[Hanson Robotics 파트2] Sophia 2020 구축: 구현된 인지를 위한 통합 플랫폼. Sophia 2020 플랫폼은 소피아의 표현, 조작, 인식 및 디자인을 발전시키는 데 도움을 주기 위해 개발한 인간과 같은 체화 된 인식을 위한 프레임 워크이다.

나는 Hanson Robotics와 함께 일하고 있으며 새로운 Sophia 2020 플랫폼을 개발하기 위해 International Iberian Nanotechnology Laboratory (INL) 및 SingularityNet과 협력하고 있다.

소피아는 특히 인간-로봇 상호 작용을 이해하기위한 고급 로봇 공학 및 AI 연구를 위한 플랫폼 역할을 하는 휴머노이드이다.

Sophia 2020 플랫폼은 소피아의 표현, 조작, 인식 및 디자인을 발전시키는 데 도움을 주기 위해 개발한 인간과 같은 체화 된 인식을 위한 프레임 워크이다. 소피아와의 작업은 인간-로봇 상호 작용을 이해하는 표준으로 작용하고 자폐증 치료 및 의학적 우울증 연구에 사용될 것이다.

 

이 기사에서는 우리가 개발한 몇 가지 주요 영역을 강조할 것이다. 더 자세히 알아보고 싶다면 다음 두 가지 리소스를 참조하여 자세히 알아보라.

• 이 전체 플랫폼을 더 자세히 설명하는 사전 인쇄 문서이다. Link.

• AAAS 연차 총회에서 발표한 AAAS 포스터. Link.

   

내재된 인지를 위한 통합 플랫폼

Sophia 2020은 표현력이 풍부한 인간과 같은 로봇 얼굴, 팔, 운동을 사용하고 개방형 크리에이티브 도구 세트 내에서 ML 신경 기호 AI 대화 앙상블, NLP 및 NLG 도구를 사용한다.

 

센서 및 터치 인식

인간 에뮬레이션 로봇 공학에서 터치 인식 및 자극은 인간이 영감을받은 새로운 인지 기계학습 신경 아키텍처 개발에 중요한 것으로 인식된다.

우리의 프레임 워크는 애니메이션 얼굴 메커니즘을 위해 생체에서 영감을 받은 리버스 미셀 자체 조립 다공성 폴리실록산 에멀젼 인공 피부를 사용하여 자연스러움을 높이는 동시에 전력 요구 사항을 이전 재료에 비해 23배 줄였다.

자기 조립 다공성 폴리실록산 에멀젼 인공 피부

우리는 매우 사실적인 얼굴 표정을 위해 매우 유연한 Frubber 스킨을 통합하지만 종종 기존의 단단한 촉각 센서를 사용하면 Frubber의 유연성을 방해한다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 저항 센서를 형성하기 위해 액체 금속으로 채워진 폴리실록산 기판에 유연한 폴리머 직사각형 미세 유체 채널이 있는 Frubber 스킨과 호환되는 새로운 폴리머 소프트 스트레인 및 압력 센서를 고안했다.

센서를 누르거나 늘리면 미세 유체 채널의 변형이 저항을 비례적으로 변경한다. 미세 가공된 실리콘 몰드 마스터는 마스터 몰드 위에 폴리머를 스핀 코팅하여 센서 미세 유체 채널을 생성하고 저장소 정렬 비아를 통해 채널에 EGaln 액체 금속을 주입한다.

O-40kPa 범위에서 0.23%/kPa의 압력 민감도는 평평한 1cm³ 프로브와 증분 중량을 사용하여 측정되었으며 시뮬레이션과 일치하며 이는 일반적인 인간 상호 작용 힘과 비슷하다. 이러한 Frubher 호환 센서는 터치에 민감한 유연한 피부를 가진 로봇을 위한 길을 열어준다.

Frubber 폴리실록산 에멀젼에 내장된 미세 유체 압력 센서

 

손과 팔

플랫폼을 위해, 우리는 상대적으로 저렴한 제조로 모든 관절, 모든 손 DOF의 시리즈 탄성 액추에이터에서 인간과 같은 비율, 위치 및 힘 피드백을 가진 새로운 14 DOF 로봇 팔을 개발했다.

힘 감지 관절과 손가락 끝이 있는 Sophia 2020 손과 팔

 

팔과 손에서 개발한 기능 중 일부는 다음과 같다.

• PID 제어 (센서 읽기 및 원하는 액추에이터 출력 계산).

• 360도 위치 제어 기능이 있는 서보 모터

• 여러 모션 제어 프레임 워크 (Roodle, Gazebo, Moveit)의 URDF 모델.

• 포스 피드백 컨트롤, IK 솔버 및 PID 루프는 ROS API에 래핑 된 클래식 모션 컨트롤과 컴퓨터 애니메이션을 결합한다.

