Nie zawsze trzeba wymyślać koło na nowo. Czasami lepiej postawić na sprawdzone rozwiązania, tak jak to zrobili twórcy robota, dla których inspirację stanowiła sama natura.
Dokonania zespołu badawczego z Eindhoven University of Technology zostały niedawno opisane w ramach artykułu dostępnego w Science Advances. Okazuje się, że zadaniem robota było znalezienie wyjścia z labiryntu wypełnionego sześciokątami. Wyróżniającą cechą tej maszyny była jej skłonność do… ciągłego skręcania w prawo. Działo się tak aż do momentu, w którym natrafiała na odwiedzony wcześniej punkt bądź ślepy zaułek.
Czytaj też: Mikroroboty „zaatakują” lekami komórki rakowe, kiedy tylko na nie trafią
Oprogramowanie napędzające „umysł” robota funkcjonuje nieco podobnie do synaps w mózgach, ludzi, myszy i innych ssaków. Dzięki takiemu rozwiązaniu urządzenie zapamiętywało błędne skręty, tak, aby wprowadzić potrzebne poprawki przy następnym podejściu. Naukowcy porównują dostrajanie obwodu neuromorficznego (w celu określania kierunku skrętu) do sytuacji, w której synapsy między neuronami w naszym mózgu wzmacniają swoje połączenia poprzez powtarzanie tych samych czynności.
Robot funkcjonuje na podobnej zasadzie jak synapsy i neurony w ludzkim mózgu
Po umieszczeniu w labiryncie mającym powierzchnię około dwóch metrów kwadratowych, robot potrzebował 16 podejść do znalezienia wyjścia z labiryntu. Osiągnięcia zespołu badawczego stanowią kolejny etap integracji rozwiązań oferowanych przez biologię z systemami projektowanymi przez ludzi. W ramach dalszych działań naukowcy chcieliby zwiększyć możliwości maszyn w zakresie przetwarzania, by ostatecznie rozszerzyć ich przydatność poza sferę nawigowania.
Czytaj też: Meduzy odkrywają swoje tajemnice. Naukowcy umieją „czytać” w ich mózgach
Jeśli chodzi o funkcjonowanie samego obwodu neuromorficznego, to kluczowy okazał się w tym przypadku polimer – p(g2T-TT). Dlaczego? Ano dlatego, że jest on w stanie przechowywać zapamiętane stany przez dłuższy czas. W efekcie robot może tworzyć swego rodzaju wspomnienia związane z błędnymi decyzjami, by później użyć ich tak, jakby zostały zapisane w pamięci. Takie podejście do tematu sprawia, że zmniejsza się zapotrzebowanie na energię, a rozmiary samego urządzenia również spadają. Koniec końców mogłaby powstać niezwykle wydajna maszyna – być może zbliżona pod tym względem do ludzkiego mózgu.
