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.

ИИ совершенствует различные технологии компьютерного зрения

Автономные транспортные средства были движущей силой развития технологий компьютерного зрения, но поставщики нацелены на другие практические приложения, поскольку широкое внедрение самодвижущихся автомобилей, похоже, затягивается | Быстро обучающиеся нейронные сети расширяют горизонты камер и датчиков, чтобы они могли помочь решить проблемы реального мира

Arm обращается к автопроизводителям с новыми чипами и подсистемами

Компания Arm собирается засучить рукава и погрузиться по локоть в автомобильный рынок. | Arm выходит на автомобильный рынок с чипами, основанными на технологии Arm v9 серверного класса.

Andretti, Zapata AI deal proceeds, to tap generative AI, quantum

Акционеры Andretti Acquisition Corp., компании по приобретению активов специального назначения (SPAC), одобрили слияние с Zapata AI, бостонским стартапом, стремящимся извлечь выгоду из генеративного ИИ. Andretti Acquisition Corp. получила одобрение акционеров на слияние с Zapata AI, которая стремится стать «публично торгуемой, чисто генеративной ИИ-компанией».

Nvidia, Oracle, QMware готовят гибридные квантово-классические вычисления

В последние годы Oracle Corp. резко увеличила свои инвестиции в графические процессоры Nvidia, укрепляя свою облачную инфраструктуру Oracle для удовлетворения растущего спроса на корпоративный искусственный интеллект. | Давние партнеры Nvidia и Oracle сотрудничают с компанией QMware, занимающейся квантовыми вычислениями, для поддержки гибридных квантово-классических вычислений.

Arm отвечает на продвижение ИИ в ПК и смартфоны с помощью CSS для Client

Растущее присутствие компьютеров и смартфонов с искусственным интеллектом показывает, что спрос на более мощные вычисления и более высокую энергоэффективность, обусловленный искусственным интеллектом, не является тенденцией, ограничивающейся центрами обработки данных. | ИИ-помощники и связанные с ними возможности расширяют потребность в вычислительной поддержке ИИ на смартфоны, ПК и другие клиентские устройства.

AMD получила роль референс-дизайнера лидара в Sony Semiconductor

На этой неделе компания AMD объявила о том, что ее адаптивные SoC Zynq UltraScale+ MPSoC и ПЛИС Artix-7 будут использованы компанией Sony Semiconductor Solutions (SSS) в новейшем эталонном проекте автомобильного лидара | Недавняя сделка AMD с Sony стала очередной в череде автомобильных побед AMD.