”Chaos on tulossa”: Yhdysvallat pelkää, että ulkomaiset valtiot tulevat hallitsemaan ihmisen kaltaisia robotteja reaaliajassa

ihmisen

Tutkijat ovat mullistaneet robotiikan käyttämällä kvanttilaskentaa vähentääkseen humanoidirobottien liikkeiden virheitä 43 prosentilla.

Viimeisimmät saavutukset robotiikan ja kvanttilaskennan alalla voivat muuttaa merkittävästi humanoidirobottien toimintaperiaatteita. Tutkijaryhmä on kehittänyt innovatiivisen menetelmän, jossa kvanttienergiaa käytetään robottien liikkeiden tehokkuuden ja sujuvuuden parantamiseen. Tämän läpimurron ansiosta he ovat onnistuneet vähentämään liikkeiden virheitä 43 %, mikä avaa tien tuleville sovelluksille, joissa robotit voivat olla vuorovaikutuksessa ympäristönsä kanssa luonnollisemmin ja tehokkaammin.

”Chaos on tulossa”: Yhdysvallat pelkää, että ulkomaiset valtiot tulevat hallitsemaan ihmisen kaltaisia robotteja reaaliajassa

Kvanttilaskennan voima

Tutkijat Shibaura Institute of Technology -yliopistosta, Waseda-yliopistosta ja Fujitsu-yhtiöstä ovat yhdistäneet klassisen ja kvanttilaskennan edut robotin liikkeiden optimoimiseksi. Käyttämällä kubitteja robotin eri osien sijainnin ja suunnan esittämiseen he hyödyntävät kvantti-entanglement-ilmiötä. Tämä ilmiö mahdollistaa kahden hiukkasen kytkemisen toisiinsa siten, että yhden liike vaikuttaa toiseen, jäljittelemällä robottien nivelten toimintaa.

Tämä hybridi-lähestymistapa jakaa tehtävät kvanttikaavioiden ja klassisten tietokoneiden välillä suorien kinematiikan laskelmien ja käänteisten kinematiikan laskelmien välillä. Tämä mahdollistaa kvanttikiihdytyksen etujen hyödyntämisen säilyttäen samalla perinteisten menetelmien vakauden. Tämä saavutus on merkittävä teknologinen harppaus robotiikan alalla.

Nopeammat ja tarkemmat laskelmat

Tutkijoiden kehittämä menetelmä vähentää merkittävästi robotin liikkeiden määrittämiseen tarvittavien laskelmien määrää. Fujitsun kvanttisimulaattorilla suoritetuissa testeissä menetelmä vähensi virheiden määrää 43 % verrattuna perinteisiin menetelmiin ja lisäsi samalla laskelmien nopeutta.

”Chaos on tulossa”: Yhdysvallat pelkää, että ulkomaiset valtiot tulevat hallitsemaan ihmisen kaltaisia robotteja reaaliajassa

Menetelmä osoitti tehokkuutensa esimerkiksi testissä, jossa laskettiin 17 nivelen täysikokoisen robotin liikkeet. Aiemmin tämä oli vaatinut noin 30 minuuttia intensiivisiä laskelmia. Nämä tulokset vahvistettiin 64-bittisellä kvanttitietokoneella, joka kehitettiin yhteistyössä RIKENin kanssa, mikä vahvistaa tämän lähestymistavan sovellettavuuden.

Mahdollinen vaikutus robotiikan tulevaisuuteen

Tämä läpimurto on ratkaisevan tärkeä, koska se avaa tien tulevaisuuteen, jossa humanoidirobotit, erityisesti ihmisten kanssa vuorovaikutuksessa olevat robotit, voivat liikkua sujuvammin ja reagoida nopeammin monimutkaisiin ympäristöihin. Nykyiset menetelmät yksinkertaistavat usein malleja, mikä rajoittaa robottien liikkeitä ja tekee niistä vähemmän luonnollisia.

Kvanttimenetelmän ansiosta on mahdollista saavuttaa realistisempia ja dynaamisempia liikkeitä. Tämä tekniikka, joka toimii jo nykyaikaisissa NISQ-kvanttitietokoneissa, voi pian mahdollistaa reaaliaikaisen ohjauksen, energiankulutuksen optimoinnin ja esteiden tehokkaamman ylittämisen.

Näkymät tulevaisuuteen

Tutkijat aikovat parantaa tätä lähestymistapaa yhdistämällä sen edistyneisiin kvanttialgoritmeihin, kuten kvanttifourier-muunnokseen, laskennan nopeuttamiseksi entisestään. Tällainen kvanttilaskennan ja robotiikan yhdistelmä avaa tien seuraavan sukupolven älykkäiden ihmisen kaltaisten robottien luomiseen.

”Chaos on tulossa”: Yhdysvallat pelkää, että ulkomaiset valtiot tulevat hallitsemaan ihmisen kaltaisia robotteja reaaliajassa

Takuya Otani, Atsuo Takanishi, Nobuyuki Hara, Yutaka Takita ja Koichi Kimura ovat olleet ratkaisevassa roolissa tässä tutkimuksessa, joka lupaa mullistaa robotiikan. Scientific Reports -lehdessä julkaistu tutkimus on tärkeä virstanpylväs kvanttiteknologian integroimisessa jokapäiväiseen elämään.

Kun ihmisen kaltaiset robotit kehittyvät yhä täydellisemmiksi, herää kysymys: miten nämä teknologiset saavutukset muuttavat vuorovaikutustamme koneiden kanssa lähivuosina?