Роботи вчаться орієнтуватися як мурахи та птахи

Категорії

Світ Економіка Війна Технології Наука Авто Спорт Здоров'я Шоу-Бізнес Пізнавально Політика

Вінницькі Волинські Дніпровські Донецькі Житомирські Закарпатські Запорізькі Івано-Франківські Київські Кропивницькі Кримські Луганські Львівські Миколаївські Одеські Полтавські Рівненські Сумські Тернопільські Харківські Херсонські Хмельницькі Черкаські Чернігівські Чернівецькі

Погода

Київ

вологість:

тиск:

вітер:

Погода на 10 днів від sinoptik.ua

Роботи вчаться орієнтуватися як мурахи та птахи

16 листопада 2025 р. 06:45

16 листопада 2025 р. 06:45

У новій системі навігації для роботів, натхненній поведінкою тварин, вчені створили альтернативу GPS, яка працює навіть у найскладніших умовах.

Дослідники розробили унікальну систему автономної навігації, засновану на спостереженнях за мурахами, птахами та гризунами. Традиційні сенсори і камери часто втрачають ефективність у запилених, темних або пошкоджених середовищах , що значно обмежує можливості роботів. На відміну від них, тварини мають надзвичайно адаптивні стратегії орієнтації, що забезпечують їхнє виживання.

Першу складову системи запозичено в мурах роду Cataglyphis . Ці комахи використовують внутрішній підрахунок кроків і напрямок руху для орієнтації. Вчені створили аналогічну нейронну мережу з низьким енергоспоживанням , що виконує функцію внутрішнього педометра. Навіть у шумових умовах ця система зберігає стабільність навігації.

Другий елемент — пташиний. Міграційні птахи орієнтуються за магнітним полем Землі , поляризованим світлом, положенням Сонця і місцевими об’єктами. Роботи можуть імітувати ці механізми за допомогою квантового магнітометра та поляризаційного компаса. Як зазначає команда, «навіть при виході з ладу одного з сенсорів система миттєво компенсує втрату іншими засобами» .

Третя складова натхненна гризунами. Щури формують когнітивні карти у гіпокампі, оновлюючи їх лише за значних змін у навколишньому середовищі. Робот отримує аналогічну здатність: оновлює карту лише при виявленні важливих орієнтирів , знижуючи енергоспоживання і навантаження на процесор.

«Ми хочемо, щоб робот міг навчатися так само, як це робить мозок — безперервно та автономно» , — пояснює Шейкдер Чандан, перший автор дослідження. Команда планує інтегрувати у систему технології на основі мемристивних синапсів, які імітують біологічну гнучкість мозку.