支持gpu的機器學習如何幫助太空機器人

機器人是探索未知和潛在危險領域的完美工具，這就是為什么它們對太空探索至關重要。但是，雖然機器人在工業(yè)環(huán)境中很擅長做重復性的工作，但它們在外部世界中卻舉步維艱。軟件可能是幫助機器人適應不可預測的太空場景的缺失環(huán)節(jié)。

BluHaptics的首席執(zhí)行官Don Pickering說:“機器人仍然是自動化的，是工廠的遺產?！薄暗斈銓C器人移動到該領域的動態(tài)環(huán)境中時，機器人面臨的需求和挑戰(zhàn)是不同的。”

BluHaptics是一家專門從事水下機器人控制的軟件公司，但類似的技術也可以用于探索火星或其他行星。航空航天局(NASA)最近向BluHaptics撥款，將其軟件應用于遠程太空機器人操作。這家公司規(guī)模很小，只有6名擁有軟件和電氣工程背景的員工，但它的發(fā)展勢頭正在增強。這項價值12.5萬美元的NASA合同只是總額190萬美元的撥款資金和今年2月結束的130萬美元投資的一部分。

他們的方法是使用支持gpu的機器學習，讓人類更好地控制遠程操作的機器人。如果能更精確地對機器人進行遠程控制，它們就能用于太空中的更多任務，比如維護衛(wèi)星或空間站，探索行星，或最終為人類建造棲息地。如果我們能夠擁有低延遲和觸覺反饋的電子游戲，我們也應該能夠在非結構化設置中控制機器人。

“我們正在做GPU處理，所以它是非?？斓奶幚砀叻直媛蕯?shù)據(jù)在近實時，”Pickering解釋說。

每當我們談到自動化時，我們的目標都是把最危險、最常規(guī)的任務從人類手中拿走，這樣我們的智力就可以留給更有創(chuàng)造性的任務。更好的機器人可以幫助宇航員專注于克服障礙，解決那些無法預測的問題。

皮克林說:“機器人的手動控制和自動化之間存在著差距。“我們看到更好的傳感器和更好的硬件,但使計算機視覺和控制一直是不同的,通過連接一個機器人看到它,我們能更容易實現(xiàn)復雜的任務,幫助用戶實現(xiàn)這些任務更容易,實現(xiàn)一定程度的安全性和效率,是不可能的。”