MIT (MIT CSAIL) olimlari robotlarni boshqarishning innovatsion tizimini — "neyron Yakobian maydonlari" (NJF) ni ishlab chiqdilar, bu robototexnika o'qitish yondashuvini tubdan o'zgartiradi. Tizim har qanday turdagi va murakkablikdagi robotlarga murakkab sensorlar yoki oldindan o'rnatilgan modellardan foydalanmasdan, faqat kameradan olingan vizual ma'lumotlardan foydalangan holda o'z tanasini boshqarishni mustaqil ravishda o'zlashtirishga imkon beradi.
An'anaviy usullar robotning raqamli modelini yaratish uchun aniq dasturlash va ko'plab sensorlarni talab qiladi. Bu yumshoq, deformatsiyalanadigan yoki maxsus robotlarni ishlab chiqishni qiyinlashtiradi. Njf o'yinni o'zgartiradi: robot kamera yordamida o'zining tasodifiy harakatlarini "kuzatadi" va ular asosida tanasining ichki modelini shakllantiradi. Bunday o'quv jarayonini odamning barmoq harakatlarini qanday boshqarishni o'rganishi bilan taqqoslash mumkin — amaliyot va fikr-mulohazalar orqali.
NJF robotning 3D shaklini boshqaruv buyruqlariga bo'lgan munosabati bilan bog'laydigan neyron tarmoqqa asoslangan. Tizim jacobian maydonini o'rgatish uchun kengaytirilgan neyron nurlanish maydonlari (NeRF) usulidan foydalanadi — bu robot tanasining har qanday nuqtasi dvigatel buyruqlariga javoban qanday harakatlanishini tavsiflovchi matematik model. Buning yordamida robot faqat bitta kameradan video oqim yordamida Real vaqt rejimida o'z harakatlarini bashorat qilish va sozlash imkoniyatiga ega.
Sinov turli xil robotlarda yuqori njf samaradorligini ko'rsatdi: pnevmatik yumshoq qo'l, Allegro qattiq qo'l, 3D bosma qo'l va o'rnatilgan sensorlarsiz aylanadigan platforma. Barcha holatlarda tizim qurilmalarning shakli va dinamikasini mustaqil ravishda o'rganib chiqdi, bu ko'pincha juda ko'p resurslarni talab qiladigan an'anaviy jismoniy simulyatorlardan yuqori aniqlik va o'rganish tezligini namoyish etdi.
Texnologiyaning salohiyati juda katta: NJFGA ega robotlar aniq qishloq xo'jaligi ishlarini bajarishi, qurilish maydonchalarida murakkab uskunalarsiz ishlashi va tez o'zgaruvchan atrof-muhit sharoitlariga moslashishi mumkin. Hozirgi vaqtda o'qitish uchun bir nechta kameralar va har bir robot uchun protsedurani takrorlash kerak, ammo tadqiqotchilar oddiy smartfonlardan harakatlarni yozib olish va maxsus jihozlar va chuqur texnik bilimlarsiz boshqaruv modellarini yaratish uchun foydalanishga imkon beradigan soddalashtirilgan versiya ustida ishlamoqda.
