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.

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.

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.

Надежды AMD на искусственный интеллект возросли благодаря внедрению MI300X компанией Microsoft

Доминирование Nvidia на рынке чипов для искусственного интеллекта не вызывает сомнений, но это не значит, что другие известные компании остались в стороне от этого процесса. | Использование компанией Microsoft MI300X от AMD для вычислений в области ИИ является шагом вперед для роста AMD на рынке чипов для ИИ.

Altera снова на подъеме, поскольку подразделение Intel нацелилось на перспективы развития ПЛИС стоимостью более $55 млрд.

У Intel появилось новое имя для ее дочерней компании по производству ПЛИС, и оно знакомо. | В 2015 году Intel приобрела компанию Altera, чтобы продвигать ПЛИС, и теперь этот бренд снова возвращается.

AMD, Intel и другие предлагают UALink для подключения и масштабирования чипов искусственного интеллекта

Ожидается, что в ближайшие годы чипы ускорителей искусственного интеллекта заполонят центры обработки данных, и они будут наиболее мощными и полезными, если их соединить вместе для увеличения масштаба и вычислительной мощности. | AMD, Intel, Broadcom и другие компании надеются, что UALink станет отраслевым стандартом для подключения и масштабирования ускорителей ИИ в серверах центров обработки данных.

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.