Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

© 2024, robots.2ua.org

Все права защищены

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.

Как пересекаются и различаются ИИ и GenAI

Генеративный искусственный интеллект (GenAI) переживает настоящий момент, но, несмотря на все внимание к нему, он составляет лишь малую часть ИИ и машинного обучения, которые используются сегодня. | Бережливое программное обеспечение, оптимизированное по мощности оборудование добавляют автоматизированный интеллект в сложные среды

Энергоемкие чипы ИИ ждут расплаты, а чипмейкеры обещают «эффективность

Новейший мегачип Nvidia, Blackwell, по общему мнению, является чудом современности. | Тенденция к увеличению мощности чипов «неустойчива», говорит один из инсайдеров отрасли, но генеральный директор Nvidia сравнивает потребление электроэнергии чипами ИИ с долгосрочными преимуществами ИИ.

Фермеры не покупают много тракторов, но автономность не за горами

Тракторы и другое сельскохозяйственное оборудование скапливаются на торговых площадках дилеров из-за падения цен на урожай и сохраняющихся высоких процентных ставок, которые удерживают фермеров от совершения покупок. | Два аналитика считают, что тенденция к созданию автономных тракторов слишком важна для долгосрочного роста и обеспечения мировых потребностей в продовольствии в условиях затянувшейся нехватки рабочей силы.

Intel увеличила выручку в первом квартале, но прогноз на второй квартал не впечатляет

Отчет Intel о доходах за первый квартал дал наблюдателям много поводов для размышлений, поскольку он стал первым с тех пор, как компания отделила свой литейный бизнес от операций по разработке чипов (подразделение, включающее в себя | Продажи Intel в первом квартале были обеспечены ростом в группе клиентских вычислений и подразделении ИИ для центров обработки данных, в то время как в других подразделениях наблюдалось снижение доходов.

SensiML открывает исходный код Analytics Studio для TinyML-кода для приложений для IoT-датчиков

Компания SensiML (рифмуется с «sensible»), дочерняя компания QuickLogic, недавно выступила с амбициозной инициативой: предложить дизайнерам полный открытый доступ к своим автоматизированным системам машинного обучения | Компания планирует показать на выставке Sensors Converge концепт умной дрели, которая использует искусственный интеллект для отключения двигателя вместо механического сцепления.