Large Language Model-empowered multimodal strain sensory system for shape recognition, monitoring, and human interaction of tensegrity

要約

テンセグリティベースのシステムは、特に宇宙探査のような、不均一で予測不可能な環境をダイナミックに探索するための有望なアプローチである。しかし、このようなシステムの実装には、状態認識、無線モニタリング、人間とのインタラクション、スマートな分析・助言機能といったインテリジェントな側面での課題がある。ここでは、スマートテンセグリティを実現するために、ディープラーニングモデルと大規模言語モデルの両方を活用することで、24個のマルチモーダルひずみセンサーを備えた6本のストラットで構成されるテンセグリティを紹介する。このテンセグリティは、長期短期記憶モデルによって支援された導電性の柔軟な腱を用いることで、外部センサなしで自己形状再構成を実現する。flaskサーバとgpt-3.5-turboモデルを統合することで、テンセグリティは自律的にiPhoneにデータを送信し、ワイヤレスでモニタリングできるようになり、データ解析、説明、予測、意思決定のための提案を人間に提供します。最後に、テンセグリティのヒューマン・インタラクション・システムは、人間がテンセグリティの必要な情報を、人間の言語の側面から得ることを支援する。全体として、自己感知腱を持つこのインテリジェントなテンセグリティベースのシステムは、将来的な探求の可能性を示し、実世界での応用のための汎用性の高いツールとなっている。

要約(オリジナル)

A tensegrity-based system is a promising approach for dynamic exploration of uneven and unpredictable environments, particularly, space exploration. However, implementing such systems presents challenges in terms of intelligent aspects: state recognition, wireless monitoring, human interaction, and smart analyzing and advising function. Here, we introduce a 6-strut tensegrity integrate with 24 multimodal strain sensors by leveraging both deep learning model and large language models to realize smart tensegrity. Using conductive flexible tendons assisted by long short-term memory model, the tensegrity achieves the self-shape reconstruction without extern sensors. Through integrating the flask server and gpt-3.5-turbo model, the tensegrity autonomously enables to send data to iPhone for wireless monitoring and provides data analysis, explanation, prediction, and suggestions to human for decision making. Finally, human interaction system of the tensegrity helps human obtain necessary information of tensegrity from the aspect of human language. Overall, this intelligent tensegrity-based system with self-sensing tendons showcases potential for future exploration, making it a versatile tool for real-world applications.

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