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¿Cómo cambiarán el mundo los robots biológicos compuestos de células y tejidos vivos?

¿Cómo cambiarán el mundo los robots biológicos?

El objeto de investigación de la biorobótica es: robots totalmente autónomos y semiautónomos que trabajan en entornos dinámicos e inciertos. Los métodos de investigación incluyen: obtener inspiración de todos los niveles de los sistemas biológicos, aplicación dinámica paralela de métodos de investigación de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba, es decir, métodos de investigación de Tai Chi, utilizando estrategias más integrales.

Los principales contenidos de la investigación son los siguientes:

(1) Mecanismos, actuadores y sensores biónicos

(2) Herramientas de computación biónica

(3 )Estructura del sistema y estructura inteligente

(4) Conciencia, motivación, emoción, crecimiento, interacción, habilidades, lenguaje, aprendizaje, conocimiento, percepción, realización de comportamiento, pensamiento y otras habilidades cognitivas.

(5) Diseño y fabricación de sistemas

La biorobótica tiene una dirección clara y es muy inclusiva. Por ejemplo, la robótica evolutiva propuesta por Harvey (1992) estudia principalmente el crecimiento de la capacidad cognitiva, utilizando redes neuronales dinámicas como estructuras y herramientas informáticas. La robótica cognitiva también se centra en varios factores de la capacidad cognitiva. Cabe señalar que la estructura del sistema y la estructura inteligente son la base de los robots biológicos y las capacidades cognitivas deben desarrollarse sobre esta base. La robótica basada en el comportamiento estudia principalmente la estructura del sistema, la implementación del comportamiento y la interacción. Está claro que la biorrobótica puede incluir todas las áreas que se han desarrollado en esta dirección y puede promover y orientar futuras investigaciones evitando cometer errores locales. En particular, los métodos de investigación se han armonizado y unificado, y los métodos de investigación reduccionistas de abajo hacia arriba son propensos a errores mecánicos. Por ejemplo, las redes neuronales desarrolladas actualmente son difíciles de producir comportamientos avanzados y los métodos de investigación de arriba hacia abajo se divorcian fácilmente de la realidad. Por ejemplo, los robots basados ​​​​en símbolos son difíciles de adaptar al entorno.