​Autonom robot, Mekanik och maritima vetenskaper
Centrala principer för säker och pålitlig AI: Tolkningsbarhet, förmåga att förklara, separation
mellan kognition och data, nyfikenhet och interaktiv inlärning.

Tillämpad artificiell intelligens

Gruppens forskning berör artificiell intelligens (AI), särskilt s.k. konversations-AI och språkbehandling (natural language processing, NLP), autonoma robotar (inklusive humanoida robotar), autonoma transporttillämpningar (på väg, till sjöss och på järnväg), samt finans. Ett centralt tema i gruppens forskning är tolkningsbar AI (interpretable AI, IAI), d.v.s. modeller

och system vars komponenter (samt i idealfallet hela systemet) går att förstå relativt enkelt (därav tolkningsbarhet) för en mänsklig betraktare. Tolkningsbarhet är en nödvändig förutsättning för säker och pålitlig AI, speciellt i tillämpningar som rör kritiskt beslutsfattande, t.ex. medicinska tillämpningar.

Konversations-AI

Detta är ett snabbt växande fält med många relevanta tillämpningar, t.ex. inom medicin, utbildning, kundservice, o.s.v. Det finns också många intressanta underområden, t.ex. textklassifikation, automatisk komplettering av text och automatisk översättning. I vårt arbete utvecklar vi en helt tolkningsbar dialoghanterare (som heter DAISY​) för konversations-AI, varvid vi tillämpar fem centrala principer: Tolkningsbarhet, förmåga att förklara, separation

mellan kognition och data, nyfikenhet och interaktiv inlärning.

Automatisk koordinering av fordon

Inom detta projekt studerar vi automatisk koordination av en flotta av gruvfordon. Vi har utvecklat en generell metod​ för automatisk och dynamisk trajektorieplanering för grupper av autonoma fordon. Metoden hanterar både ruttplanering och, viktigast, hastigheterna (och därmed ankomsttider m.m.) för fordonen, så att hela flottan kan utföra sin gemensamma uppgift med maximal effektivitet och utan kollisioner. En version av metoden för miljöer utan slutna kurvor (tillämpbar i många underjordiska gruvor) har redan publicerats. I vårt pågående arbete utvidgar vi metoden så att den kommer att kunna hantera många olika sorters miljöer samt även blandade grupper av fordon där några är autonoma och andra körs av mänskliga förare.

Navigering med hjälp av visuellt flöde

Det är välkänt att flödet som registreras på ögats näthinna under förflyttning används för navigering i både statiska och dynamiska miljöer. I det här projektet tar vi ytterligare steg inom detta forskningsfält genom att artificiellt återskapa ett detaljerat visuellt flöde från verkliga miljöer, samt genom att använda dessa flöden i en reglerloop för att uppnå navigeringsbeteende. Dessutom lägger vi till detaljerade neuromuskulära modeller för att ytterligare förstå det intrikata samspelet mellan de underliggande biologiska koncepten.

Robot för inspektion och underhåll av järnvägsinfrastruktur

En stor global utmaning i samband med ökad järnvägstrafik är att det kommer att leda till ett ökat behov av underhåll och reparation av järnvägsinfrastrukturen, vilket i sin tur kommer att verka som ett hinder för den ökade efterfrågan på järnvägstransporter av gods och människor. För att lösa detta problem har digitalisering, robotik och AI identifierats som potentiella lösningar. Införandet av dessa moderna teknologier i järnvägsbranschen kommer att leda till effektivare och säkrare underhåll och reparation av järnvägsinfrastrukturen och färre trafikavbrott. I detta projekt utvecklas en autonom järnvägsrobot i samarbete med Trafikverket, och den ska användas som plattform för forskning och utveckling för robotiserad inspektion, underhåll och reparation av järnvägsinfrastruktur.

ISOLDE

Vi har utvecklat ISOLDE en (delvis) humanoid robot (med en hjulförsedd bas) för kortdistanstransport av föremål i t.ex. sjukhus. Roboten utvecklades under COVID19-pandemin som ett verktyg för att säkerställa social distansering i kritiska miljöer. Med hjälp av ISODE-roboten kan en doktor eller sjuksköterska leverera t.ex. medicin och mat till patienter på ett säkert sätt, med undvikande av onödiga närkontakter. Roboten kan interagera på ett naturligt sätt med mänskliga användare, med hjälp av taligenkänning och syntetiskt tal. Robotens dialogsystem är implementerat i DAISY, se ovan.

 

Forskargruppsledare
Mattias Wahde
+46 31 772 37 27
mattias.wahde@chalmers.se

Sidansvarig Publicerad: ti 20 sep 2022.