Чип за минироботи: 3D навигацията е свалена до мощност колкото LED

Нощ на учените 2026 · онлайн

Дигитални ресурси

Всички ресурси
Броеве за четене онлайнСпецброеве за изкуствения интелект и за атома, брой 200 на „Българска наука“ и вестник „Homo Sciens“.Разгледай броевете 17 нови филма за български учениОт Стамен Григоров и бактерията на киселото мляко до генетика Дончо Костов.Гледай видеата 30 години „Мария Склодовска-Кюри“ на една картаВсички проекти по програмата от 1996 до 2026 г. – и кой с кого работи.Отвори картата Архив от минали НощиФилми, лекции и броеве от Нощите на учените 2019–2023.Към архива

 

Колкото по-малки стават роботите, толкова по-трудно е да „виждат“ и разбират света около себе си. Това е сериозен проблем, ако искаме един ден миниатюрни машини да проверяват тръби за течове, да се движат в тесни индустриални шахти или да работят в опасна среда, където човек трудно може да стигне. Изследователи от Масачузетския технологичен институт (MIT) съобщават за нов чип, който може да промени тази картина: той позволява на малки автономни устройства да изграждат 3D карта на средата почти в реално време, при консумация на енергия, сравнима с тази на един светодиод.

На пръв поглед това звучи като поредния хардуерен ъпгрейд. Но всъщност проблемът е много по-дълбок. За да се ориентира сигурно, един робот трябва не само да засича препятствията, а и да разбира свободното пространство около себе си. Това обикновено изисква голям обем памет и много изчисления, защото системата трябва постоянно да обработва 3D данни от камера или друг сензор.

Класическият подход често разчита на така наречените воксели — нещо като триизмерни пиксели, с които пространството се нарязва на много малки кубчета. Това е полезно, но и тежко: иска памет, изчислителна мощ и съответно батерия. При много малки роботи именно батерията е най-голямото ограничение.
Екипът от MIT е подходил по различен начин. Вместо да описва света с твърди кубчета, системата използва гъвкави елипсовидни форми, наречени Gaussian-и. Те могат по-икономично да представят извити повърхности и обекти с по-малко данни. Казано по-просто, вместо да строиш средата от милиони малки тухлички, понякога можеш да я опишеш с много по-малко, но по-умни „облаци“.

Сърцето на системата е чипът Gleanmer. Според MIT той консумира около 6 миливата и се нуждае от едва 2,5% от енергията, която би изисквал най-добрият съществуващ чип за такова картографиране. Това е впечатляващо не само като инженерно постижение, но и като пример за нещо все по-важно в съвременната техника: алгоритъмът и хардуерът са проектирани заедно, а не поотделно.

Тук е ключът към успеха. Изследователите не просто са взели съществуващ метод и не са го „налели“ в чип. Те са създали по-икономичен алгоритъм, който прави само един проход през дълбочинните изображения и не пази цялата картина в паметта. Вместо да сравнява всеки пиксел с всеки друг, системата предполага, че съседни пиксели вероятно принадлежат към една и съща структура. Това силно намалява изчисленията.

После идва вторият важен ход: когато роботът вижда един и същ обект от различни ъгли, възникват припокриващи се описания. Вместо системата да се връща към суровите изображения, тя слива тези представяния направо на нивото на Gaussian-ите. Така се пести още памет и още енергия.

Практическите приложения са много. MIT дава пример с малки автономни роботи, които могат да се движат в системи за отопление и вентилация, за да търсят течове на газ. Но потенциалът отива и отвъд това. Чипът може да е полезен за леки очила за добавена реалност, които трябва да разбират околната среда без тежка батерия. Подобни системи биха могли да помогнат в медицински симулации, техническа поддръжка или работа в труднодостъпни пространства.

Разбира се, това не означава, че утре сградите ще се напълнят с рояци минироботи. Засега става дума за изследователска демонстрация, представена на симпозиум по много големи интегрални схеми, а свързаната научна статия е налична като arXiv препринт. Но самата идея е силна: ако една машина може да „разбере“ пространството около себе си с мощност колкото LED, това отваря вратата към нов клас автономни устройства.

По-важното е, че тук не виждаме просто по-бърз чип, а нов начин на мислене. Вместо да правим големите системи още по-мощни, можем да направим малките достатъчно умни. А когато роботиката стигне до тесните тръби, фабричните шахти и очилата на човек, точно това ще се окаже решаващо.

 

Източници

Живейте по-добре с наука!

  • Развийте критично мислене и изградете защита срещу дезинформация.

  • Придобийте ключови умения за по-добър живот с нашите курсове във формат текст, видео и аудио.

  • Открийте новостите и иновациите в медицината.

  • Само 3 минути дневно са достатъчни, за да трансформирате живота си!

  • Всеки месец ви очаква нов брой с увлекателни статии по биология, космос, технологии, история, медицина и много други.

Изживейте науката навсякъде и по всяко време, като я четете на най-удобното за вас устройство.

 
Годишен абонамент
ВИЖ ПОВЕЧЕ
  • Безкрайно знание - списание, видеа, аудио, книги и т.н.
  • Достъп от всякъде
  • Социална мрежа за знание с хора като вас.

Създадохме платформа, която предлага курсове и ръководства, насочени към решаването на житейски предизвикателства чрез научно обосновани методи. Тя не само подпомага личностното развитие, но и предоставя ценни знания за водене на по-здравословен, успешен и пълноценен живот. Благодарение на научния подход, потребителите ще имат възможност да подобрят своето благосъстояние и да постигнат по-високо качество на живот.

БГ Наука
Powered by  GDPR Cookie Compliance (opens in a new tab)
Правила на поверителност

Използваме „бисквитки“, за да персонализираме съдържанието и рекламите, да предоставяме функции на социални медии и да анализираме трафика си. Също така споделяме информация за начина, по който използвате сайта ни, с партньорските си социални медии, рекламните си партньори и партньори за анализ.

Можете да коригирате всички настройки на „бисквитките“, като отворите разделите вляво.