Инженеры создали робота, который собрал данные для создания специальной нейросети. Она поможет эффективно решать сельскохозяйственные задачи. Инженеры из университетов Эдинбурга в Шотландии и Шеффилда в Англии построили робота-фермера, который собирает изображения по незнакомым маршрутам. А затем — разработали алгоритм, основанный на схемах, обнаруженных в мозге насекомых. В итоге, ученые создали искусственную нейронную сеть, которая помогает роботу ориентироваться сложных условиях с густой растительностью.

В итоге, робот с ИИ решает проблему визуальной навигации в заросших полях. Это просто для человека, но сложная задача для роботизированных структур, которые выполняющих задачи на неровной и неразмеченной местности. Ученые рассказали, что искали «маломощные и эффективные бортовые решения» для роботов, поэтому вдохновились именно муравьями. Они крошечных размеров, но решают решают сложные организационные вопросы и работают в системе по разделение труда.

«Мы черпали вдохновение у насекомых, таких как муравьи, которые способны учиться и следовать маршрутам в сложной природной среде, используя относительно ограниченные сенсорные и нервные системы», — пишут ученые.

Для нового робота инженеры реализовали сеть визуальной памяти маршрутов на нейроморфном оборудовании, которая опирается на последние открытия в области нейробиологии насекомых.

«Даже “простые” животные, такие как муравьи, могут преуспеть в навигации в естественных условиях окружающей среды… что до сих пор бросает вызов современным роботам. Одна из проблем в таких средах — распознавание ранее посещенных мест или пройденных маршрутов в качестве основы для навигационной системы», — объясняют авторы исследования.

Они использовали биоинспирированную камеру событий на наземном роботе для сбора визуальных последовательностей вдоль маршрутов в естественной окружающей среде и применили нейронный алгоритм для пространственно-временной памяти, который тесно основан на известной нейронной цепи в мозгу насекомого.

Исследователи протестировали свою нейронную модель на сложных маршрутах на неровных, грязных, густо заросших полях и добились положительных результатов. Они заявили, что их разработки пригодятся в сельском, лесном хозяйстве и мониторинге окружающей среды.

Результаты исследования опубликованы в журнале Science Robotics.