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.

AMD представляет новые чипы Ryzen для эволюции ПК с искусственным интеллектом

Компания AMD наращивает обороты в гонке за оснащение настольных и портативных ПК более широкими возможностями для обработки данных искусственного интеллекта. | В прошлом месяце на выставке SXSW генеральный директор AMD Лиза Су рассказала о роли своей компании в движении ПК с искусственным интеллектом, а на этой неделе AMD представила свои новейшие процессоры для ПК.

Trident IoT выводит новые чипы Z-Wave на рынок «умных» домов

При обсуждении возможностей подключения IoT часто затрагиваются такие технологии, как Wi-Fi, Matter, LPWAN, LoRaWAN, Bluetooth Low Energy и даже сотовая связь, в зависимости от требований к расстоянию, ба | Технология Z-Wave существует уже много лет, и новые чипы Trident IoT могут помочь большему количеству продуктов Z-Wave быстрее выйти на рынок.

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.

Использование IoT-управления автопарком нового поколения для устранения узких мест в логистике

Если вы спросите участников логистической деятельности об их намерении освоить передовые технологии, вы, скорее всего, получите положительную реакцию, но в основном только тогда, когда речь идет об устранении неполадок. | Автор предлагает менеджерам по логистике создать гибридное облако для управления данными, включающее локальные центры обработки данных, частное и публичное облако.

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

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.