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.

GF получит 1,5 млрд долларов по закону CHIPS на строительство новой фабрики в Нью-Йорке и модернизацию двух фабрик

Компания GlobalFoundries получила предварительный грант в размере 1,5 млрд. долл. и 1,6 млрд. долл. в виде займов в рамках закона CHIPS, объявили в понедельник официальные лица США. Полученные средства будут распределены между новым 300-мм заводом в Мальте, штат Не | GF имеет связи с США как поставщик оборонной и аэрокосмической продукции.

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.

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.

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.

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

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.