Organische robot stoot zich maar een keer aan dezelfde steen

Het menselijk brein werkt anders dan een computer. Waar het brein werkt met biologische cellen en elektrische impulsen, maakt een computer gebruik van op silicium gebaseerde transistors. Een team van wetenschappers, onder wie Imke Krauhausen, die ook aan de TU Eindhoven is verbonden, heeft deze twee werelden nu gecombineerd. Zij hebben een speelgoedrobot uitgerust met een intelligent en aanpasbaar elektrisch circuit, gemaakt van zachte organische materialen, vergelijkbaar met biologische materie. Met deze bio-geïnspireerde aanpak konden zij de robot leren zelfstandig door een doolhof te navigeren met behulp van visuele aanwijzingen, aldus het Max Planck Instituut in een persbericht.

De processor is het brein van een computer. Maar processors werken fundamenteel anders dan het menselijk brein. Transistors voeren logische bewerkingen uit met behulp van elektronische signalen. De hersenen daarentegen werken met zenuwcellen, de zogenaamde neuronen. Deze zijn met elkaar verbonden via biologische geleidingsbanen die synapsen worden genoemd. Op een hoger niveau worden deze signalen door de hersenen gebruikt om het lichaam te besturen en de omgeving waar te nemen.

Leerproces

De reactie van het lichaam-hersensysteem op de waarneming van bepaalde stimuli – bijvoorbeeld via de ogen, de oren of de tastzin – komt tot stand door een leerproces. Kinderen leren bijvoorbeeld om niet twee keer naar een heet kookplaatje te grijpen; een inputprikkel leidt tot een leerproces met een duidelijk gedragsresultaat.

Wetenschappers aan het Max Planck Instituut voor Polymeeronderzoek, hebben dit basisprincipe van leren door ervaring nu in vereenvoudigde vorm toegepast. Zij hebben een robot door een doolhof gedirigeerd met behulp van een zogeheten organisch neuromorfisch circuit. Het werk was een uitgebreide samenwerking tussen de universiteiten van Eindhoven, Stanford, Brescia, Oxford en KAUST.

“We wilden met deze eenvoudige opstelling laten zien hoe krachtig dergelijke ‘organische neuromorfische apparaten’ onder reële omstandigheden kunnen zijn”, zegt Imke Krauhausen, eerste auteur van het wetenschappelijke artikel.

Zintuigelijke signalen

Om de robot in staat te stellen in het doolhof te navigeren, voedden de onderzoekers het intelligente adaptieve circuit met zintuiglijke signalen uit de omgeving. Het pad van het doolhof naar de uitgang wordt visueel getoond op elk kruispunt van het doolhof. In het begin interpreteert de robot de visuele aanwijzingen vaak verkeerd. Daardoor neemt hij op de kruispunten van het doolhof verkeerde beslissingen en slaagt er niet in de weg naar buiten te vinden. Wanneer de robot deze beslissingen neemt en op een dood spoor terechtkomt, wordt hij er door corrigerende stimuli van weerhouden deze verkeerde beslissingen opnieuw te nemen.

De corrigerende stimuli, zoals wanneer de robot tegen een muur botst, worden rechtstreeks doorgegeven aan het organische circuit via elektrische signalen die worden opgewekt door een aan de robot bevestigde aanraaksensor. Bij elke volgende uitvoering van het experiment leert de robot geleidelijk de juiste “draai”-beslissingen op de kruispunten te nemen, d.w.z. de corrigerende stimuli te vermijden. Na een paar pogingen vindt hij vervolgens zijn weg uit het doolhof. Dit leerproces vindt uitsluitend plaats op het organische aanpassingscircuit.

Organische neuromorfische apparaten

“We waren blij te zien dat de robot na een paar keer draaien door het doolhof kan navigeren door te leren op een eenvoudig organisch circuit. Wij hebben hier een eerste, zeer eenvoudige opstelling getoond. Wij hopen echter dat in de verre toekomst organische neuromorfische apparaten ook kunnen worden gebruikt voor lokaal en gedistribueerd rekenen en leren. Dit opent geheel nieuwe mogelijkheden voor reële toepassingen in robotica, mens-machine-interfaces en point-of-care-diagnostiek. Verwacht wordt dat ook nieuwe platforms voor rapid prototyping en onderwijs op het raakvlak van materiaalkunde en robotica zullen ontstaan, aldus de onderzoekers.

Ook interessant: AIIM werkt aan nieuwe generatie robots die intuïtief en slimmer navigeren