 

파악 제어

GG-CNN (생성적 파악 컨벌루션 신경망/Generative Grasping Convolutional Neural Network)에서 반복을 사용하여 파악 감지를 위한 시각 서비스를 테스트했다. 이 알고리즘은 물체의 심도 있는 이미지를 가져와 다양한 잡기 작업 및 물체에 대해 모든 픽셀에서 잡는 자세를 예측한다.

이전에 볼 수 없었던 물체에 대해 83%의 파악 성공률을 달성했으며, 잡기 시도 중에 이동하는 가정용 물체에 대해 88%, 동적 클러터를 잡을 때 81%의 정확도를 달성할 수 있었다. 내가 쓴 이 기사에서 이것이 어떻게 작동하는지 더 배울 수 있다.

우리는 잡아서 놓기, 그림 그리기, 악수하기 및 바카라 게임에서 98% 이상의 성공을 거둔 클래식 IK 솔버를 사용했다.

 

Hanson AI SDK

Hanson-AI SDK에는 다양한 인식 및 제어 명령이 포함되어 있다. 다음은 몇 가지 주요 기능이다.

지각:

– 얼굴 추적, 인식, 표정, 특성, 제스처, STT, SLAM 등

– 지각에 대한 절차적 애니메이션 반응: 추적, 모방, 단속

– Gazebo, Blender 및 Unity 시뮬레이션

로봇 제어:

– ROS, IK 솔버, PID 루프, 지각 융합, 로깅 및 디버깅 도구

– 인터랙티브 공연을 위한 저작 도구가 포함된 영화 품질의 애니메이션

– 팔과 손: 사교적 제스처, 가위 바위 보, 그림 그리기, 바카라

– 춤, 바퀴 달린 이동성, 걷기 (KAIST with/UNLV DRC Hubo).

 

이를 종합하기 위해 다음은 소피아의 모든 주요 구성 요소에 대한 개요이다.

휴먼 에뮬레이션 로봇 및 AI 플랫폼 개요

 

의식 실험

의식은 특히 로봇 내에서 설명하기 어려운 것이다. 의식을 측정할 수 있는지/어떻게 할 수 있는지에 대해서는 여전히 많은 논쟁이 있지만이를 측정하기위한 연구를 시도했다.

소피아 통합 플랫폼에서 우리는 통합 정보 이론의 Giulio Tononi의 Phi 계수를 통해 소피아의 소프트웨어에서 단순한 의식 신호를 조사했다. 이것은 Univ에서 만들었다. 2004 년 위스콘신의 정신과 의사이자 신경 과학자인 줄리오 토노니의 의식을 연구하고 정량화 하기 위한 진화하는 시스템이자 미적분이다. 이 문서(this paper )를 읽고 더 깊이 이해할 수 있다.

Phi를 계산하는 데 사용되는 데이터는 OpenCog’s Attentional Focus 에서 Atom (노드 및 링크)에 해당하는 STI (Short Term Importance) 값의 시계열로 구성된다. 이러한 계산을 가능하게 하기 위해 독립 구성 요소 분석을 사용하여 데이터를 전처리하고 축소된 시계열 집합을 Phi를 근사하는 알려진 방법을 적용하는 소프트웨어에 제공했다.

명상지도 대화 동안, 우리는 Hanson-Al과 OpenCog가 대화 목표를 추구하면서 소피아가 유도 명상 세션을 통해 인간 참가자를 안내함에 따라 주의 활성화 확산을 추적했다.

시스템 로그 파일을 Phi 시계열과 비교 한 결과 Phi는 더 강렬한 언어 상호 작용이 시작된 직후 더 높았고 소피아가 주제가 명상하거나 심호흡 하는 것을 보는 동안 더 낮았다.

 

앞서 보기

앞으로 나아가면서 우리의 목표는 정확한 환경과 애플리케이션에서 제어 시스템 (예: 조작 명령)을 테스트하는 것이다. 우리는 로봇 상호 작용이 인간의 기분, 행동 및 행동에 미치는 영향을 이해하기 위해 인간과 함께 더 많은 연구에 참여할 것이다.

자폐증 치료 (Pisa FACE), 유도 명상 (HKPU 및 Awakening Health) 및 다양한 R & D 연구 (HRL 및 IISc)에 참여하는 소피아

 

이와 함께 Google은 소피아의 진화에 대한 거버넌스 지침으로 조직을 개발하기 위해 노력하고 있다. 이것은 소피아 개발의 핵심 측면을 승인하고 선택할 학제 간 전문가와 스마트 로봇 애호가의 협력이다. 곧 이에 대해 자세히 알아보라.

질문, 피드백 또는 의견이 있으시면 아래로 연락할 수 있다.

Email: alishbai734@gmail.com

Linkedin: Alishba Imran

Twitter: @alishbaimran_

글쓴이: Alishba Imran/ 나는 제품을 만들고 AI, 블록체인 및 로봇을 사용하여 의료 및 에너지 문제를 해결할 수 있는 방법을 연구하는 것을 즐기는 개발자이자 혁신가이다.