Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

© 2026, 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.

К суперкомпьютеру Nvidia в Японии присоединится квантовый компьютер

Суперкомпьютер, который планируется построить в Японии на базе Nvidia, получит в соседи квантовый компьютер, но это не ремейк фильма «Странная парочка». | Суперкомпьютер Nvidia ABCI-Q, создаваемый для передового исследовательского агентства в Японии, теперь будет иметь рядом с собой квантовый компьютер.

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.

Qualcomm сообщает о росте доходов и оптимистичном прогнозе относительно потенциала искусственного интеллекта

Qualcomm, похоже, стала последней компанией, получившей толчок к развитию благодаря волнению по поводу искусственного интеллекта. | Qualcomm видит потенциал внедрения искусственного интеллекта во многие конечные устройства, что, как ожидается, приведет к увеличению доходов разработчика чипов.

Stream Analyze выводит программное обеспечение для искусственного интеллекта на рынок IoT в США

Как далеко может зайти краевой ИИ? | Компания Stream Analyze стремится расширить возможности устройств на границе IoT с помощью аналитики на основе искусственного интеллекта, которая может помочь в предиктивном обслуживании и других приложениях.

По данным Gartner, доходы от продажи чипов искусственного интеллекта вырастут на 33 % в этом году благодаря GenAI

По прогнозам Gartner, в 2024 году доходы от продажи чипов искусственного интеллекта вырастут на 33% и достигнут 71 миллиарда долларов в мире. | Поставки ПК с искусственным интеллектом достигнут 22 % от общего числа ПК в 2024 году, добавляет Gartner.

Zapata AI, Andretti участвуют в более глубоком сотрудничестве в области генеративного ИИ

Компания Zapata AI, занимающаяся разработкой программного обеспечения для генеративного искусственного интеллекта, и автоспортивная организация Andretti INDYCAR заявили, что они будут работать вместе уже третий гоночный сезон подряд, продолжая изучать, как Zapa | Motorsports организация Andretti работает с технологией генеративного искусственного интеллекта Zapata AI «для создания улучшенного технологического стека для конкретных случаев использования, включая стратегию гонки и генерацию сигналов данных».