Los investigadores del MIT buscan abordar la brecha significativa entre la rapidez con la que los robots pueden procesar la información (relativamente lentamente) y la rapidez con la que pueden moverse (muy rápidamente gracias a los avances del hardware moderno), y están usando algo llamado “computación robomórfica” para hacerlo. El método, diseñado por la Dra. Sabrina Neuman, graduada en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT, da como resultado chips de computadora personalizados que pueden ofrecer aceleración de hardware como un medio para tiempos de respuesta más rápidos.
Los chips personalizados diseñados para un propósito muy específico no son nuevos: si está usando un iPhone moderno, tiene uno en ese dispositivo en este momento. Pero se han vuelto más populares a medida que las empresas y los tecnólogos buscan hacer más computación local en dispositivos con limitaciones de energía y computación más conservadoras, en lugar de transferir datos a grandes centros de datos a través de conexiones de red.
En este caso, el método implica la creación de chips hiperespecíficos que se diseñan en función del diseño físico de un robot y su uso previsto. Teniendo en cuenta los requisitos que tiene un robot en términos de su percepción de su entorno, su mapeo y comprensión de su posición dentro de ese entorno, y su planificación de movimiento resultante de dicho mapeo y sus acciones requeridas, los investigadores pueden diseñar chips de procesamiento que aumentan considerablemente la eficiencia de esa última etapa al complementar los algoritmos de software con aceleración de hardware.
El ejemplo clásico de aceleración de hardware que la mayoría de la gente encuentra de forma regular es una unidad de procesamiento de gráficos o GPU. Una GPU es esencialmente un procesador diseñado específicamente para la tarea de manejar operaciones de computación gráfica, como renderizado de pantalla y reproducción de video. Las GPU son populares porque casi todas las computadoras modernas se ejecutan en aplicaciones con uso intensivo de gráficos, pero los chips personalizados para una variedad de funciones diferentes se han vuelto mucho más populares últimamente gracias a la llegada de técnicas de fabricación de chips de ejecución pequeña más personalizables y eficientes.
Aquí hay una descripción de cómo funciona el sistema de Neuman específicamente en el caso de optimizar el diseño de un chip de hardware para el control de un robot, según Noticias del MIT:
El sistema crea un diseño de hardware personalizado para satisfacer mejor las necesidades informáticas de un robot en particular. El usuario ingresa los parámetros de un robot, como el diseño de sus extremidades y cómo se pueden mover sus diversas articulaciones. El sistema de Neuman traduce estas propiedades físicas en matrices matemáticas. Estas matrices son “escasas”, lo que significa que contienen muchos valores cero que corresponden aproximadamente a movimientos que son imposibles dada la anatomía particular de un robot. (De manera similar, los movimientos de su brazo son limitados porque solo se puede doblar en ciertas articulaciones, no es un fideo de espagueti infinitamente flexible).
Luego, el sistema diseña una arquitectura de hardware especializada para ejecutar cálculos solo en los valores distintos de cero en las matrices. Por lo tanto, el diseño de chip resultante está diseñado para maximizar la eficiencia de las necesidades informáticas del robot. Y esa personalización dio sus frutos en las pruebas.
El equipo de Neuman usó una matriz de puertas programables en campo (FPGA), que es como un punto medio entre un chip completamente personalizado y una CPU estándar, y logró un rendimiento significativamente mejor que este último. Eso significa que si realmente fabricara un chip desde cero, podría esperar mejoras de rendimiento mucho más significativas.
Hacer que los robots reaccionen más rápido a sus entornos no se trata solo de aumentar la velocidad y la eficiencia de fabricación, aunque lo hará. También se trata de hacer que los robots sean aún más seguros para trabajar en situaciones en las que las personas trabajan directamente junto a ellos y en colaboración con ellos. Eso sigue siendo una barrera importante para un uso más generalizado de la robótica en la vida cotidiana, lo que significa que esta investigación podría ayudar a desbloquear el futuro de ciencia ficción de los humanos y los robots que viven en armonía integrada.
Source link