheinlich mit einem weiteren Sinn ausgestattet sein, nämlich dem Tastsinn.
Wie andere Sinne spielt auch die Berührung eine wichtige Rolle bei allen grundlegenden Aktivitäten des menschlichen Lebens. Einfache Handlungen wie das Öffnen einer Flasche oder das Binden von Schnürsenkeln wären viel komplizierter, wenn wir Gegenstände nicht mit unseren Händen ertasten könnten. Das Gleiche gilt für Roboter: Das Fehlen eines Tastempfindens macht ihre Fähigkeit, akribische Aktionen auszuführen, die viel „Manipulation“ erfordern, trotz großer Hilfe durch künstliche Intelligenz erheblich eingeschränkt.
Forscher der National University of Singapore (NUS) haben eine Lösung für das oben genannte Problem gefunden: Sie verwenden eine Kombination aus einem „künstlichen Haut“-System, das eine Reihe mikroskopischer Sensoren mit einem „Gehirn“ integriert.“ KI- .
Dieses System wurde von einem Team führender Experten für Informatik und künstliche Intelligenz an der NUS unter der Leitung von außerordentlichem Professor Benjamin Tee, einem Experten für elektronische Sensoren, und Ingenieur Harold Soh, einem Spezialisten für Informatik und künstliche Intelligenz, entwickelt. Branchenführer im Bereich KI . Gemeinsam schuf das Duo ein haptisches Wahrnehmungssystem für Roboter, das Berührung und Sehen kombiniert.
Mitglieder des Forschungsteams
Nach Angaben des Forscherteams kann dieses System 1.000-mal schneller reagieren als das menschliche Nervensystem und besitzt außerdem die Fähigkeit, die Form, Textur und Härte von Objekten zu bestimmen. 10-mal schneller als ein Wimpernschlag.“ Benjamin Tee nennt dies „die intelligenteste künstliche Haut aller Zeiten“.
Allerdings löst diese künstliche Haut mit integrierten Sensoren nur die Hälfte des taktilen Problems des Roboters. Die restlichen 50 % fallen in die Verarbeitungskategorie eines „künstlichen Gehirns“ auf Basis von KI.
Ein künstliches Nervensystem
Forscher haben auf Basis des Loihi-KI-Chips von Intel ein künstliches Gehirn geschaffen, das sensorische Signale verarbeiten kann. Dieser Chip wird im Wesentlichen Daten aus einem künstlichen neuronalen Netzwerk verarbeiten, das von menschlichen Neuronen inspiriert ist, sowie die Art und Weise, wie Signale zwischen ihnen durch elektrische Signale übertragen werden.
Die Fähigkeit, große Informationsmengen schnell und effizient zu übertragen, beherrscht das menschliche Nervensystem sehr gut. Das ist es, was Wissenschaftler mit ihrem System zu lernen versuchen.
„ Ergreifen Sie einen Gegenstand, damit er Ihnen nicht aus der Hand rutscht – und wenn er Ihnen wegrutscht, können Sie ihn reflexartig schnell mit stärkerer Kraft greifen, das macht Ihr Nervensystem. Das kann der Mensch im Millisekundenbereich verarbeiten. “
Erste Robotertests
In einem ersten Test des Systems installierten die Forscher ein künstliches Hautsystem auf der Roboterhand und beauftragten ihn mit dem Lesen von Blindenschrift (Text für Sehbehinderte). Das System sendete die von der Haut gesammelten Signale an den Loihi-Chip, der die Daten in eine bestimmte semantische Bedeutung umwandelte. Anschließend klassifiziert der KI-Algorithmus Braille-Buchstaben mit einer Genauigkeit von über 92 % und verbraucht dabei 20-mal weniger Strom als Standard-Von-Neumann-Prozessoren.
Dieses System kombiniert ein morphologisches Gehirn mit visuellen und Berührungsdaten.
Anschließend testeten die Forscher die Vorteile der Kombination visueller und taktiler Daten. Sie fügten dem System eine Kamera hinzu und trainierten den Roboter, Behälter mit unterschiedlichen Flüssigkeitsmengen zu sortieren. Die Ergebnisse zeigten, dass das System diese Aufgabe 21 % schneller bewältigte als die derzeit leistungsstärkste GPU – und dabei 45-mal weniger Strom verbrauchte.
Bei umfassender Anwendung kann dieses System bei der Bewältigung weitaus komplexerer Aufgaben helfen, beispielsweise bei der Handhabung von Objekten in Fabriken/Lagern und sogar im Gesundheitswesen. Menschliche Gesundheit und Chirurgie.
Um zu dieser Perspektive zu gelangen, müssen Benjamin Tee, Harold Soh und ihre Kollegen natürlich noch eine Menge Arbeit lösen.
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