該體系存在撐持AI的傳感器節點，以處置懲罰并相應由物理力施加的壓力惹起的“痛苦悲傷”。該體系借容許機器人正在稍微“受傷”時檢測并修復自身的損壞，而無需人工干預。
以后，機器人利用傳感器收集去天生有關其周圍環境的信息。例如，劫難救濟機器人利用攝像頭跟麥克風傳感器正在碎片下找到幸存者，然后正在其手臂上的觸摸傳感器的引誘下將職員推出。正在裝配線上事情的工場機器人利用視覺將其手臂引誘到精確的地位，并觸摸傳感器去肯定拾取后物體是不是正在滑移。
分揀機器人怎么拼分揀機器人功能優化現在的傳感器平常沒有處置懲罰信息，而是將其發送到產生學習的單個大型，壯大的中心處理單元。成果，現有的機器人平常布線煩瑣，招致相應時間延遲。它們借簡單遭到須要保護跟補綴的損壞，那能夠是漫長且高貴的。
快遞分揀機器人的發展史新的NTU方式將AI嵌入到傳感器節點的收集中，該傳感器節點毗鄰到多個較小的，功用較弱的處理單元，便像漫衍正在機器人皮膚上的“小頭腦”一樣。科學家們道，那意味著學習是正在當地停止的，而且機器人的布線要求跟相應工夫比傳統機器人削減了五到十倍。
分揀機器人是由哪個公司生產的分揀機器人運行管理制度將體系與一種可自我修復的離子凝膠資料聯合利用，意味著機器人正在遭到損壞時可以正在無需人工干預的環境下規復其機器功用。
分揀機器人特點這項研討的首席作者，電氣與電子工程學院的副教授ArindamBasu道：“關于機器人與人類協作的一天，一個存眷的問題是若何確保機器人可能與咱們平安天互動。是以，世界各地的科學家始終正在探求使機器人存在感知才能的方式，例如可能“感到”痛苦悲傷，做出反映并蒙受卑劣的事情前提，可是，將多種傳感器組合正在一路的復雜性必須的，這類體系的脆弱性是普遍采取的次要阻礙。”
神經形態計較專家Basu副教授增補道：“咱們的事情證實了機器人體系的可行性，該機器人體系可能以起碼的布線跟電路無效天處置懲罰信息。經由過程削減所需的電子組件數目，咱們的體系該當變得負擔得起且可擴展。那將有助于加速正在市場上采取新一代機器人。”
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