Neural reservoir control of a soft bio-hybrid arm

要約

長年にわたるエンジニアリングの問題であるソフトロボットの制御は、非常に非線形、不均一、異方性、分布の性質のために困難です。
ここでは、工学と生物学を橋渡しするために、弾性脊椎を包む複数の筋肉テンドン基で作られたバイオハイブリッドモデルアームの動的制御には、神経貯留層が採用されています。
貯水池の使用が、一連の挑戦的なタスク全体にわたって同時の制御とセルフモデリングを促進する方法を示し、古典的なニューラルネットワークアプローチを上回ります。
さらに、神経モルフィックハードウェアにスパイクリザーバーを実装することにより、エネルギー効率が達成され、標準のCPUと比較してほぼ2つのマグニチュード改善が行われ、無視された小規模ソフトロボットのオンボード制御に影響します。

要約(オリジナル)

A long-standing engineering problem, the control of soft robots is difficult because of their highly non-linear, heterogeneous, anisotropic, and distributed nature. Here, bridging engineering and biology, a neural reservoir is employed for the dynamic control of a bio-hybrid model arm made of multiple muscle-tendon groups enveloping an elastic spine. We show how the use of reservoirs facilitates simultaneous control and self-modeling across a set of challenging tasks, outperforming classic neural network approaches. Further, by implementing a spiking reservoir on neuromorphic hardware, energy efficiency is achieved, with nearly two-orders of magnitude improvement relative to standard CPUs, with implications for the on-board control of untethered, small-scale soft robots.

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