Обучение с нуля помогает Intrinsic создавать будущее для робототехники

06.05.2024 | Фекла Дербинова

Робототехники изучают новые способы научить роботов захватывать предметы и работать в координации с другими роботами на гораздо более высоких скоростях - навыки, необходимые на современных заводах, которые используют автоматизацию для сборки автомобилей и компьютеров, а также других продуктов.

На выставке Automate 2024 в Чикаго на этой неделе компания Intrinsic, специализирующаяся на робототехнике с искусственным интеллектом, демонстрирует свою работу с Nvidia и Google DeepMind Robotics. Используя базовые модели Nvidia Isaac Manipulator для навыков хватания, Intrinsic работала со своим клиентом Trumpf Machine Tools. Навык захвата был обучен на 100% синтетических данных, сгенерированных Isaac Sim. Isaac Manipulator был представлен в марте на Nvidia GTC2024.

«Вместо того чтобы жестко кодировать конкретные захваты для захвата определенных объектов определенным образом, эффективный код для конкретного захвата и объекта автоматически генерируется для решения задачи с использованием базовой модели и синтетических обучающих данных», - пояснила Венди Тан Уайт, генеральный директор Intrinsic, в своем блоге.

Использование базовых моделей ИИ означает, что компании могут программировать множество конфигураций роботов, которые затем смогут обобщать и взаимодействовать с различными объектами в реальном мире. «В будущем разработчики смогут использовать готовые универсальные навыки захвата, подобные этим, чтобы значительно ускорить программирование роботов, - добавил Уайт. Такая возможность может оказать огромное влияние, в том числе снизить стоимость разработки».

Совместно с Google DeepMind компания Intrinsic разработала универсальный автоматический планировщик движения роботов на основе ИИ, чтобы один или несколько роботов могли работать вместе, разделяя одно и то же рабочее пространство. Intrinsic использует модель, обученную на синтетических данных из физического движка, где в качестве исходных данных используются модели геометрии, кинематики робота, динамики робота и описания его задач. Модель обучается в облаке, и на выходе получается модель, которая представляет «практически оптимальные пути и траектории движения робота, обычно превосходящие решения человеческих экспертов», - говорит Уайт.

Компания выпустила видеоролик

Результат - 100% ML-генерация для оркестровки четырех роботов, работающих над уменьшенной симуляцией сварки автомобиля. По словам Уайта, планы движений для каждого робота генерируются автоматически и работают примерно на 25 % лучше, чем традиционные методы.

«Робототехника - это ИИ в физическом мире, и мы с нетерпением ждем, что будет дальше», - добавил Уайт.

Infineon увеличит мощность блоков питания для стоек центров обработки данных до 12 кВт

Компания Infineon Technologies заявляет, что готова поддержать невероятно растущие потребности центров обработки данных с искусственным интеллектом в электроэнергии, и в пятницу опубликовала дорожную карту, которая предусматривает выпуск 12-киловаттной платы питания через некоторое время после | Центры обработки данных потребляют больше энергии с искусственным интеллектом, а Infineon поддерживает плотность и эффективность.

Новый китайский фонд чипов в размере 47 млрд долларов не обеспечит быстрой производительности, считают аналитики

Китай только что создал фонд в размере $47,5 млрд для поддержки своего стремления к самодостаточности в производстве полупроводников, что рассматривается как очевидная реакция на экспортный контроль США в последние годы. | Создание фонда помогает Китаю стать более самодостаточным после того, как США и Европа ввели санкции против чипов и оборудования для их производства.

Победители прошлого года и финалисты конкурса Best of Sensors 2024 в этом году

Только что были объявлены финалисты премии Best of Sensors Awards 2024, включающей десятки технологий, команд и лидеров отрасли в 17 категориях - от автомобильной/автономной до компании-финалиста. Премия Best of Sensors Awards существует уже три десятилетия, и ее значение никогда не устаревает.

Генеральный директор OpenAI Альтман снова ссылается на необходимость надзора за ИИ

В среду генеральный директор OpenAI Сэм Альтман заявил аудитории Intel, что строительство центров обработки данных для поддержки взрывного роста, ожидаемого с помощью искусственного интеллекта, будет стоить дорого, но он отрицает, что это произойдет | В беседе у костра с генеральным директором Intel Гелсингером Альтман рассказал о своем оптимизме в отношении искусственного интеллекта, признавая при этом опасность.

Биометрия упрощает и улучшает все более распространенные цифровые замки

Безопасное управление доступом в автомобили, дома и офисы все чаще использует более сложные, связанные между собой цифровые замки, чтобы контролировать, кто входит и выходит. | По крайней мере, в автомобилях наблюдается стремление обеспечить совместимость цифровых замков, выходя за рамки проприетарных подходов.

Red Hat интегрирует NIMs Nvidia в OpenShift AI

Red Hat углубляет свое партнерство с Nvidia в области ИИ, объявив на этой неделе на Red Hat Summit 2024 в Денвере, что работает над интеграцией микросервисов NIM AI inference от Nvidia в Red Hat | Углубление партнерства между Red Hat и Nvidia поможет организациям справиться с растущим разнообразием моделей ИИ.